El problema
Los agentes basados en LLM generan con total seguridad datos desactualizados o fabricados al responder preguntas sobre eventos actuales, precios, especificaciones de productos o datos de la competencia. Sin anclaje en datos en vivo, cada respuesta del agente es un riesgo.
La solucion de Scavio
Inserta una llamada de búsqueda de Scavio antes de que el LLM genere su respuesta final. El agente consulta datos SERP en tiempo real, inyecta hechos verificados en el contexto del prompt y produce respuestas fundamentadas con URLs de origen que el usuario puede verificar.
Antes
El agente IA devuelve respuestas plausibles pero incorrectas sobre precios actuales, fechas de lanzamiento o disponibilidad de productos. Los usuarios pierden confianza tras detectar múltiples errores.
Después
El agente obtiene resultados de búsqueda en vivo, fundamenta cada afirmación factual en una fuente real e incluye enlaces de citación para que los usuarios verifiquen de forma independiente.
Para quien es
Desarrolladores de agentes IA que construyen asistentes de código y herramientas de investigación.
Beneficios clave
- Elimina datos fabricados con anclaje en búsqueda en tiempo real
- URLs de origen adjuntas a cada afirmación factual
- Funciona con cualquier backend LLM mediante simple inyección API
- Reduce la erosión de confianza del usuario por respuestas incorrectas del agente
Ejemplo en Python
import requests
def ground_agent_response(question: str) -> dict:
search_resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
json={"query": question, "platform": "google", "limit": 5}
)
sources = search_resp.json().get("results", [])
context = "\n".join(
f"- {s['title']}: {s['snippet']} ({s['link']})" for s in sources
)
return {
"grounded_context": context,
"source_urls": [s["link"] for s in sources],
"prompt_injection": f"Use ONLY these verified sources:\n{context}"
}
grounding = ground_agent_response("What is the current price of GPT-4o API?")
print(grounding["prompt_injection"])Ejemplo en JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify({query: 'example', country_code: 'us'})}).then(r => r.json()).then(d => console.log(d.organic_results?.length + ' results'));Plataformas utilizadas
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