Matthew Stublefield，Fieldway 的 CEO，一直想打造一个研究代理，能完成他过去外包给六位数咨询公司的工作。于是，他通过 MCP 将 Tavily 接入了 Claude Code。

Matthew 将原本 5 小时的手动流程，缩短到了 25 分钟的工作流。他的代理能拉取数百个带引用的实时来源，并在每次引用展示给他之前先验证一遍。

在一个项目中，一家银行正在流失客户，却找不到原因。Matthew 向代理喂入了 40 多份研究文档、银行 16,000 行的 CRM 数据、销售资料以及客户访谈记录。借助 Tavily 提供的基于实证的调研，他发现了银行从未追踪过的一个全新竞争对手类别，而这正是客户流失背后的缺口。

过去需要 3–4 周的工作，这次只花了 10 小时。

Matthew 说：“我现在得到的结果，比那些六位数咨询公司产出的还要好，而且时间只需要 25 分钟到 2 小时。”

完整故事中看看他是如何做到的，以及下一步计划 → https://tavily.com/blog/case-study-fieldway…

Fieldway 如何利用 Tavily 构建产品研究代理 | Tavily 博客

来源：https://www.tavily.com/blog/case-study-fieldway

问题

Matthew Stublefield，Fieldway (https://fieldway.org/) 的 CEO，也是一位资深的产品领导者，他并不想要一个回答引擎。他想构建一个：一个 AI 系统，能够执行完整的研究计划，从开放网络获取信息，并给出可以直接交给客户的综合结果。

他最初使用的消费级 AI 工具是为回答你而构建的，而不是为你所构建的。他只能一次一个地粘贴提示词，并盯着输出。一个周期大约要 5 小时，这已经是快的版本了。慢的版本是他自己花 3 周阅读论文，或者花六位数聘请一家研究公司，耗时 1 到 2 个月。更糟糕的是，答案越来越偏离，他测量到幻觉率接近 50%。他说：“我不要细碎的信息，我要深度。”

解决方案

Matthew 在 Tavily 上重建了他的研究流程，Tavily 是专为 AI 代理构建的网络层。他用 1 到 2 天时间，通过 Tavily 的 MCP 服务器在 Claude Code 中接入了它，把他的手动流程变成了一个 8 步的研究代理。现在代理运行整个周期：它向 Tavily 请求实时的、带有引用的网络来源，将数百个经过验证的页面拉入他的分析，在展示给他之前用 Haiku 模型验证每一个引用。以前需要 5 小时的周期，现在大约在 25 分钟内完成。他说：“在 400 到 500 个引用中，被丢弃的只有个位数。”

胜利很快随之而来。在一个项目中，一家金融科技顾问请 Fieldway 为一家正在流失客户且找不到原因的银行做竞争分析。Matthew 向他的代理喂入了 40 多份研究文档、银行 16,000 行的 CRM 数据、销售资料以及客户访谈记录。基于 Tavily 的案头调研发现了一类银行从未追踪过的竞争对手，这恰恰是客户流失背后的缺口。这项工作只花了 10 小时，而过去需要 3 到 4 周。顾问的客户“非常满意”，“欣喜若狂”。用 Matthew 的话说，她的反应是：“太棒了，我想和你签一个长期聘用合同，让你一直做下去。”

为什么选择 Tavily

Matthew 同时测试了两者，准确度决定了选择。他说：“我用 Perplexity 时幻觉率高达 50%”，而 Tavily 的来源在他 Haiku 模型的验证下站得住脚。它更快、更深入，而且不像他手动查询的工具，Tavily 的 Search 和 research API 通过 Claude Code 直接接入了他的代理。此后他将所有研究都转移到了 Tavily 上，每个新客户的合作都基于它。他说：“感觉就像是为我量身定做的。”

“我现在得到的结果，比那些六位数咨询公司产出的还要好，而且时间只需要 25 分钟到 2 小时。”——Fieldway CEO，Matthew Stublefield

下一步计划

Matthew 验证出的模式——一个能规划研究、基于 Tavily 获取实证、并验证每个引用的代理——正是任何构建生产级 AI 研究的团队所追求的。他现在正在将其扩展为一项管理情报服务，而他的 Tavily 使用量随着每个新合作的增加而增长。系统已经搭建好了。

Matthew 为本故事分享了他的搭建过程和成果，也乐意与其他正在考虑同样选择的团队交流经验。

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