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袋袋专家可以在对话中实时搜索互联网——当你的问题涉及最新信息、实时数据或专家自身知识之外的内容时,它会主动搜索网络获取答案。

工作方式

自动触发

专家会根据你的问题自动判断是否需要搜索。涉及时效性信息、具体数据或专家不确定的内容时,会主动搜索。

来源引用

搜索结果会附带来源链接,你可以追溯信息的出处,验证准确性。

智能摘要

专家不会直接搬运搜索结果,而是阅读和理解网页内容后,结合你的问题给出精炼的回答。

网页抓取

除了搜索,专家还可以直接访问指定 URL,抓取并分析网页内容。

如何使用

大多数情况下,你不需要做任何特殊操作——正常提问即可。专家会自动判断何时需要搜索。

自动搜索的触发场景

  • “今天的美元汇率是多少?”
  • “最近有什么 AI 领域的重大进展?”
  • “Next.js 15 有哪些新特性?”
  • “XX 公司的最新财报怎么样?“

主动要求搜索

你也可以明确要求专家搜索:
  • “搜索一下 TanStack Start 的最新文档”
  • “帮我查一下这个错误信息的解决方案:[错误内容]”
  • “在网上找几个类似产品的竞品分析”

指定网页抓取

如果你已经知道信息在哪个网页上,可以直接给出 URL:
  • “帮我读一下这篇文章:[URL],总结一下要点”
  • “访问这个页面,提取所有定价信息”

搜索结果处理

专家对搜索结果的处理流程:
1

多源搜索

专家向搜索引擎发送查询,获取多条相关结果。
2

内容筛选

从搜索结果中筛选最相关的内容,过滤掉低质量或无关的页面。每条结果的内容会被适当截取,确保处理效率。
3

综合分析

阅读和理解筛选后的内容,交叉验证多个来源的信息。
4

整合回答

将分析结果与专家自身的知识结合,生成一个完整、准确的回答,并标注信息来源。

适用场景

验证某个说法是否准确、某个数据是否是最新的。专家会搜索多个来源进行交叉验证。
查找库/框架的最新文档、API 变更、最佳实践。尤其适合快速迭代的技术领域。
了解市场趋势、竞品动态、行业报告。专家可以综合多个信息源给出分析。
遇到错误信息或异常情况时,让专家搜索社区讨论和解决方案。
获取最新的行业新闻、政策变化、事件进展。

搜索能力的启用

网络搜索能力默认开启。如果你不希望专家在对话中使用网络搜索,可以在对话设置中关闭。关闭后,专家将完全依赖自身训练知识回答问题,不再访问外部网络。

使用技巧

  • 给出时间范围:搜索技术文档时指定版本号或时间(如”2026 年”),可以获得更精准的结果
  • 明确搜索意图:告诉专家你需要什么类型的信息(官方文档、社区讨论、学术论文),它会选择更合适的搜索策略
  • 追问来源:如果对某条信息有疑问,可以让专家提供原始链接以便核实
网络搜索获取的是公开信息。搜索结果的准确性取决于信息源的质量,专家会尽力验证但不能保证所有信息都 100% 准确。对于关键决策,建议自行核实原始来源。

计费说明

网络搜索本身会消耗少量积分(搜索服务调用费)。搜索结果的分析和总结跟随对话模型的 Token 计费。具体费用以产品内实时显示为准。