Le problème
Les agents LangGraph sans mémoire répètent les recherches à partir de zéro à chaque session. Les agents sans recherche ancrent les réponses dans des données d'entraînement obsolètes. La combinaison résout les deux problèmes.
Comment Scavio aide
- Mémoire persistante entre les sessions de recherche
- La recherche web en direct comble les lacunes de connaissances
- La structure de graphe capture les relations entre entités
- Rechercher uniquement les lacunes identifiées, pas tout
- Coût de session : $0.05-0.25 selon le nombre de lacunes
Plateformes pertinentes
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA
YouTube
Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit
Démarrage rapide : exemple Python
Voici un exemple rapide de recherche de "Modèles de gestion d'état LangGraph v0.3" sur Google :
import requests
API_KEY = "your_scavio_api_key"
response = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={
"x-api-key": API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
json={"query": query},
)
data = response.json()
for result in data.get("organic_results", [])[:5]:
print(f"{result['position']}. {result['title']}")
print(f" {result['link']}\n")Conçu pour Développeurs LangGraph créant des agents de recherche et d'analyse persistants
Scavio gère l'infrastructure de recherche — proxys, CAPTCHA, limites de débit et détection anti-bot — afin que vous puissiez vous concentrer sur le développement de votre solution agent langgraph avec mémoire et recherche. L'API renvoie du JSON structuré prêt à être traité, analysé ou transmis à des agents IA.
Commencez par le niveau gratuit (50 crédits à l'inscription, sans carte de crédit) et passez à des offres payantes lorsque vous avez besoin d'un volume plus élevé.