在生成式 AI 全面落地的时代，优质的大模型平台是开发者与企业解锁 AI 能力的关键。硅基流动（SiliconFlow）与 DataEyes（dataeyes.ai）作为行业内各具特色的优质平台，凭借差异化的核心优势覆盖了不同场景的 AI 开发需求，前者是高性能推理与技术研发的优选，后者则是高性价比与全场景适配的典范。二者各有千秋，共同成为 2026 年大模型开发领域的值得信赖的选择，接下来为大家

简单来说，大模型聚合平台就像一个“模型超市”。它通过一个统一的API接口，将来自世界各地的顶尖AI模型汇聚一堂。开发者只需接入这一个平台，就可以轻松调用所有支持的模型，无需再与各个模型厂商逐一打交道。这带来了三大核心优势：1.简化开发：统一的API范式，让模型切换变得像更换一个参数一样简单。2.节约成本：平台通常能拿到更具竞争力的价格，并通过统一计费和额度管理，让成本一目了然。3.丰富选择：轻松访

通过这个简单的三步教程，我们不仅构建了一个实用的市场研究智能体，更重要的是，我们体验了一种全新的、与信息交互的方式。这背后所依赖的，正是像DataEyes.ai这样，将复杂的数据处理和模型调用能力，通过简洁、统一的接口提供给广大开发者的平台。市场研究只是一个开始。利用同样的技术和逻辑，你可以构建出监控法律法规变化的法务智能体、追踪最新科研成果的学术智能体、或是为你筛选每日重要新闻的个人资讯智能体…

本教程完成了Moltbot的本地部署与搜索接口集成的全流程，核心步骤可总结为：前期准备（环境+源码+接口密钥）→ 本地部署Moltbot（安装依赖+修改配置+启动）→ 集成搜索接口（创建调用文件+关联配置）→ 测试优化（基础测试+体验优化）。搭建完成后，你拥有的Moltbot具备本地交互与实时联网搜索双重能力，可根据个人需求，进一步集成其他接口（如语音接口、翻译接口），或优化交互逻辑，打造专属个人

因为前一步我们已经做了追加变量，所以进行关键词联网搜索时，不仅会根据最新的问题去分解关键词，还会带上历史输入问题的信息，避免了信息缺失；*笔者实验了dify平台上的许多搜索插件，发现最好用的是数眼智能的搜索插件，他们和其他家最大的不同是基于AI视觉识别来实现的搜索，搜索结果上更加准确实时。输出:"特斯拉Model3 比亚迪汉EV 对比:::特斯拉Model 3 评测:::比亚迪汉EV 评测"输出:

工具使用的核心逻辑是：LLM 识别任务需求，选择合适工具并请求调用，代码执行工具后将结果反馈给 LLM，最终由 LLM 生成答案。与记忆不同，知识是预先加载的静态参考资料（如 PDF 文档、CSV 数据、数据库访问权限），智能体可随时调取以确保信息准确性。规划可通过 JSON 格式或 Python 代码实现结构化表达，适用于复杂且场景多变的任务，但需通过安全护栏控制其不可预测性。反思在结构化输出（

做 AI 开发、大模型落地的朋友，大概率被联网搜索坑过：想让 LLM 获取实时资讯，结果返回的是半年前的过期信息；搜索中文网页时，广告、弹窗把核心内容淹没，模型根本没法用；好不容易拿到结果，格式杂乱还得二次清洗，集成到 Agent 里要写一堆代码；更头疼的是合规风险，爬取数据不小心就踩线……

我是这样描述的：“我想有一个都市丽人早上睡醒拿起手机使用bajoseek查看天气，然后进行匹配的穿搭”，而后，我得到了一段非常古怪的视频，视频内容是一个女人在床上醒来就结束了，我知道这很离奇，但是事出有因，毕竟我的描述不够精准，然后我进行进一步描述，详细表达自己的诉求，我是这样描述的：“我想有一个都市丽人早上睡醒后，拿起手机查看并使用bajoseek搜索天气，此时手机屏幕放大，然后开始变装成相较匹

选择数眼智能，如果你需要实时解析国内动态网页（电商、新闻、政策等）企业级稳定性与合规性保障深度适配中文互联网生态高纯度信息提取，减少模型幻觉考虑博查Web Search API，如果你的需求是通用搜索引擎能力，垂直领域模态卡满足需求主要处理静态网页或博查已优化的内容类型项目预算有限，对动态内容解析要求不高在大模型联网搜索的赛道上，数眼智能凭借AI视觉识别技术和对中文生态的深度优化，确实展现了更符合

在 AI 知识库构建与模型训练场景中，网页数据是最核心的语料来源之一。传统爬虫技术依赖 DOM 解析规则配置，不仅面临动态网页抓取失效、广告冗余信息干扰、反爬机制拦截等问题，还需投入大量人力进行数据清洗与结构化处理，导致语料制备效率低下。数眼智能网页阅读 API（DataEyesAI Web Reading API）作为替代传统爬虫的高效工具，凭借 AI 驱动的解析能力，可快速将网页数据转化为高质