AI Gateway 上线搜索接口：给智能体接实时联网

Cloudflare 于 2026 年 10 月 2 日宣布在 AI Gateway 中引入网页搜索能力，首批合作提供方为 Ceramic.ai、Exa 与 Linkup。搜索调用走 Gateway 额度、留 Gateway 日志、按 Gateway 受控，并支持自带密钥，官方称按合作方公开目录价结算、不加价。可用形态包括 REST 接口与 Workers 绑定，原生 Server Tools 形态仍在开发中。

这次发布的是什么

Cloudflare 在 2026 年 10 月 2 日的官方博客上宣布，为 AI Gateway 引入网页搜索能力，文章标题是《Introducing Web Search API via AI Gateway》。首批合作的搜索提供方有三家：Ceramic.ai、Exa 与 Linkup。

Cloudflare 给出的动机很直接：智能体需要抓取一个网页时，通常的做法是先猜一个 URL 再发起请求，猜错就收到 404。网页搜索让智能体可以像人一样从一次检索查询出发，先拿到实时的结构化片段，再放进上下文，从而把回答锚定在活的信息上。

这不是一个面向终端用户的消费级产品，而是嵌进 AI Gateway 控制面的一项能力：请求走 Gateway，额度从 Gateway 余额里扣，日志留在 Gateway 的观测记录里，谁能访问哪个搜索提供方也由 Gateway 统一控制。

影响谁：在 Cloudflare Workers 或自家后端上跑智能体的开发者，尤其是回答会碰到最近事件、接口变更、新闻演进这类「超出模型知识截止日期」内容的场景。

可用性与限制

• 需要 Cloudflare 账号并启用 AI Gateway：网页搜索调用从 AI Gateway 的信用额度里扣减，具体计费口径以官网为准。
• 提供方有限：上线时的可选提供方为 Ceramic.ai、Exa 与 Linkup；payload 里 provider 字段的取值与后续新增名单，以官方文档为准。
• 两种形态可用、第三种在路上：REST 直接调用与 Workers 绑定现在就能用；官方提到正在把原生 Server Tools 直接做进 AI Gateway，届时不必自己定义工具，但这一形态尚未上线。
• 也支持自带密钥：与推理侧一样，Bring-Your-Own-Key 可用，已有组织级账号配置的团队可以沿用现有采购关系。
• 数据策略待确认：官方称会标识出支持零数据保留（Zero Data Retention）的提供方，但每一家的实际条款以提供方与官方文档为准。
• 平台可达性：Cloudflare 各项服务在中国大陆的访问情况以 Cloudflare 官方说明为准，本文不做可用性承诺。

主要功能

• 注入实时上下文：把搜索结果转成结构化片段塞进模型上下文。
• 统一结算：用 AI Gateway 额度支付搜索调用，不必单独跟搜索厂商对账。
• 留痕与观测：搜索请求出现在 AI Gateway 的观测日志里，可查请求数据。
• 权限收敛：按 Gateway 控制谁能访问哪个搜索提供方。
• 支持自带密钥：沿用组织既有的提供方账号与协议。
• 标注数据策略：官方会标出支持零数据保留的提供方。

技术原理

据官方博客，网页搜索解决的是模型训练完就被冻结在某个时间点这件事：之后发生的事件、变过的接口、演进中的新闻，模型都无从得知。把搜索直接接进推理管线，等于给模型加了一层动态上下文层，让结果片段在请求时就注入上下文，而不是等人手动粘贴。

在实现上，AI Gateway 充当控制面。走 REST 时，开发者带上 Gateway 认证信息、在请求体里指定 provider 与返回条数上限即可；走 Workers 时，官方把它简化成一行绑定调用。两条路的差别只在调用形态，背后的路由、日志与额度逻辑是同一套。

这次发布里还有一个容易被忽略但对内容方更重要的部分：Cloudflare 要求合作方满足它对「良好爬虫」的标准。检索提供方使用的爬虫必须符合其开发者文档中对 Verified bots 的公开要求，搜索响应必须带上被抓取内容的链接，并且要尊重 robots.txt。换句话说，返回结果里应当能看到来源地址，这为下游做引用标注留了余地。

