Le problème
Les agents AI font aveuglément confiance aux résultats de recherche. Un agent recherchant 'meilleur logiciel CRM' agit sur le premier résultat sans vérifier s'il s'agit d'une publicité, d'une page de spam ou d'un article liste obsolète de 2023. Lorsque les agents agissent sur la base de données de recherche non vérifiées (réservation, achat, recommandation), de mauvais résultats causent des dommages concrets.
La solution Scavio
Ajoutez une couche de vérification entre la recherche et l'action de l'agent. Interrogez Scavio pour obtenir des données SERP structurées, puis évaluez chaque résultat sur la fraîcheur, les signaux d'autorité de domaine et la cohérence avec AI Overview. Ne transmettez que les résultats vérifiés à la couche d'action de l'agent. La sortie structurée de Scavio rend la vérification programmatique.
Avant
L'agent recherche, prend le premier résultat, agit dessus. Le premier résultat est un article liste de 2023 avec des prix obsolètes. L'agent recommande un logiciel qui n'existe plus à ce prix.
Après
L'agent recherche via Scavio, vérifie les résultats par rapport à AI Overview et aux signaux de fraîcheur, filtre les résultats obsolètes ou suspects, puis agit uniquement sur les données vérifiées.
À qui cela s'adresse
Développeurs d'agents AI qui doivent empêcher les agents d'agir sur des résultats de recherche non vérifiés, obsolètes ou de mauvaise qualité.
Avantages clés
- Évaluation de confiance programmatique pour les résultats de recherche
- Vérification croisée AI Overview intégrée
- Le filtrage de fraîcheur supprime le contenu obsolète
- Signaux de réputation de domaine dans les données structurées
- Empêche les actions de l'agent basées sur de mauvaises données de recherche
Exemple Python
import requests, os
from datetime import datetime
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
def verified_search(query: str, min_trust: float = 0.6) -> list:
"""Search with trust verification before returning results."""
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": query, "country_code": "us"},
timeout=10,
)
data = resp.json()
ai_overview = data.get("ai_overview", {})
ai_urls = [u.get("link", "") for u in ai_overview.get("sources", [])] if ai_overview else []
verified = []
for r in data.get("organic_results", []):
trust = 0.5 # base trust
# Boost if cited in AI Overview
if any(r.get("link", "") in au for au in ai_urls):
trust += 0.3
# Boost if recent content
date_str = r.get("date", "")
if "2026" in date_str or "2025" in date_str:
trust += 0.2
if trust >= min_trust:
verified.append({**r, "trust_score": round(trust, 2)})
return verified
results = verified_search("best crm software for startups 2026")
for r in results[:5]:
print(f"[{r['trust_score']}] {r.get('title', '')}: {r.get('link', '')}")Exemple JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function verifiedSearch(query, minTrust=0.6) {
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {method:'POST', headers:H, body:JSON.stringify({query, country_code:'us'})});
const d = await r.json();
const aiUrls = (d.ai_overview?.sources||[]).map(s=>s.link||'');
const verified = [];
for (const o of d.organic_results||[]) {
let trust = 0.5;
if (aiUrls.some(u=>(o.link||'').includes(u))) trust += 0.3;
if ((o.date||'').includes('2026')||(o.date||'').includes('2025')) trust += 0.2;
if (trust >= minTrust) verified.push({...o, trustScore:Math.round(trust*100)/100});
}
return verified;
}
const results = await verifiedSearch('best crm software for startups 2026');
for (const r of results.slice(0,5)) {
console.log('['+r.trustScore+'] '+r.title+': '+r.link);
}Plateformes utilisées
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA