Deepseek WebSearch

📝 简介

Deepseek WebSearch 是一款 AI 联网搜索助手，帮你突破大模型知识截止日期的限制，随时获取最新、准确的实时信息。

适用于需要联网搜索、AI 辅助信息检索的场景，用自然语言描述需求即可获得结构化的搜索结果。

✨ 功能特性

🔑 一键安装

前置条件

• 已注册红狐 hub 账号并获取 API Key
• 本地已安装 Python 3 环境

安装步骤

1. 获取 API Key

   前往 红狐hub 注册并获取 REDFOX_API_KEY。

2. 配置环境变量

   # 方式一：配置文件（如 OpenClaw 的 ~/.openclaw/openclaw.json）
   { "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
   
   # 方式二：终端环境变量
   export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."
   

3. 安装依赖

   pip3 install requests
   

📖 使用指南

直接用自然语言描述你的搜索需求即可，无需记忆固定命令。

基础使用

1. 发起搜索

告诉助手你想搜索的内容：

用户：帮我搜索一下最新的 AI 大模型发展趋势

助手：正在为您搜索，请稍候…

2. 获取结果

搜索完成后，助手会整理回答文本和引用来源，结构化展示给你。

常用说法速查

🎯 使用场景

场景一：研究人员获取最新资料

角色：科研人员 / 学生

需求：查询某领域的最新研究进展或论文

使用方式：

1. 描述研究方向或具体问题
2. 联网搜索相关学术资源
3. 整理并呈现搜索结果

预期收益：快速获取最新学术信息，提升研究效率

场景二：内容创作者追踪热点

角色：自媒体博主 / 内容运营

需求：追踪行业热点、竞品动态

使用方式：

1. 搜索特定话题的最新动态
2. 获取实时新闻和社交媒体讨论
3. 基于搜索结果创作内容

预期收益：紧跟热点，产出时效性强的内容

场景三：开发者技术调研

角色：软件工程师 / 技术负责人

需求：调研新技术、框架或解决方案

使用方式：

1. 搜索技术方案对比信息
2. 获取最新文档和社区反馈
3. 辅助技术决策

预期收益：降低技术选型风险，加速开发进程

🔄 工作流程

核心执行流程详见 references/core_workflow.md

⚠️ 错误处理