当 AI Agent 遇到搜索引擎，问题才刚开始
开发者普遍面临一个结构性难题：当 Agent 需要获取实时网络信息时，传统搜索引擎 API 返回的是完整 HTML 页面，包含大量与任务无关的结构化噪声——广告脚本、导航菜单、样式标签、页脚链接、推荐模块等等。核心内容往往深嵌于多层 DOM 节点中。
这直接导致两个成本：
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Token 消耗激增：Agent 必须在上下文窗口中处理海量无关文本，有效信息密度极低
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响应延迟增加：额外的数据清洗和解析环节显著拖慢任务执行速度
本质上，人类浏览器需要的「完整页面」，对 AI Agent 而言却是「信息过载」。
心流·搜索：专为智能体设计的搜索能力
我们上线了心流·搜索 API。
它的定位很简单：为智能体链接真实世界。你的 Agent 不再需要自己解析网页、清洗数据，我们直接把真实世界的信息，以大模型能理解的方式递到它面前。
三款接口，覆盖核心需求
为什么用心流搜索？
1. 快
响应速度优化到毫秒级。你的 Agent 不需要等，用户体验不会被搜索拖慢。
2. 省 Token
同样的搜索结果，传给大模型的 Token 量大幅减少。对于高频调用的 Agent，也就意味着成本的大幅下降。
3. Skill 直接调用
除了标准 API，心流搜索也支持以 Skill 的形式接入。在 OpenClaw、Hermes Agent 等智能体框架里，几行配置就能用起来，不需要额外写胶水代码。
典型使用场景
场景一：Coding中的「知识库外脑」
你的代码助手遇到一个新库，需要查文档。用心流搜索 webSearch 抓最新文档，再用 webFetch 提取正文，Agent 直接拿到干净内容写代码。
场景二：内容创作的「配图助手」
生成一份产品文档，为功能模块配上示意图。它将根据功能名称自动检索相关图片，并嵌入文档对应位置，实现图文混排的自动化输出。
场景三：深度研究的「信息收集器」
让 Agent 自动检索某个话题的最新资料，心流搜索返回的结构化数据可以直接进 RAG 流程，不需要二次清洗。
定价：简单透明，按需付费
我们做了三档积分包，按需选择，永不过期，全部 API 访问：
注册即送100积分 ，无月费负担，用完再充，让每一分钱都花在刀刃上。
每个用户的请求频率限制为 1000 RPM（每分钟 1000 次请求），所有搜索接口共享此额度。
快速接入
curl -X POST https://platform.iflow.cn/api/search/webSearch \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json" \
-d '{"keywords": "AI 最新新闻", "num": 1}'
返回示例：
{
"success": true,
"code": "200",
"message": "操作成功",
"data": {
"organic": [
{
"title": "2025年AI领域十大突破",
"link": "https://example.com/ai-news",
"snippet": "人工智能在过去一年取得了显著进展...",
"position": 1,
"date": null
}
],
"query": "AI 最新新闻"
}
}
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心流·搜索不是又一个搜索 API，而是我们为智能体搭建的、通往真实世界的专用通道。
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