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Solucion

Diseñe la capa de recuperación para la arquitectura de su agente

La mayoría de las fallas de los agentes de IA son fallas de recuperación: el LLM nunca vio los datos correctos, por lo que no pudo razonar correctamente. Los equipos invierten en m

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El problema

La mayoría de las fallas de los agentes de IA son fallas de recuperación: el LLM nunca vio los datos correctos, por lo que no pudo razonar correctamente. Los equipos invierten en mejores modelos, contextos más largos y sugerencias más sofisticadas, pero el cuello de botella está en la fase anterior: la capa de recuperación del agente determina la calidad de la respuesta más que el modelo de razonamiento. Un modelo de clase GPT-4 con mala recuperación produce peores respuestas que un modelo más pequeño con excelente recuperación.

La solucion de Scavio

Diseñe una capa de recuperación que enrute consultas a las fuentes de datos correctas, obtenga datos en paralelo y combine los resultados en un contexto unificado. Utilice la API multiplataforma de Scavio como columna vertebral de búsqueda: dirija consultas de productos a Amazon/Walmart, consultas de opinión a Reddit, consultas de tutoriales a YouTube y consultas generales a Google. Una clave API, una integración, seis plataformas de superficie de recuperación.

Antes

El agente tiene una ruta de recuperación: búsqueda en Google a través de SerpAPI. El usuario hace una pregunta sobre el producto: el agente recibe publicaciones de blog, no precios. El usuario pide opiniones: el agente obtiene contenido SEO, no hilos de Reddit. El usuario pregunta sobre una tendencia: el agente extraña completamente a TikTok. Calidad de recuperación: 40% de resultados relevantes.

Después

Rutas de agentes por intención: producto -> Amazon+Walmart, opinión -> Reddit, tutorial -> YouTube, tendencia -> TikTok, general -> Google. Misma consulta, contexto 3 veces más relevante. Calidad de recuperación: 85%+ resultados relevantes. Cuatro llamadas API paralelas se completan en menos de 3 segundos.

Para quien es

Arquitectos de agentes de IA que diseñan el subsistema de recuperación de su agente y buscan un patrón que enrute las consultas a las fuentes de datos más relevantes.

Beneficios clave

  • El enrutamiento basado en la intención coloca la fuente de datos adecuada detrás de cada tipo de consulta
  • La recuperación paralela entre plataformas mantiene la latencia por debajo de 3 segundos
  • Una integración API cubre seis plataformas de superficie de recuperación
  • Las mejoras en la calidad de la recuperación se combinan en todas las tareas posteriores.
  • Cada llamada de recuperación cuesta $0,005; incluso las consultas en 4 plataformas cuestan $0,02

Ejemplo en Python

Python
import requests, os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}

INTENT_ROUTES = {
    "product": ["amazon", "walmart"],
    "opinion": ["reddit", "google"],
    "tutorial": ["youtube", "google"],
    "trend": ["tiktok", "youtube"],
    "news": ["google"],
    "local": ["google_maps"],
}

def classify_intent(query: str) -> str:
    """Simple keyword-based intent classifier. Replace with LLM classifier for production."""
    q = query.lower()
    if any(w in q for w in ["price", "buy", "cost", "product"]):
        return "product"
    if any(w in q for w in ["opinion", "think", "review", "recommend"]):
        return "opinion"
    if any(w in q for w in ["how to", "tutorial", "guide", "setup"]):
        return "tutorial"
    if any(w in q for w in ["trending", "viral", "popular"]):
        return "trend"
    return "news"

def fetch_platform(query: str, platform: str) -> dict:
    resp = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers=H,
        json={"query": query, "platform": platform, "country_code": "us"},
        timeout=10,
    )
    results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
    return {
        "platform": platform,
        "results": [{"title": r["title"], "snippet": r.get("snippet", ""), "url": r["link"]} for r in results],
    }

def retrieval_layer(query: str) -> list[dict]:
    intent = classify_intent(query)
    platforms = INTENT_ROUTES.get(intent, ["google"])
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
        futures = [pool.submit(fetch_platform, query, p) for p in platforms]
        return [f.result() for f in futures]

# Agent retrieval: right platforms for the query
context = retrieval_layer("what do people think about the new MacBook Pro")
for source in context:
    print(f"--- {source['platform']} ({len(source['results'])} results) ---")
    for r in source["results"][:2]:
        print(f"  {r['title']}")

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};

const INTENT_ROUTES = {
  product: ["amazon", "walmart"],
  opinion: ["reddit", "google"],
  tutorial: ["youtube", "google"],
  trend: ["tiktok", "youtube"],
  news: ["google"],
  local: ["google_maps"],
};

function classifyIntent(query) {
  const q = query.toLowerCase();
  if (["price", "buy", "cost", "product"].some(w => q.includes(w))) return "product";
  if (["opinion", "think", "review", "recommend"].some(w => q.includes(w))) return "opinion";
  if (["how to", "tutorial", "guide", "setup"].some(w => q.includes(w))) return "tutorial";
  if (["trending", "viral", "popular"].some(w => q.includes(w))) return "trend";
  return "news";
}

async function fetchPlatform(query, platform) {
  const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: H,
    body: JSON.stringify({ query, platform, country_code: "us" }),
  });
  const results = (await res.json()).organic_results || [];
  return {
    platform,
    results: results.slice(0, 5).map(r => ({ title: r.title, snippet: r.snippet || "", url: r.link })),
  };
}

async function retrievalLayer(query) {
  const intent = classifyIntent(query);
  const platforms = INTENT_ROUTES[intent] || ["google"];
  return Promise.all(platforms.map(p => fetchPlatform(query, p)));
}

const context = await retrievalLayer("what do people think about the new MacBook Pro");
for (const source of context) {
  console.log(`--- ${source.platform} (${source.results.length} results) ---`);
  source.results.slice(0, 2).forEach(r => console.log(`  ${r.title}`));
}

Plataformas utilizadas

Google

Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA

Amazon

Búsqueda de productos con precios, calificaciones y reseñas

YouTube

Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos

Walmart

Búsqueda de productos con precios y datos de cumplimiento

Reddit

Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit

TikTok

Descubrimiento de videos, creadores y productos en tendencia

Preguntas frecuentes

La mayoría de las fallas de los agentes de IA son fallas de recuperación: el LLM nunca vio los datos correctos, por lo que no pudo razonar correctamente. Los equipos invierten en mejores modelos, contextos más largos y sugerencias más sofisticadas, pero el cuello de botella está en la fase anterior: la capa de recuperación del agente determina la calidad de la respuesta más que el modelo de razonamiento. Un modelo de clase GPT-4 con mala recuperación produce peores respuestas que un modelo más pequeño con excelente recuperación.

Diseñe una capa de recuperación que enrute consultas a las fuentes de datos correctas, obtenga datos en paralelo y combine los resultados en un contexto unificado. Utilice la API multiplataforma de Scavio como columna vertebral de búsqueda: dirija consultas de productos a Amazon/Walmart, consultas de opinión a Reddit, consultas de tutoriales a YouTube y consultas generales a Google. Una clave API, una integración, seis plataformas de superficie de recuperación.

Arquitectos de agentes de IA que diseñan el subsistema de recuperación de su agente y buscan un patrón que enrute las consultas a las fuentes de datos más relevantes.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin necesidad de tarjeta de credito. Es suficiente para validar esta solucion en tu flujo de trabajo.

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