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Recherche pour agents Python sans framework

Tous les agents n'ont pas besoin de LangChain, CrewAI ou LangGraph. De nombreux agents de production sont de simples scripts Python avec une boucle while, un appel LLM et une distr

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Le problème

Tous les agents n'ont pas besoin de LangChain, CrewAI ou LangGraph. De nombreux agents de production sont de simples scripts Python avec une boucle while, un appel LLM et une distribution d'outils. Mais ajouter une recherche web à un agent sans framework signifie soit intégrer un scraper (fragile), soit s'inscrire à plusieurs API de recherche avec différents schémas d'authentification. Les développeurs veulent une fonction propre qu'ils peuvent insérer dans leur boucle d'agent sans importer de framework.

La solution Scavio

L'API de Scavio est une seule requête POST renvoyant du JSON structuré. Enveloppez-la dans une fonction, ajoutez-la à la liste d'outils de votre agent, et vous avez la recherche web. Pas de dépendance de framework, pas de système de plugin, pas de motif d'adaptateur. La fonction prend une requête, renvoie des résultats. Votre agent l'appelle quand il a besoin de données web. Cela fonctionne dans un script d'agent de 50 lignes ou un système de production de 5 000 lignes.

Avant

Avant Scavio, l'agent Python simple utilisait un mélange de requests + BeautifulSoup pour le scraping Google et l'API Reddit pour les discussions. Deux schémas d'authentification différents, deux analyseurs différents, et le scraper Google tombait en panne toutes les quelques semaines.

Après

Après être passé à Scavio, la recherche web est une seule fonction, une seule clé API, un seul format de réponse. Le script d'agent est passé de 200 lignes de code de scraping/parsing à 15 lignes d'appels API. Il n'a pas été cassé à cause des changements de source de données.

À qui cela s'adresse

Développeurs construisant des agents IA en Python simple sans LangChain, CrewAI ou autres frameworks. Ingénieurs qui veulent une fonction d'outil de recherche propre et sans dépendance pour leurs scripts d'agent.

Avantages clés

  • Une seule fonction, une seule clé API, un seul format de réponse pour toutes les plateformes
  • Pas de dépendance de framework : fonctionne dans des scripts Python simples
  • Fonction d'outil prête à l'emploi pour tout modèle de boucle d'agent
  • 200 lignes de code de scraping remplacées par 15 lignes d'appels API
  • La même fonction couvre Google, Reddit, Amazon, YouTube et plus

Exemple Python

Python
import requests

API_KEY = "your_scavio_api_key"

def web_search(query: str, platform: str = "google") -> list[dict]:
    """Drop-in search tool for framework-free agents."""
    res = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": platform, "query": query},
        timeout=15,
    )
    res.raise_for_status()
    return [{"title": r.get("title", ""), "snippet": r.get("snippet", ""), "link": r.get("link", "")} for r in res.json().get("organic", [])[:5]]

# Minimal agent loop
def agent_loop(task: str):
    context = []
    # Step 1: Research
    results = web_search(task)
    context.extend([f"{r['title']}: {r['snippet']}" for r in results])
    # Step 2: Check Reddit for opinions
    reddit_results = web_search(task, "reddit")
    context.extend([f"[Reddit] {r['title']}: {r['snippet']}" for r in reddit_results])
    # Step 3: Pass to LLM (your LLM call here)
    print(f"Gathered {len(context)} context items for: {task}")
    for c in context[:5]:
        print(f"  {c[:100]}")
    return context

agent_loop("best search api for ai agents 2026")

Exemple JavaScript

JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";

async function webSearch(query, platform = "google") {
  const res = 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 (!res.ok) throw new Error(`scavio ${res.status}`);
  return (await res.json()).organic?.slice(0, 5).map((r) => ({ title: r.title ?? "", snippet: r.snippet ?? "", link: r.link ?? "" })) ?? [];
}

// Minimal agent loop
const results = await webSearch("best search api for ai agents 2026");
const reddit = await webSearch("best search api for ai agents", "reddit");
console.log(`Gathered ${results.length + reddit.length} context items`);
[...results, ...reddit].forEach((r) => console.log(`  ${r.title}: ${r.snippet.slice(0, 80)}`));

Plateformes utilisées

Google

Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA

Reddit

Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit

Questions fréquentes

Tous les agents n'ont pas besoin de LangChain, CrewAI ou LangGraph. De nombreux agents de production sont de simples scripts Python avec une boucle while, un appel LLM et une distribution d'outils. Mais ajouter une recherche web à un agent sans framework signifie soit intégrer un scraper (fragile), soit s'inscrire à plusieurs API de recherche avec différents schémas d'authentification. Les développeurs veulent une fonction propre qu'ils peuvent insérer dans leur boucle d'agent sans importer de framework.

L'API de Scavio est une seule requête POST renvoyant du JSON structuré. Enveloppez-la dans une fonction, ajoutez-la à la liste d'outils de votre agent, et vous avez la recherche web. Pas de dépendance de framework, pas de système de plugin, pas de motif d'adaptateur. La fonction prend une requête, renvoie des résultats. Votre agent l'appelle quand il a besoin de données web. Cela fonctionne dans un script d'agent de 50 lignes ou un système de production de 5 000 lignes.

Développeurs construisant des agents IA en Python simple sans LangChain, CrewAI ou autres frameworks. Ingénieurs qui veulent une fonction d'outil de recherche propre et sans dépendance pour leurs scripts d'agent.

Oui. L'offre gratuite de Scavio comprend 50 crédits à l'inscription sans carte bancaire. C'est suffisant pour valider cette solution dans votre workflow.

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