AI 에이전트를위한 7 개의 무료 웹 검색 API

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틀 소개

AI 에이전트는 신선하고 신뢰할 수있는 정보에 대한 액세스만큼 효과적입니다. 무대 뒤에서 많은 에이전트가 웹 검색 도구를 사용하여 최신 컨텍스트를 가져오고 출력이 관련성을 유지하도록합니다. 그러나 모든 검색 API가 동일하게 생성되는 것은 아니며 모든 옵션이 스택이나 워크 플로에 완벽하게 맞지는 않습니다.

이 기사에서는 에이전트 워크 플로에 통합 할 수있는 상위 7 개의 웹 검색 API를 검토합니다. 각 API에 대해 신속하게 시작하는 데 도움이되는 예제 Python 코드를 찾을 수 있습니다. 무엇보다도, 우리가 덮는 모든 API는 무료 (제한된) 계층을 제공하므로 신용 카드를 입력하거나 추가 장애물을 만날 필요없이 실험 할 수 있습니다.

1. FireCrawl

폭죽 크롤링/스크랩 스택과 함께 “AI 용”을 구축 한 전용 검색 API를 제공합니다. Clean Markdown, Raw HTML, Link Lists 또는 Screenshots : 데이터가 다운 스트림 워크 플로우에 적합한 출력 형식을 선택할 수 있습니다. 또한 로케일별로 결과를 대상으로하는 사용자 정의 가능한 검색 매개 변수 (예 : 언어 및 국가)를 지원하며 웹 데이터가 규모로 필요한 AI 에이전트를 위해 구축됩니다.

설치: pip install firecrawl-py

from firecrawl import Firecrawl

firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

results = firecrawl.search(
    query="KDnuggets",
    limit=3,
)
print(results)

2.

녹는 AI 에이전트 및 LLM에 대한 검색 엔진으로 단일 API 호출에서 쿼리를 Vetted, LLM- 준비된 통찰력으로 바꿉니다. 원시 링크와 시끄러운 스 니펫을 반환하는 대신 최대 20 개의 소스를 거칠게 집계 한 다음 독점 AI를 사용하여 작업에 가장 관련성이 높은 컨텐츠를 점수, 필터링 및 순위하여 사용자 정의 스크래핑 및 후 처리 필요성을 줄입니다.

설치: pip install tavily-python

from tavily import TavilyClient

tavily_client = TavilyClient(api_key="tvly-YOUR_API_KEY")
response = tavily_client.search("Who is MLK?")

print(response)

3. 엑사

엑사 자동, 빠른, 키워드 및 신경의 네 가지 모드를 제공하는 혁신적인 AI- 네이티브 검색 엔진입니다. 이 모드는 정확성, 속도 및 의미 론적 이해의 효과적으로 균형을 이룹니다. 자체 고품질 웹 지수를 기반으로 한 EXA는 신경 검색에서 삽입 전원 “Next-Link Prediction”을 사용합니다. 이 기능은 정확한 단어가 아닌 의미를 기반으로 링크하여 탐색 적 쿼리와 복잡한 계층화 된 필터에 특히 효과적입니다.

설치: pip install exa_py

from exa_py import Exa

import os

exa = Exa(os.getenv('EXA_API_KEY'))
result = exa.search(
  "hottest AI medical startups",
  num_results=2
)

4. Serper.dev

서퍼 빠르고 비용 효율적인 Google SERP (검색 엔진 결과 페이지) API로 1 ~ 2 초만에 제공됩니다. 검색, 이미지, 뉴스,지도, 장소, 비디오, 쇼핑, 학자, 특허 및 자동 완성을 포함하여 하나의 API의 모든 주요 Google 업종을 지원합니다. 구조화 된 SERP 데이터를 제공하므로 긁을 필요없이 실시간 검색 기능을 구축 할 수 있습니다. Serper를 사용하면 신용 카드가 필요하지 않은 2,500 개의 무료 검색 쿼리로 즉시 시작할 수 있습니다.

