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作者探讨构建研究型 AI 智能体时的两种架构选择：直接调用一体化深度研究 API（Gemini Deep Research、OpenAI、Tavily Research 等），或基于搜索/抓取原语（Firecrawl、Exa、Tavily）自建规划与合成循环，并就质量、可观测性、扩展性与成本估算向生产环境实践者提问。
本文认为，为工具型代理服务的商业搜索API应被评估为决策表面——即在预获取证据状态下决定代理行为——而非仅仅依据答案准确率。通过固定代理和三个提供商，本文表明，尽管准确率相似，但证据经济性和矛盾比率差异显著，使得提供商选择成为检索预算和政策决策。