实际体验

本站未做实测，下面给出可以自己复现的自查步骤。

第一步先看文档：打开 Cloudflare 的 web-search 开发者文档，确认你账号下的 AI Gateway 是否已支持该项、provider 的取值以及返回结果的结构。不要照抄二手文章里的字段名，字段名会随版本改。

第二步在 Playground 试：官方在 AI Playground 里提供了试用入口，用你的 AI Gateway 账号与密钥登录，先跑一条跟你业务相关的查询，看返回的片段是否带来源链接、时效是否满足要求。

第三步接进智能体：在 Worker 里用绑定方式调用一次，把返回结果拼进消息历史再喂给模型，确认模型能真正引用这些片段。可以顺手做个对照：同一任务，一次让模型直接猜 URL 去抓，一次先搜索再抓，成功率与耗时的差别会很明显。

第四步回到观测面板：确认搜索调用被正确计数，没有被误归到推理调用里，同时看看额度消耗的速度是否符合预期。

项目地址与获取方式

网页搜索不是一个独立的开源项目，入口全在 Cloudflare 官方：文档在 developers.cloudflare.com 的 web-search 页面，试用在 AI Playground，开通与额度管理在 Cloudflare 控制台的 AI Gateway 里。

请通过官方渠道开通，不要使用第三方中转服务。这类中转会把你的 API 密钥与全部查询内容暴露给不受控的一方，排查起来也很麻烦。

适合谁用

• 做问答型智能体的开发者：回答依赖近期信息的场景收益最直接。
• 已经在用 AI Gateway 的团队：不新增供应商，账单还是那一张。
• 需要治理能力的团队：要求留痕、要求按 Gateway 分权限的组织。
• 不必用的情况：知识范围固定、答案都在自有知识库里的场景，先把它做成检索增强更可控也更省，不必引入外部来源的不确定性。
• 部署区域也是前提：先确认 Cloudflare 平台在你的目标区域可用，再决定是否放进关键路径。

常见问题

它和 Perplexity、秘塔这类搜索产品有什么区别？

定位不同。前者是成品，你输入问题、它给你答案，检索过程封装在别人手里；Cloudflare 这项是给开发者的基础设施，你拿到的是可编程的结果片段，自己决定拼进哪个模型、怎么引用、要不要过滤域名。一个是「用别人的搜索」，一个是「把搜索装进自己的管线」。

有了它还需要做 RAG 吗？

需要，两者是互补的而非替代。自有文档、客服知识库这类确定性高、可控性强的语料，走向量检索更合适也更省；网页搜索补的是「知识在模型截止日期之后」的那部分增量信息。多数落到生产上的系统是两条路并存，由一层路由判断这次该走哪条。

会不会突然烧掉很多额度？

单价与配额以 Cloudflare 官网为准。官方说明它的结算方式是按合作方的公开目录价、不额外加成，但每一次搜索都消耗 AI Gateway 的额度。建议上线前先在观测面板跑一小批代表性任务，估算单次任务的搜索次数与开销，别等到账单出来再回头查。

搜索结果的来源能查到吗？

按 Cloudflare 的要求，合作方必须符合其开发者文档中 Verified bots 的公开要求，搜索响应必须带上被抓取内容的链接，并尊重 robots.txt。这意味着返回结果里应当带上来源地址，方便你在产品里做引用标注。具体履行情况以提供方与官方文档为准。

支持自带密钥吗？

支持。官方说明 AI Gateway 对网页搜索提供方同样支持 Bring-Your-Own-Key，与推理侧的用法一致。已经在某家检索服务上有企业级账号的团队，可以沿用现有的采购与合规关系，不必重走一遍流程。

相关工具与内容

• /category/search — AI 搜索分类，各类 AI 搜索工具都在这里
• /tool/perplexity — Perplexity，成品 AI 问答搜索的代表
• /tool/metaso — 秘塔 AI 搜索，中文检索场景的常见选择
• /tool/genspark — Genspark，面向研究与任务式检索场景
• /category/agent — AI 智能体分类，需要联网能力的智能体在这
• /tool/coze — Coze，可在工作流里编排检索节点的平台