SearchClaw – 中國人民大學推出的 AI 深度研究智能體

SearchClaw是什麼

SearchClaw 是 RUC-NLPIR（中國人民大學信息檢索實驗室）推出的自託管式 AI 深度研究智能體，配備 Web 交互界面。用戶提交問題後，系統自動執行多輪網絡搜索、頁面抓取、論文檢索與內容綜合，最終生成帶引用鏈接的詳實報告。項目基於 FastAPI 構建，通過”工具 + 鉤子”的架構設計保障研究質量，支持多種 LLM 提供商與持久化記憶，適合科研人員、分析師進行可溯源的自動化調研。

SearchClaw的主要功能

• 自主多輪研究循環：自動迭代執行搜索、抓取、閱讀、引用，直至答案達標。
• 多源信息檢索：集成網頁（Google/Serper）、學術（Semantic Scholar/DBLP/arXiv）、新聞（NewsAPI/Google News RSS）及微信公衆號文章搜索。
• 瀏覽器深度集成：通過 Playwright/CDP 渲染 JavaScript 頁面並支持登錄態抓取。
• 智能追問澄清：研究過程中可向用戶提出跟進問題以明確需求。
• 研究計劃分解：自動將複雜查詢拆解爲可追蹤的子任務並逐步執行。
• 質量門禁系統：內置鉤子檢查引用數量、來源多樣性及答案完整性，不達標則繼續研究。
• 上下文壓縮管理：雙階段壓縮機制確保長會話不超出上下文窗口限制。
• 跨會話持久記憶：自動保存並複用過往研究中的高質量來源、用戶偏好與關鍵事實。

如何使用SearchClaw

• 克隆倉庫並安裝依賴：git clone https://github.com/RUC-NLPIR/SearchClaw.git && pip install -e .
• 配置 API 密鑰（LLM 與搜索源）：設置 ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY，推薦配置 SERPER_API_KEY 與 JINA_API_KEY 提升搜索質量。
• 啓動服務：python -m src.main，瀏覽器訪問 http://localhost:8000。
• 返回結果：輸入研究問題，系統在 WebSocket 中實時流式返迴帶引用的綜合報告。

SearchClaw的關鍵信息和使用要求

• 環境要求：Python 3.11+，支持 Linux/macOS/Windows。
• LLM 支持：通過 litellm 路由，兼容 Anthropic、OpenAI、Google Gemini、xAI、阿里通義、字節豆包、智譜 GLM、月之暗面等主流模型及本地 vLLM/Ollama 端點。
• 搜索依賴：無 Serper 時自動降級至 DuckDuckGo 抓取，無 Jina 時回退到直接 HTTP 請求。
• 可選瀏覽器：執行 pip install -e '.[browser]' && playwright install chromium 啓用 JS 渲染支持。
• 安全配置：遠程部署時通過 SEARCH_CLAW_API_KEY 設置訪問密碼，防止未授權使用。
• 持久存儲：記憶與會話數據默認以 JSON 格式存儲於本地文件系統。

SearchClaw的核心優勢

• 可驗證的引用質量：強制要求多源引用並通過門禁檢查，降低幻覺風險，優於單輪 RAG 的碎片信息拼接。
• 自主規劃與糾錯：自動拆解複雜任務並在質量不達標時自驅補充研究，無需人工干預迭代過程。
• 多源異構整合：唯一同時覆蓋英文學術庫、中文微信公衆號及實時新聞的開源研究工具，適應跨境調研場景。
• 完全自託管：數據不出本地，支持本地 LLM 端點，滿足敏感研究數據的隱私合規要求。

SearchClaw的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/RUC-NLPIR/SearchClaw

SearchClaw的同類競品對比

SearchClaw的應用場景

• 學術文獻綜述：工具能自動檢索 Semantic Scholar 與 arXiv 論文，生成帶引用的領域進展摘要。
• 市場競品監測：自動追蹤新聞源與微信公衆號，分析競品動態並輸出帶時間戳的參考依據。
• 政策與法規研究：工具能抓取政府網站與智庫報告，整合多語言來源形成合規分析報告。
• 技術選型評估：可以搜索技術博客、GitHub 討論與學術論文，對比不同框架的社區評價與性能數據。