Ein nicht-invasiver Web-Such-Fallback für AI-Agenten, der Zhipu BigModel und GLM-Engines nutzt, um strukturierte oder zusammengefasste Ergebnisse bereitzustellen.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install bigmodel-web-search-fallback
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, bigmodel-web-search-fallback über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist BigModel Web Search Fallback?
Der BigModel Web Search Fallback ist ein spezialisiertes Tool zur Erweiterung von Openclaw Skills durch Bereitstellung einer zuverlässigen Suchalternative, wenn Standardrouten fehlschlagen. Er fungiert als lokales Wrapper-Skript, das direkt mit den Zhipu Web Search APIs kommuniziert und zwei primäre Ausführungsmodi bietet: raw für strukturierte Daten und chat für synthetisierte Zusammenfassungen. Dieser Skill stellt sicher, dass Ihre AI-Agenten eine hohe Verfügbarkeit beibehalten und Zugriff auf verschiedene Suchmaschinen wie Sogou und Quark haben, ohne dass Kernänderungen an der Agentenarchitektur erforderlich sind.
BigModel Web Search Fallback Anwendungsfälle
- Wenn die integrierte Web-Suchroute nicht verfügbar ist, fehlschlägt oder Ergebnisse mit geringer Qualität liefert.
- Szenarien, die hochwertige chinesische Web-Suchdaten direkt von Zhipu- oder GLM-Quellen erfordern.
- Vergleichende Forschungsaufgaben, die von Ergebnissen verschiedener Anbieter wie Sogou oder Quark profitieren.
- Situationen, in denen der AI-Agent rohe JSON-strukturierte Ergebnisse für die programmatische Datenverarbeitung und benutzerdefinierte Zitate benötigt.
So funktioniert BigModel Web Search Fallback
- Der AI-Agent erkennt den Bedarf an einer Web-Suche und entscheidet, ob der BigModel-Fallback die bevorzugte Route ist.
- Das System wählt zwischen dem raw-Ausführungsmodus für strukturierte Daten oder dem chat-Modus für eine synthetisierte GLM-Antwort.
- Basierend auf dem Abfragetyp wird eine geeignete Suchmaschine ausgewählt, z. B. search_std für Geschwindigkeit oder search_pro für Tiefe.
- Das Wrapper-Skript führt den API-Aufruf mit den konfigurierten Umgebungs-Anmeldeinformationen aus.
- Das Skript gibt formatiertes JSON an stdout zurück, das der Agent parst, um die endgültige Benutzerantwort bereitzustellen oder weitere Workflows voranzutreiben.
BigModel Web Search Fallback Einrichtung
Um diese Suchfunktion in Ihre Openclaw Skills zu integrieren, stellen Sie sicher, dass Sie einen aktiven API key von BigModel haben. Legen Sie eine der folgenden Umgebungsvariablen auf Ihrem Host fest:
export ZAI_API_KEY='your_api_key_here'
# Alternativ ZHIPUAI_API_KEY oder BIGMODEL_API_KEY verwenden
Testen Sie die Installation, indem Sie das Skript von der Befehlszeile aus ausführen:
python scripts/zhipu_web_search.py raw --query "OpenClaw search" --engine search_std --count 5 --pretty
BigModel Web Search Fallback Datenschema & Taxonomie
Der Skill gibt Daten in einem strukturierten JSON-Format zurück, was es den Agenten erleichtert, sie zu parsen und zu verwenden. Das Schema unterstützt mehrere Eingabe-Flags und Ausgabemerkmale:
| Funktion | Details |
|---|---|
| Ausführungsmodi | raw (strukturierte Links) oder chat (synthetisierter Text). |
| Engine-Typen | search_std, search_pro, search_pro_sogou, search_pro_quark. |
| Filter | Unterstützt --domain-filter und --recency (zeitbasierte) Einschränkungen. |
| Ausgabefelder | Beinhaltet title, link, summary, media und date für raw-Ergebnisse. |
BigModel Web Search Fallback Erweiterte Funktionen
- Multi-Engine-Routing: Fähigkeit, gezielt auf Sogou- oder Quark-basierte Routen für spezialisierte regionale Abfragen zuzugreifen.
- Nicht-invasive Integration: Erweitern Sie Openclaw Skills, ohne den internen Quellcode des AI-Coding-Agenten zu ändern.
- Dynamische Kontextsteuerung: Passen Sie die Flags content-size und count an, um die an das Kontextfenster des Agenten zurückgegebene Datenmenge zu steuern.
- Hochwertige Synthese: Nutzen Sie den chat-Modus, um die interne Logik von GLM für einstufige Such- und Zusammenfassungsaufgaben zu verwenden.
SKILL.md
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