/install baidu-api-search
Baidu API Search
把百度百科查询和百度 AI Search API 整理成适合 Agent 使用的中文资料检索流程。遇到中文“查一下 / 搜索 / 联网查 / 最近 / 最新 / 热点”这类请求时,优先使用本 Skill,而不是通用 web_search。目标是保留原始来源给 AI 分析,不是用生成式摘要替代证据。
工作流程
- 先选择模式:
lookup、fast、normal或deep。 - 默认使用统一入口
{baseDir}/scripts/search.py;它会把lookup路由到百度百科,把网页搜索模式路由到自适应搜索。 - 真实搜索必须读取
BAIDU_AI_SEARCH_API_KEYS,不要把 Key 写死在文件里。 - 简单实体问题,例如“这是什么”“这个人是谁”,优先使用
lookup,能用百科解决就不额外搜索网页。 fast用于快速找一批来源,normal用于普通问答,deep只在用户明确要求全面覆盖或首轮覆盖不足时使用。- 只在需要查看或手动调整搜索词时使用
scripts/plan_queries.py。 - 只有用户明确要求完整跑完所有计划查询时,才使用
scripts/run_search_plan.py。 - 需要刷新结果包时,使用
scripts/dedupe_results.py和scripts/build_research_pack.py。 - 汇报时说明查询次数、原始结果数、去重后来源数、主要域名、覆盖缺口和下一步建议。
- 回答事实性结论时,引用
research_pack.md里的source_id加 URL 或域名;百科查询引用lookup_pack.md里的词条 URL 或 ID。
模式
lookup:调用百度百科候选词和内容接口,通常 1-2 次 API 调用,适合实体定义和消歧。fast:只跑 1 个搜索词,top_k=10,默认使用百度lite搜索版本,适合快速发现来源。normal:默认模式,先跑 3 个搜索词,最多规划 12 个多角度搜索词,top_k=20。deep:深度模式,先跑 5 个搜索词,top_k=30,必要时基于已有结果继续扩展搜索词。
不要默认直接使用 deep。只有用户要求深度覆盖,或首轮结果明显缺少关键角度时,再提高搜索预算。
命令
生成搜索词计划:
python "{baseDir}/scripts/plan_queries.py" --topic "新能源汽车 口碑" --mode normal --output runs/ev-reputation/query_plan.json
只检查百度 API 请求体,不真正调用接口:
python "{baseDir}/scripts/baidu_web_search.py" --query "新能源汽车 口碑" --top-k 50 --dry-run
运行轻量百科查询:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "量子计算" --mode lookup
先查百科,百科没有候选词时只回退到一次轻量网页搜索:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "某个新产品名称" --mode lookup --fallback-search
设置 BAIDU_AI_SEARCH_API_KEYS 后运行自适应搜索:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "新能源汽车 口碑" --mode normal
用户要求最近或最新信息时,限制网页结果时间范围:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "新能源汽车 口碑" --mode normal --freshness year --no-cache
用户要求最新或当前信息时,强制绕过缓存:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "新能源汽车 口碑" --mode normal --no-cache
只有用户要求广覆盖或压力测试时,才固定预算跑完整深度搜索:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "新能源汽车 口碑" --mode deep --fixed --top-k 50
只有明确需要时,才跑完计划里的每个搜索词:
python "{baseDir}/scripts/run_search_plan.py" --plan runs/ev-reputation/query_plan.json --out-dir runs/ev-reputation --top-k 50
去重:
python "{baseDir}/scripts/dedupe_results.py" --input runs/ev-reputation/raw_results.jsonl --output runs/ev-reputation/deduped_sources.json
生成 research pack:
python "{baseDir}/scripts/build_research_pack.py" --run-dir runs/ev-reputation --output runs/ev-reputation/research_pack.md
参考资料
- 修改请求或鉴权逻辑前,先读
references/baidu-api.md。 - 修改百科查询逻辑前,先读
references/baike-api.md。 - 修改搜索词扩展逻辑前,先读
references/query-planning.md。 - 修改去重逻辑前,先读
references/dedupe-policy.md。 - 修改输出文件结构前,先读
references/output-schema.md。 - 修改 Key 池、限速或运行目录逻辑前,先读
references/operations.md。 - 修改自适应停止条件前,先读
references/search-strategy.md。
规则
- 不要把 API Key 写入文件、Git、日志或回复。
- 不要打印或 echo Key 环境变量。检查是否配置时,只做布尔检查,例如
python -c "import os; raise SystemExit(0 if os.getenv('BAIDU_AI_SEARCH_API_KEYS') else 1)",也可以直接运行scripts/search.py让它报告缺少配置。 - 多个 Key 只用于可靠性和额度隔离,不用于把同一个关键词当分页刷完。
- 使用查询缓存避免重复调用;用户要求最新或当前信息时,用
--no-cache绕过缓存。 - 去重时不要丢弃原始结果,必须保留重复映射。
- 搜索词扩展优先使用固定模板和结果驱动扩展,不要完全依赖无限制的 AI 猜词。
- 实质性事实结论必须引用来源:使用
research_pack.md里的 source ID、URL 或域名。 - 搜索计划要覆盖多角度:
normal模式下也应尽早包含官方来源和平台特定查询。 - 搜索预算分阶段使用:先跑种子查询,再跑覆盖查询,最后做结果驱动扩展。
- 当必要意图已经覆盖,且新增查询的唯一来源产出很低时停止,除非用户明确要求穷尽搜索。
- 默认不要使用百度视频搜索、图片搜索、秒懂百科视频、阿拉丁或智能搜索生成。本 Skill 是来源检索工具,不是生成答案包装器。
Agent 接入
给其他 Agent 使用时,最稳的默认命令是:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "\x3Ctopic>" --mode normal
简单实体定义使用:
python "{baseDir}/scripts/search.py" "\x3Ctopic>" --mode lookup
先读 run_summary.json。百科查询读 lookup_pack.md;网页搜索读 research_pack.md 里的覆盖判断,需要核查原始证据时再读 raw_results.jsonl。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install baidu-api-search - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/baidu-api-search触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Baidu API Search 是什么?
面向 Agent 的百度 API 搜索 Skill。用于中文“查一下/搜索/联网查/最近/最新/热点”等场景,调用百度百科和百度 AI Search API,保留原始结果、去重并生成 research pack。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 132 次。
如何安装 Baidu API Search?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install baidu-api-search」即可一键安装,无需额外配置。
Baidu API Search 是免费的吗?
是的,Baidu API Search 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Baidu API Search 支持哪些平台?
Baidu API Search 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Baidu API Search?
由 Valen(@valenovo)开发并维护,当前版本 v1.0.3。