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 🌍  ：最相关的证据通常存在于   或前几个索引的搜索结果中。这包括利基博客、社区论坛、地区新闻网站、新鲜文档或昨天不存在、尚未在 Google 的前几名结果中显示、或被公司故意隐藏的新登录页面。如果您只依赖缓存搜索，这些信号将完全不可见。 提高覆盖范围 您现有的数据集之外 👀  ：当世界变化时，缓存系统会悄悄失效。新的定价页面、更新的政策和突发事件是常见的故障点。能够积极发现新来源相关链接的 AI 代理可以适应新出现的信息，而不是陷入过时的知识。 减少盲点 ✅  ：并非所有 AI 管道都只关乎寻找答案。在某些情况下，更重要的是根据可用的最新来源来验证该答案。实时网络发现与实时检索相结合，允许 AI 代理使用可信的、当前的数据交叉检查声明，并保持与现实的联系。 增加验证 简而言之，为 AI 代理提供网络发现功能（不仅仅是连接到您的数据库或定位搜索引擎上第一个结果的通用代理搜索 API）并非附加功能。它是   的基础！ 即时知识获取 为了更好地理解所涉及的问题和挑战，请查看下面的摘要比较表……💭 缓存的静态数据与发现的实时数据 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 缓存的静态数据 
 发现的实时数据 
 
 
 
 
 性质 
 静态。一次检索或按计划偶尔更新。 
 动态。根据数据需求实时从网上提取。 
 
 
 
 
 覆盖范围 
 仅限于已知和预先索引的来源。会错过新的和利基内容。 
 动态扩展到新页面、新兴来源和更新的内容。 
 
 
 
 
 适应性 
 当世界变化时会遇到困难。需要手动重新爬取或重新索引。 
 即时适应更新、新事件和不断变化的情况。 
 
 
 
 
 盲点 
 当相关数据不在缓存中时，存在高风险的静默故障。 
 由于能够发现相关链接而出现的隐藏差距。 
 
 
 
 
 最适合 
 静态知识库和内部文档。 
 需要即时准确性的、了解市场情况的实时 AI 代理。 已知来源与发现数据 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 已知来源（缓存系统） 
 发现的数据（即时） 
 
 
 
 
 来源选择 
 在大多数情况下，是固定和预定义的。来源是提前选择的（或仅限于 Google 等搜索引擎的前几名）。 
 动态且自适应。来源由 AI 代理在查询时自主发现。 
 
 
 
 
 存储 
 存储在数据库、缓存、磁盘等中。 
 在 AI 代理发现数据时直接添加到其缓存中。 
 
 
 
 
 数据格式 
 关系表、文件、文本和类似格式。 
 通常是针对 LLM 优化的格式  。 ，如 JSON 和 Markdown 
 
 
 
 
 发现模型 
 没有真正的发现。检索取决于搜索索引或缓存的数据源。 
 在实时网络中主动发现相关链接、页面和资源。 
 
 
 
 
 新鲜度 
 取决于爬取或索引计划。通常过时。 
 实时。数据反映了网络的当前状态。 在代理 AI 系统中，网络发现的实际工作原理 AI 代理中的数据检索通常通过 RAG（ ）进行。RAG 通过提供正确的信息来增强响应，通过上下文基础提高答案的准确性。 检索增强生成 在传统的缓存/索引搜索设置中，您的系统依赖于专用的代理搜索 API。系统根据用户的查询获取看起来相关的内容。数据要么被拉取到本地数据库，要么从 Google 等搜索引擎中检索，通常是针对最前面的结果…… 有道理，对吧？ 输出仅限于搜索引擎已爬取并排名靠前的那些内容，或者您的知识系统已知的并存储的内容。这意味着  。 您可以从缓存或索引来源提取的见解是设计上的上限 矢量数据库和相似性算法在后台运行，但这无关紧要。核心问题显而易见：这种知识发现系统受到限制。它  。我们需要一种更好的方法！ 无法主动发现新的、新兴的页面或资源 为什么代理式来源发现系统是解决方案 隆重推出 。在此，一个或多个 AI 代理的任务是  。以下是它的实际工作原理： 代理发现系统 在实时网络上积极搜寻新的、相关的数据来源 
 
 
 
  并在专用的链接发现系统上运行它们，该系统返回数百个链接（包括许多您从未考虑过的新来源）🔍。 将用户提示转换为搜索查询 选择最有可能包含高价值信息的链接 🎯。 访问它们并以 LLM 可以处理的格式检索内容 📝。 简而言之，系统会循环执行  （这个过程与流行的   相差不远）。这超出了静态缓存/索引搜索的范畴：代理可以动态找到您可能从未想过要索引的新来源（这通常能捕捉到最相关的见解！😜） 发现、评估和获取 搜索和提取 AI 模式 仍然不相信？听听专家的意见…… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true 当然，任何 AI 代理（无论其由什么 LLM 提供支持）都无法独自完成这项工作。它需要一个工具来搜索网络并提取结构化数据。这时   就派上用场了！ Discover API AI 代理搜索 API 并不够……解决方案是 Discover API 现在您知道常规的代理搜索 API 系统是不够的，那么缺失的部分是什么？🤔 AI 代理拼图中的缺失部分是让代理能够自主发现新来源并从中提取相关信息的工具。这正是 Discover API 的作用！ 那么这个工具实际上为您的 AI 代理提供了什么？它使它能够： 
 
 
 根据搜索查询在网络上搜索准确、最新、有上下文的链接。 返回一个长链接列表（100+），根据您使用可用排名算法之一的意图进行排名。 有了这些链接，您可以信任排名靠前的结果，或者根据您的目标重新排名。然后，从选定的链接中提取信息，并以   将其提供给您的 AI 代理。 LLM 就绪格式 正在寻找可靠的 Discover API 提供商？您不必再往前看了，  ！ Bright Data Bright Data 提供了大量  ！ 用于 AI 的网络数据解决方案 这些解决方案建立在完全可扩展的基础设施之上，拥有  。再加上  、针对 LLM 优化的数据格式以及  遍布 95 个国家的 1.5 亿多个代理、99.99% 的正常运行时间和 99.99% 的成功率 24/7 支持 与 70 多个 AI 框架的本地集成。 想了解更多？查看 ！🎓 Web Discovery Summit 结论 在这篇文章中，您探讨了为什么缓存搜索不够，以及为什么让 AI 代理能够从网络发现新数据和来源才是真正的解决方案。要获得真正有见地和独特的知识，您不能依赖旧的、静态的数据！ 实现实时网络发现的最佳方法是通过 Discover API。毕竟，“传统”的 AI 代理搜索 API 只能查询缓存或索引的数据，而您的 AI 代理必须发现新的来源才能真正有效。 正如您所看到的，Bright Data 支持网络发现场景以及为代理 AI 系统提供的各种网络数据管道。得益于我们的解决方案，实时网络发现从未如此简单！ 。让我们使每个人（包括 AI 代理）都能访问网络数据，从而构建更智能的系统。下次见！ 通过免费试用加入我们的使命

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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为什么人工智能代理必须发现新来源，而不仅仅依赖缓存搜索

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