API de búsqueda creada para agentes autónomos

El problema

Los agentes autónomos necesitan consultar la web como parte de cadenas de razonamiento de varios pasos, pero la mayoría de las API de búsqueda se diseñaron para paneles de control controlados por humanos. Las cargas útiles de respuesta son demasiado grandes para las ventanas de contexto, la latencia es impredecible y el manejo de errores supone que un humano leerá una página de estado y lo volverá a intentar manualmente. Cuando un agente llega a un tiempo de espera o a una respuesta mal formada en medio de un plan de diez pasos, toda la cadena se descarrila. Los agentes que se ejecutan en bucles de producción necesitan un backend de búsqueda que sea rápido, predecible y que devuelva datos configurados para el consumo de la máquina, no para su representación en un navegador.

La solucion de Scavio

Scavio fue diseñado desde cero para consumidores de máquinas. Las respuestas son JSON estructurado compacto que cabe dentro de los presupuestos de tokens de llamada de herramientas. La latencia es constantemente inferior a dos segundos para que los bucles de agentes no se bloqueen. Las respuestas de error utilizan códigos HTTP estándar con cuerpos de error legibles por máquina para que el agente pueda volver a intentarlo o recurrir a él sin analizar las páginas de error HTML. El punto final funciona de manera idéntica si la persona que llama es un agente de LangChain, un equipo de CrewAI, un corredor del SDK de agentes de OpenAI o un bucle ReAct personalizado. Su agente obtiene acceso web confiable sin ninguna capa de adaptador.

Para quien es

Desarrolladores de agentes que crean sistemas autónomos con LangChain, LangGraph, CrewAI u OpenAI Agents SDK. Si su agente necesita buscar en la web como parte de un plan de varios pasos y usted necesita que ese paso nunca sea el que se rompa, esto es para usted.

Beneficios clave

• Respuestas JSON compactas dimensionadas para ventanas de contexto LLM
• La latencia inferior a dos segundos mantiene los bucles del agente con capacidad de respuesta
• Códigos de error legibles por máquina para la lógica de reintento automatizada
• Funciona con LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK y bucles personalizados
• No se requiere adaptador ni capa de remodelación de respuesta

Ejemplo en Python

import requests
import json

API_KEY = "your_scavio_api_key"

def agent_search(query: str, platform: str = "google") -> str:
    """Tool for autonomous agents. Returns compact JSON."""
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": platform, "query": query},
        timeout=10,
    )
    r.raise_for_status()
    data = r.json()
    compact = [
        {"title": o["title"], "snippet": o["snippet"], "url": o["link"]}
        for o in data.get("organic", [])[:5]
    ]
    return json.dumps(compact)

# Agent calls this tool as part of a multi-step plan
print(agent_search("latest funding rounds AI startups 2026"))

Ejemplo en JavaScript

const API_KEY = "your_scavio_api_key";

async function agentSearch(query, platform = "google") {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: {
      "x-api-key": API_KEY,
      "content-type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({ platform, query }),
  });
  if (!r.ok) throw new Error(`search failed: ${r.status}`);
  const data = await r.json();
  return (data.organic ?? []).slice(0, 5).map((o) => ({
    title: o.title,
    snippet: o.snippet,
    url: o.link,
  }));
}

// Agent invokes this as a tool step
console.log(await agentSearch("latest funding rounds AI startups 2026"));

Plataformas utilizadas