El problema
Los agentes de investigación DeerFlow generan informes basados en sus datos de entrenamiento, que se vuelven obsoletos en semanas. Sin fundamentación con búsqueda en vivo, los resultados de investigación contienen estadísticas desactualizadas, enlaces rotos y recomendaciones superadas.
La solucion de Scavio
Integra Scavio como backend de búsqueda para agentes DeerFlow. Cada paso de investigación consulta datos SERP en vivo, verifica afirmaciones contra fuentes actuales e inyecta citas con marca de tiempo en el informe final.
Antes
Los agentes DeerFlow producen informes de investigación con datos desactualizados, enlaces muertos y estadísticas de hace meses o años. La verificación manual agrega horas a cada informe.
Después
Cada afirmación factual en los informes DeerFlow está respaldada por un resultado de búsqueda en vivo con una cita con marca de tiempo. Los informes están actualizados a la fecha de ejecución.
Para quien es
Usuarios de DeerFlow que construyen sistemas de investigación multi-agente.
Beneficios clave
- Fundamentación con búsqueda en vivo para cada paso de investigación de DeerFlow
- Citas con marca de tiempo y URLs de origen verificables
- Elimina datos obsoletos y enlaces rotos en los informes
- Funciona como backend de búsqueda drop-in para pipelines DeerFlow
Ejemplo en Python
import requests
def deerflow_search_tool(research_query: str, platform: str = "google") -> dict:
"""Drop-in search tool for DeerFlow agent pipelines."""
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
json={"query": research_query, "platform": platform, "limit": 10}
)
data = resp.json()
sources = []
for r in data.get("results", []):
sources.append({
"title": r["title"],
"url": r["link"],
"excerpt": r.get("snippet", ""),
"platform": platform
})
return {
"query": research_query,
"source_count": len(sources),
"sources": sources,
"citation_block": "\n".join(
f"[{i+1}] {s['title']} - {s['url']}" for i, s in enumerate(sources)
)
}
result = deerflow_search_tool("DeerFlow AI agent framework features 2026")
print(result["citation_block"])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
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit
YouTube
Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos