如何為 Dify AI 代理加入即時網頁搜尋

Dify 可以幫助團隊更快建立 AI 代理、工作流程和由大型語言模型驅動的應用，而不需要從空白程式碼開始。

但很多 AI 代理都有同一個限制：它只能使用模型、提示詞、知識庫或工具中已經提供的資訊。

當使用者詢問最新公開資訊時，這就會變成問題。

例如：

• 這個市場最新的競爭對手有哪些？
• 今天哪些頁面在 Google 上有排名？
• 這個類別最近有哪些新產品發布？
• 這個研究任務應該使用哪些來源？
• 最近有哪些新聞影響了這家公司？
• 本週公開搜尋結果發生了什麼變化？

靜態知識庫不足以回答這些問題。

要更好地回答它們，Dify AI 代理需要即時網頁搜尋能力。

實際流程如下：

使用者問題
↓
Dify AI 代理
↓
即時網頁搜尋工具
↓
結構化搜尋結果
↓
來源篩選
↓
提供給代理的最新上下文
↓
最終回答或工作流程輸出

這篇文章會說明如何為 Dify AI 代理加入即時網頁搜尋、應該返回哪些資料、如何設計工作流程，以及 TalorData 如何支援這類設定。

為什麼 Dify AI 代理需要即時網頁搜尋？

當你希望 AI 應用可以推理、呼叫工具、遵循工作流程邏輯並完成任務時，Dify 代理很有用。

但如果代理沒有網頁搜尋能力，它只能使用既有上下文。

這對內部 FAQ、固定文件或穩定知識來說可能已經足夠。

但對依賴最新公開資訊的任務來說，就不夠了。

即時網頁搜尋讓代理在需要時可以檢索最新公開資訊。

目標不是讓代理每個問題都搜尋網頁。

目標是在答案依賴當前或外部網頁上下文時，讓代理能夠搜尋。

網頁搜尋工具應該返回什麼？

網頁搜尋工具不應該預設返回混亂的原始 HTML。

原始頁面雜訊多、難解析，也會增加傳給大型語言模型的成本。

對大多數 Dify 代理工作流程來說，第一步應該返回結構化搜尋結果。

有用欄位包括：

結構化搜尋結果可以是：

{
  "position": 1,
  "title": "Smart Home Market Trends 2026",
  "url": "https://www.example.com/smart-home-market-trends",
  "domain": "example.com",
  "snippet": "A recent market overview covering smart home devices, pricing, adoption, and major competitors.",
  "result_type": "organic",
  "collected_at": "2026-07-15T09:00:00Z"
}

這種格式更方便 Dify 代理閱讀、篩選、摘要、比較，或傳入後續工作流程。

Dify 代理什麼時候應該使用網頁搜尋？

當使用者問題依賴最新、公開或外部資訊時，Dify 代理應該使用網頁搜尋。

適合觸發搜尋的情況包括：

代理不一定需要網頁搜尋的問題包括：

這種區分可以讓工作流程保持聚焦。

如果每個問題都觸發網頁搜尋，代理會變慢、變吵，也更難控制。

簡單的 Dify 網頁搜尋代理架構

清晰架構通常包含五個部分：

簡單流程：

使用者提出問題
↓
代理判斷答案是否需要最新網頁資料
↓
代理呼叫搜尋工具
↓
搜尋工具返回結構化結果
↓
代理篩選有用來源
↓
代理回答或把結果傳給下一個工作流程步驟

Dify plugin 可以用外部服務、自訂功能和專用工具擴展 Dify 應用，因此很適合接入這類搜尋工具。

Dify 的 Agent node 也可以讓大型語言模型在工作流程執行中使用工具，包括 Function Calling 和 ReAct 這類工具選擇與多步推理策略。

