IBM软件创新实验室的团队构建了CUGA——一个可在气隙环境与主权环境中运行的开源智能体。他们希望探索该智能体能承担哪些企业级工作负载，但需要获取实时网络数据来实现这一目标。

团队在核心智能体中引入Tavily作为搜索层，并通过共享服务器提供支持。

他们发现Tavily返回的搜索结果本身就符合预期格式，省去了自行设计格式的工作。同时，通过服务端密钥使用Tavily，使得两打独立应用能够共享同一个搜索后端，无需各自携带密钥。

CUGA将Tavily设为默认工具，随着更多智能体系统的部署，团队计划进一步扩展其应用。

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IBM CUGA + Tavily：为企业智能体带来可靠的网络搜索 | Tavily博客

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认识CUGA

IBM软件创新实验室团队构建了名为CUGA（可配置通用智能体）的开源智能体（https://github.com/cuga-project/cuga-agent）。该智能体作为运行框架而非基础架构，已预装编排循环、工具调用、状态管理和自我修正等核心模块，团队只需进行配置而非从零搭建。这一设计使CUGA在包含457个真实API的750项任务基准测试AppWorld中登顶，此前还在WebArena基准中位居榜首。同一智能体可无缝运行于笔记本电脑到IBM主权核心部署环境，满足数据驻留和网络出站审批要求。

挑战：通用智能体的能力边界在哪里？

团队旨在探究通用智能体的极限能力。他们将CUGA视为模板，通过添加自定义工具、领域知识和提示词进行扩展，构建了一系列定制化智能体以验证其能承载的实际企业负载。多数应用需要获取开放网络的实时信息，而实时信息获取并非易事。

早期版本采用了最直接的实现方式：

“在最初未集成Tavily的版本中，本质上是在进行页面抓取。通过Playwright解析DOM结构，提取内容后直接嵌入应用。”
——IBM软件创新实验室高级软件工程师Anupama Murthi

每个应用都内置了独立的抓取流程。

维护成本尚属次要，但在规划-执行型智能体中，单一平庸结果会影响后续多个决策节点。规划器会读取片段内容，判断子目标是否达成，并基于所见信息选择下一步骤。因此核心要求变为：结果必须以规划器可直接信任的格式返回，无需中间清洗环节。

解决方案：Tavily作为搜索层

CUGA通过两个接入点集成Tavily，整个过程代码量极少。

接入点一：核心智能体内部，分四步实现：

1. 将Tavily Python客户端加入CUGA依赖列表
2. 启用网络搜索功能（默认关闭，通过单一设置开启）
3. CUGA将其注册为名为web的工具，通过/search_web接口提供，对规划器的描述方式与内部REST端点一致
4. 规划器调用工具，读取返回内容，并决定是否需要再次搜索后再作答

CUGA团队在第三步发现惊喜：他们原计划设计自定义搜索响应格式以适配Tavily，却发现完全无需如此。规划器处理网络实时结果的方式与其他工具调用完全一致。

“我们通过Tavily作为搜索工具，成功基于CUGA定制了智能体。CUGA作为编排器（内置大语言模型），而Tavily是我们调用的工具。”
——IBM创新实验室高级软件工程师Anupama Murthi

接入点二：共享服务器后端，服务于应用矩阵：

应用矩阵需要与核心智能体相反的架构。两打独立应用需共享同一搜索后端，且无需各自部署密钥。因此通过在IBM Code Engine托管的轻量级MCP服务器背后设置Tavily服务端密钥，实现了密钥集中管理。现在克隆这些应用的用户完全无需接触密钥。

Web Researcher应用展示了双路径的价值：该应用禁止模型回退至自身训练数据，对每个问题执行2-4次搜索，并为每条主张标注来源。中间无需任何结果清洗，因为本身就不需要。

为何持续选择Tavily

IBM软件创新实验室团队对Tavily的高度评价源于其消除了抓取层：无需处理Playwright、DOM解析以及网页相关性内容识别。

四大优势巩固了Tavily的不可替代性：

• 返回页面可读内容而非原始HTML
• 每个结果附带相关性评分（对上下文窗口截断至关重要）
• 响应直接映射至工具模式，无需维护适配层
• 单一依赖项，密钥完全服务端化

最后一点使网络搜索在受监管部署环境中得以存活。搜索功能成为通过特性开关控制的应用定义，而非代码中的特殊路径。智能体能否访问开放网络由此转化为需经审批的策略问题，而非技术实现问题。

“我们对外宣称CUGA是客户在气隙环境与主权环境部署智能体的最佳选择。在企业级场景中，策略与护栏将成为最关键的差异化因素。”
——IBM高级研究科学家兼智能体平台与集成部门经理Hamid Adebayo

CUGA的未来规划

CUGA现已通过特性开关将Tavily设为默认工具，随着更多智能体系统部署和应用推广，团队计划进一步扩展其使用场景。

CUGA背后团队发布了技术深度解析文章（包含规划器处理结果并决策是否追加搜索的完整追踪记录），详见此处（https://www.tavily.com/blog/ibm-cuga-and-tavily）。