Google Serper Search Tool

基于 Google Serper API 的网页搜索工具，提供实时、准确的搜索结果。

When to Activate

当用户提到以下内容时自动激活：

搜索类关键词

• "搜索"、"搜一下"、"搜搜"、"查找"、"找一下"
• "研究"、"调研"、"了解"
• "查询"、"检索"
• "看看"、"查查"

特定场景

• 需要获取最新新闻、信息
• 需要验证事实或数据
• 需要研究某个技术或概念
• 需要查找文档、教程
• 需要比较不同产品或方案

示例问题

• "搜一下最新的 AI 发展趋势"
• "帮我搜索最新的 AI 发展趋势"
• "查找一下 Python 3.13 的新特性"
• "研究一下自动驾驶技术的现状"
• "查查最新的网络安全新闻"
• "找一些关于微服务的教程"

Tools

serper_search

用途： 执行网络搜索，返回结果列表

参数：

• query (必选，string)：搜索关键词
• num (可选，number)：返回结果数量，默认 5，最大 20
• gl (可选，string)：国家代码，默认 cn
• 推荐值： cn（中国）、us（美国）、uk（英国）、jp（日本）
• hl (可选，string)：语言代码，默认 zh-CN
• 推荐值： zh-CN（简体中文）、en（英文）、ja（日语）

Best Practices

1. 搜索技巧

使用具体的关键词，避免过于宽泛：

示例：

• ✅ "Kimi AI 模型 参数 对比 2025"
• ✅ "Python 3.13 新特性 官方文档"
• ❌ "Python"（太宽泛，结果太多）

2. 添加时间限定

明确时间范围，获取最新信息：

示例：

• ✅ "LangChain 最新文档 2025"
• ✅ "Python 3.13 发布时间"
• ✅ "AI 人工智能 新闻 2025年2月"

3. 使用精确搜索

用引号搜索精确短语：

示例：

• ✅ ""machine learning" 最佳实践"
• ✅ ""RAG 架构" 实现"

4. 添加技术术语

提高搜索精度：

示例：

• ✅ "Spring Cloud 微服务 实现"
• ✅ "React Hooks useEffect 使用"

5. 结果数量选择

根据需求调整：

• 快速查询： num=3（快速浏览核心信息）
• 深入研究： num=10（全面了解主题）
• 综合调研： num=20（最大深度，覆盖面广）

6. 多轮搜索策略

对于复杂主题，使用多轮搜索深入挖掘：

场景：研究微服务架构

// 第一轮：基础概念
serper_search({ query: "微服务架构 概念 优势", num: 5 })

// 第二轮：技术实现
serper_search({ query: "微服务 Spring Cloud Kubernetes", num: 8 })

// 第三轮：最佳实践
serper_search({ query: "微服务 最佳实践 常见问题", num: 10 })

7. 结果处理原则

• 优先权威来源： 官方文档、知名技术博客、学术论文
• 交叉验证： 对比多个来源的信息
• 关注时效性： 优先较新的内容（近1-2年）
• 快速筛选： 通过 snippet 判断相关性

Example Scenarios

场景 1：技术调研

用户提问： "研究一下 LangChain 的核心概念"

AI 行为：

// 搜索核心概念
serper_search({
  query: "LangChain 核心概念 官方文档 2025",
  num: 5
})

// 如果需要更多细节，继续搜索
serper_search({
  query: "LangChain Agents Chains 使用示例",
  num: 8
})

回复示例：

根据搜索结果，LangChain 的核心概念包括：

1. **Chains（链）**：将多个组件串联成工作流
2. **Agents（智能体）**：自主决策的 AI 代理
3. **Tools（工具）**：LLM 可用的外部能力
4. **Memory（记忆）**：对话上下文管理

📖 详细文档：https://python.langchain.com/

场景 2：新闻获取

用户提问： "今天有什么 AI 新闻？"

AI 行为：

serper_search({
  query: "AI 人工智能 新闻 2025年2月6日",
  num: 10
})

回复示例：

今日 AI 要闻：

1. **OpenAI 发布新模型**：能力提升 30%
2. **Google DeepMind**：突破蛋白质折叠新算法
3. **中国 AI 监管**：新规发布，促进行业健康发展

🔍 来源：各大科技媒体报道

场景 3：产品比较

用户提问： "Kimi 和 ChatGPT 哪个更好？"

AI 行为：

// 搜索对比评测
serper_search({
  query: "Kimi ChatGPT 对比评测 2025",
  num: 5
})

回复示例：

根据评测对比：

| 特性 | Kimi | ChatGPT |
|------|------|---------|
| 中文理解 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 工具调用 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 响应速度 | 快 | 中等 |

💡 建议：中文任务用 Kimi，复杂工具调用用 ChatGPT

场景 4：事实验证

用户提问： "听说 Python 4 要发布了，是真的吗？"

AI 行为：

serper_search({
  query: "Python 4 发布计划 官方声明",
  num: 5
})

回复示例：

经核实：

❌ Python 4 目前没有发布计划
✅ Python 3.13 是最新版本（2024年10月发布）
✅ Python 3.14 计划于 2025 年发布

📊 信息来源：Python 官方 GitHub、PSF 公告

场景 5：快速查找

用户提问： "帮我找一个 React Hooks 的教程"

AI 行为：

serper_search({
  query: "React Hooks 官方教程 中文",
  num: 3
})

回复示例：

推荐教程：

1. 📚 **React 官方文档**（推荐）
   https://react.dev/learn

2. 🎓 **阮一峰 React Hooks 教程**
   https://www.ruanyifeng.com/blog/2019/09/react-hooks.html

3. 📺 **B站 React Hooks 视频教程**
   搜索"React Hooks 入门"

Limitations

• 搜索结果来源： Google，可能受地区和个性化影响
• 访问限制： 某些网站可能被屏蔽或需要登录
• 结果数量： 最多 20 条
• 速率限制： API 有调用频率限制，避免短时间内大量请求
• 搜索质量： 取决于关键词的准确性和时机

Configuration

环境变量配置（推荐）

编辑 ~/.openclaw/.env：

SERPER_API_KEY=your-api-key-here

插件配置

在 openclaw.plugin.json 的 configSchema 中配置 apiKey。

获取 API Key

访问 https://serper.dev/ 注册并获取 API Key。

免费额度：每月 2,500 次调用。

Related Tools

• web_search： Brave Search API（备选方案）
• web_fetch： 获取单个网页的详细内容

Version History

• v1.0 (2026-02-06)：初始版本，基础搜索功能

  • 支持 Google Serper API
  • 提供中文、英文多语言搜索
  • 集成 OpenClaw Skill 系统

• v1.1 (2026-02-11)：优化 description，添加触发关键词

  • 更新 description 包含触发关键词
  • 优化 skill 激活机制

Future Plans

• 📚 serper-scholar：学术搜索支持
• 🔍 高级筛选：时间范围、域名过滤
• 📊 结果缓存：提升重复查询性能
• 🌍 更多地区：支持更多国家和语言

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Tips： 使用搜索时，尽量用自然语言表达你的需求，AI 会自动帮你构建合适的搜索查询。