Le problème
Les agents IA avec recherche mono-plateforme (Google uniquement) manquent le contexte des discussions Reddit, des tutoriels YouTube, des avis Amazon et des tendances TikTok. L'ancrage multi-source produit des décisions d'agent mieux informées.
La solution Scavio
Configurez Scavio comme outil de recherche de l'agent via MCP ou l'appel de fonction. Un seul outil donne accès à 6 plateformes. L'agent choisit la plateforme à interroger en fonction du contexte de la requête.
Avant
Avant la recherche multiplateforme, un agent de recherche répondant aux 'meilleurs casques antibruit 2026' ne consultait que Google. Il manquait les choix consensuels de r/headphones sur Reddit et les prix réels d'Amazon.
Après
Après avoir ajouté la recherche multiplateforme, le même agent interroge Google pour les classements, Reddit pour les préférences de la communauté, et Amazon pour les prix réels. La réponse inclut les prix en temps réel d'Amazon et le sentiment des utilisateurs de Reddit. 3 recherches = 0,015 $.
À qui cela s'adresse
Développeurs d'agents IA, constructeurs de LangChain/CrewAI, développeurs d'assistants de recherche et équipes construisant des pipelines d'ancrage multi-source.
Avantages clés
- 6 plateformes à partir d'un seul outil de recherche
- L'agent choisit la plateforme en fonction du contexte de la requête
- Serveur MCP pour une intégration sans code
- Chaque recherche de plateforme coûte 0,005 $
- Le niveau gratuit couvre 250 recherches multiplateformes
Exemple Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'}
def multi_search(query, platforms=['google', 'reddit', 'amazon']):
results = {}
for p in platforms:
params = {'query': query, 'country_code': 'us'}
if p != 'google': params['platform'] = p
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H, json=params).json()
results[p] = [{'title': r.get('title', ''), 'snippet': r.get('snippet', '')}
for r in data.get('organic_results', [])[:3]]
return results
# Agent decides which platforms to search based on query
results = multi_search('best noise cancelling headphones 2026')
for p, r in results.items():
print(f'{p}: {len(r)} results')Exemple JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function multiSearch(query, platforms = ['google', 'reddit', 'amazon']) {
const results = {};
for (const p of platforms) {
const params = {query, country_code: 'us'};
if (p !== 'google') params.platform = p;
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify(params)
}).then(r => r.json());
results[p] = (r.organic_results || []).slice(0, 3).map(r => ({title: r.title, snippet: r.snippet}));
}
return results;
}
multiSearch('best headphones 2026').then(r => Object.entries(r).forEach(([p, d]) => console.log(`${p}: ${d.length}`)));Plateformes utilisées
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit
YouTube
Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées
Amazon
Recherche de produits avec prix, notes et avis
TikTok
Découverte de vidéos tendance, créateurs et produits
Walmart
Recherche de produits avec données de prix et d'exécution