步驟 1：定義搜尋使用場景

加入網頁搜尋前，先決定代理為什麼需要搜尋。

不要一開始就設定為「讓代理搜尋所有東西」。

那樣工作流程會變得不可預測。

先從一個明確場景開始。

常見場景包括：

使用場景範例：

當使用者詢問近期市場趨勢、競爭對手頁面或當前搜尋結果資料時，代理應該搜尋網頁。

這可以讓搜尋工具具備明確目的。

步驟 2：在 Dify 中加入 SERP 工具

要讓 Dify 代理具備即時搜尋能力，需要一個可在 Dify workflow 或 agent 中使用的搜尋工具。

典型設定包括：

安裝搜尋 plugin
↓
配置 API token
↓
將搜尋工具加入 Dify workflow 或 agent
↓
設定輸入參數
↓
將返回的搜尋結果作為上下文使用

TalorData 的 Dify integration 頁面說明，其 SERP API plugin 可以從 Dify Marketplace 安裝，也可以從 GitHub 匯入；配置 API token 後即可在 workflow 或 agent 中使用。

同一頁面也提到，工具面板可以提供 query、device、location、gl、hl 等欄位，用於控制搜尋行為。

步驟 3：設計搜尋工具輸入

好的搜尋工具應該接收清晰參數。

有用輸入包括：

輸入範例：

{
  "query": "latest AI customer support tools",
  "search_type": "web",
  "country": "us",
  "language": "en",
  "device": "desktop",
  "num_results": 10
}

代理不應該每次都猜所有參數。

你可以為常見工作流程設定預設值。

預設值範例：

這會讓代理更容易控制。

步驟 4：返回結構化搜尋結果

輸出應該結構清晰且可預期。

乾淨回應可以包含：

{
  "query": "latest AI customer support tools",
  "country": "us",
  "language": "en",
  "results": [
    {
      "position": 1,
      "title": "Top AI Customer Support Tools in 2026",
      "url": "https://www.example.com/ai-customer-support-tools",
      "domain": "example.com",
      "snippet": "A comparison of AI tools for support automation, ticket routing, chatbots, and customer service workflows.",
      "result_type": "organic"
    }
  ]
}

結構化結果可以幫助 Dify 代理：

• 比較來源
• 選擇相關網址
• 識別網域
• 理解結果主題
• 避免不必要抓取
• 生成更乾淨的回答
• 將資料傳入 RAG 或報告工作流程

TalorData 的 Dify 頁面強調，搜尋結果可以以結構化 JSON 輸出給 Dify agents 和 RAG pipelines 使用，並包含 snippets、knowledge graphs、ads、featured results 和 related questions 等元素。

步驟 5：回答前先篩選搜尋結果

搜尋結果不會自動等於好來源。

代理應該先篩選，再使用。

有用篩選規則包括：

簡單篩選流程：

從 10 條結果開始
↓
移除不相關結果
↓
移除重複網址
↓
按網域分組
↓
保留 3 到 5 個有用來源
↓
將選中來源作為上下文

這很重要，因為搜尋結果是來源發現資料。

它們本身不是最終證據。

代理應該用搜尋結果判斷哪些來源值得使用。

步驟 6：判斷是否需要抓取完整頁面

有時標題和摘要已經足夠。

有時代理需要完整頁面內容。

以下情況適合提取完整頁面：

安全流程：

搜尋網頁
↓
選擇相關網址
↓
抓取或提取選中頁面
↓
清洗頁面內容
↓
作為上下文使用
↓
生成回答

不要預設抓取每條結果。

先搜尋。

只提取工作流程真正需要的內容。

這能讓代理更快，也更容易評估。

步驟 7：在 RAG 工作流程中使用搜尋結果

即時網頁搜尋可以支援 Dify RAG 工作流程。

常見模式：

使用者問題
↓
Dify 代理搜尋網頁
↓
代理選擇相關來源網址
↓
工作流程抓取或提取選中頁面
↓
內容加入臨時上下文或知識工作流程
↓
代理基於最新網頁上下文回答

這適合：

搜尋結果用於發現來源。

RAG 用於使用選中的來源內容。

兩者應該配合，而不是混成同一個混亂步驟。

步驟 8：加入國家、語言和裝置控制

搜尋結果不是全球一致的。

同一個查詢可能因國家、語言、位置和裝置不同而返回不同結果。

例如：

{
  "query": "best project management software",
  "country": "gb",
  "language": "en",
  "device": "desktop"
}

