定义
搜索缓存层是一个本地存储（SQLite、Redis、DuckDB），存放类型化的搜索 API 响应，以查询加平台为键，对 TTL 内的重复查询返回缓存结果——SERP 通常1小时，静态页面6小时以上。
深入了解
AI Agent 比人类更频繁地重复查询。一个每天早上对同样30个关键词进行扇出搜索的研究 Agent，一周后就能达到60-80%的缓存命中率。一个 r/crewai 帖子记录的模式使用 SQLite 在50ms内返回 JSON；同样的模式适用于任何结构化搜索 API（Scavio、Serper、Tavily）。缓存键的组成很重要：包含平台（search vs reddit/search vs youtube/search）、完整查询字符串以及任何修饰符（search_type、country、language）。TTL 选择取决于新鲜度需求——突发新闻的 SERP 为5-15分钟，Reddit 帖子为30分钟，结构化产品数据为24小时。
用法示例
真实世界示例
Agent 的搜索缓存层在运行第五天命中率达到67%，将 Scavio 每日支出从 $0.42 降到 $0.14，重复查询的尾部延迟从1.2秒降到35ms。
平台
搜索缓存层在以下平台中相关，所有这些平台都可通过Scavio的统一API访问：