定义
AI代理的数据新鲜度衡量代理在执行任务时使用的数据距离当前时间的接近程度，新鲜数据确保代理输出准确且时效，而陈旧数据可能导致错误决策。
深入了解
数据新鲜度是AI代理可靠性的关键维度。LLM的训练数据有数月到数年的延迟，没有实时搜索接地的代理必然使用过时信息。 新鲜度需求因场景而异：定价数据（需要日级新鲜度——价格可能随时变化）、公司基本信息（月级——变化较慢）、市场趋势（周级——需要反映近期方向）和技术文档（版本级——每次版本更新时需刷新）。 确保新鲜度的方法：实时搜索接地（每次使用时从搜索API获取当前数据）、缓存+TTL（频繁查询的数据设置适当的过期时间）、变化检测（定期检查关键数据是否已更新）和时间戳标注（所有数据附带获取时间让代理判断是否足够新鲜）。搜索API是保证AI代理数据新鲜度的基础设施。
用法示例
真实世界示例
研究代理报告竞品价格为/月。验证发现这是3个月前的数据——竞品上月已调价到/月。数据不新鲜导致了30%的价格误差。接入实时搜索API后，代理始终获取当前价格。
平台
AI代理的数据新鲜度在以下平台中相关，所有这些平台都可通过Scavio的统一API访问：
- Amazon
- YouTube
- Walmart
- TikTok