本地化搜尋設定可以幫助 Dify 代理回答：

• 美國有哪些來源排名？
• 德國結果有什麼不同？
• 日文搜尋結果出現什麼？
• 行動結果和桌面結果是否不同？
• 每個市場中出現了哪些競爭對手？

TalorData 的 Dify 頁面說明其支援靈活搜尋參數，包括自然語言 query、地理與語言支援、分頁，以及 web、news、video、image 等搜尋類型。

對全球研究來說，本地化不是可選項。

它決定你的搜尋上下文到底有沒有用。

步驟 9：記錄搜尋行為

具備搜尋能力的代理應該可追蹤。

建議盡可能保存搜尋日誌。

有用欄位包括：

搜尋日誌有助於：

• 除錯
• 評估
• 來源審核
• 品質控制
• 成本控制
• 可重複性
• 合規審核

如果代理使用了網頁搜尋，你應該知道它搜了什麼、找到什麼，以及用了什麼。

TalorData 如何幫助為 Dify AI 代理加入即時網頁搜尋？

TalorData 可以作為 Dify agents 和 workflows 的即時搜尋資料層。

團隊不需要自行建立爬蟲基礎設施、解析搜尋結果頁、維護選擇器並清洗混亂網頁資料，而是可以使用 TalorData 取得結構化 SERP 資料，並把它傳入 Dify 工作流程。

TalorData 的 Dify integration 聚焦於突破大型語言模型知識截止限制，讓 Dify agents 可以取得即時網頁資訊。它支援 Google、Bing、Yandex、DuckDuckGo 等多個搜尋引擎，以及 Web、News、Images、Videos、Maps、Finance、Jobs、Scholar 等多種垂直搜尋類型。

實際 TalorData 和 Dify 工作流程如下：

使用者問題
↓
Dify AI 代理
↓
TalorData SERP 工具
↓
結構化搜尋結果
↓
來源篩選
↓
可選的頁面提取
↓
用於回答、報告或 RAG 工作流程的最新上下文

TalorData 支援的工作流程包括：

對 Dify 使用者來說，價值很直接：把搜尋作為工具加入、返回結構化資料、篩選有用來源，並讓代理使用最新上下文工作。

結語

為 Dify AI 代理加入即時網頁搜尋，可以幫助代理回答依賴最新公開資訊的問題。

基本流程是：

定義代理何時應該搜尋。
加入結構化 SERP 工具。
設定搜尋參數。
返回標題、網址、網域、摘要和時間戳。
篩選有用來源。
只在需要時抓取完整頁面。
在回答或 RAG 工作流程中使用選中上下文。
記錄搜尋行為，用於評估。

對研究助手、SEO 工具、市場情報系統、競爭對手監控、內容工作流程和 RAG 應用來說，即時網頁搜尋可以讓 Dify 代理取得最新外部上下文。

靜態知識庫告訴代理你已經儲存了什麼。

即時網頁搜尋幫助代理找到外部世界發生了什麼變化。

FAQ

Dify AI 代理可以使用即時網頁搜尋嗎？

可以。Dify 代理可以透過 plugin 和 workflow node 使用外部工具。SERP 工具可以提供代理在任務執行中使用的即時搜尋結果。

Dify 網頁搜尋工具應該返回什麼？

應返回結構化搜尋結果，包括標題、網址、網域、摘要、排名位置、搜尋參數和收集時間。

代理是否需要抓取完整網頁？

不一定。應先從搜尋結果開始。只有當答案需要更深來源內容時，才抓取完整頁面。

即時搜尋可以改善 Dify RAG 工作流程嗎？

可以。搜尋可以發現最新來源網址，選中的頁面可以再被提取或索引，用於 RAG 工作流程。

最適合先做的使用場景是什麼？

聚焦的研究助手、SEO 助手或競爭對手監控代理是好的起點，因為搜尋需求清晰，輸出也容易評估。