설치: pip install --upgrade --quiet langchain-community langchain-openai

import os
import pprint

os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"
from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper

search = GoogleSerperAPIWrapper()
search.run("Top 5 programming languages in 2025")

5. Serpapi

세르 파피 강력한 Google 검색 API와 추가 검색 엔진을 지원하여 구조화 된 검색 엔진 결과 페이지 데이터를 제공합니다. Global IPS, 완전한 브라우저 클러스터 및 신뢰할 수 있고 정확한 결과를 보장하기 위해 Captcha 해결을 포함한 강력한 인프라가 특징입니다. 또한 Serpapi는 위치 매개 변수 및 /locations.json 헬퍼를 통한 정확한 위치 제어와 같은 고급 매개 변수를 제공합니다.

설치: pip install google-search-results

from serpapi import GoogleSearch

params = {
    "engine": "google_news",             # use Google News engine
    "q": "Artificial Intelligence",      # search query
    "hl": "en",                          # language
    "gl": "us",                          # country
    "api_key": "secret_api_key"          # replace with your SerpAPI key
}

search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()

# Print top 5 news results with title + link
for idx, article in enumerate(results.get("news_results", []), start=1):
    print(f"{idx}. {article['title']} - {article['link']}")

6. SearchApi

searchapi Google News, Scholar, Autocomplete, Lens, 재무, 특허, 작업 및 이벤트와 같은 전문 엔드 포인트 및 Amazon, Bing, Baidu 및 Google Play와 같은 Google 소스 소스와 같은 전문 엔드 포인트와 함께 Google 웹을 노출시키는 실시간 SERP를 제공합니다. 이 폭은 에이전트가 올바른 수직을 목표로하면서 단일 JSON 스키마와 일관된 통합 경로를 유지할 수 있습니다.

import requests

url = "
params = {
    "engine": "google_maps",
    "q": "best sushi restaurants in New York"
}

response = requests.get(url, params=params)
print(response.text)

7. 용감한 검색

용감한 검색 독립 웹 지수에 개인 정보 보호 우선 API를 제공하며 사용자 추적없이 LLM을 접지하는 데 적합한 웹, 뉴스 및 이미지 용 엔드 포인트를 제공합니다. 개발자 친화적이고 성능이 뛰어나며 무료 사용 계획이 포함되어 있습니다.

import requests

url = "
headers = {
    "Accept": "application/json",
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "X-Subscription-Token": ""
}
params = {
    "q": "greek restaurants in san francisco"
}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

마무리

Editor 내부에서 신선한 문서를 가져 오기 위해 MCP 검색을 통해 Cursor IDE와 검색 API를 페어링하여 디버깅 속도를 높이고 프로그래밍 흐름을 향상시킵니다. 이 도구는 실시간 웹 응용 프로그램, 에이전트 래그 워크 플로 등을 전원으로 전원을 공급하면서 출력을 기반으로 유지하고 민감한 시나리오에서 환각을 줄입니다.

주요 장점 :

필터, 신선도 창, 지역 및 언어를 포함한 정확한 쿼리에 대한 사용자 정의
JSON, Markdown 또는 Seamless Agent Handoffs와 같은 유연한 출력 형식
AI 에이전트의 컨텍스트를 강화하기 위해 웹을 검색하고 긁어내는 옵션
무료 계층 및 저렴한 사용 기반 가격 책정이므로 걱정없이 실험하고 확장 할 수 있습니다.

스택, 대기 시간 요구, 컨텐츠 적용 범위 및 예산과 일치하는 API를 선택하십시오. 시작할 장소가 필요한 경우 Firecrawl과 Tavily를 적극 권장합니다. 나는 거의 매일 둘 다 사용합니다.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자입니다. 현재 그는 컨텐츠 제작 및 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그 작성에 중점을두고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고있는 학생들을위한 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.

출처 참조