核心用法
Hybrid Deep Search 是一款三层架构的智能搜索路由系统，核心功能是根据查询复杂度自动选择最优搜索策略：简单查询（事实查找、定义查询）路由至Brave API（免费、响应快<2秒），复杂查询（对比分析、多源综合、深度推理）路由至OpenAI Codex（gpt-5-codex模型，深度分析但付费）。
用户可通过 --mode 参数强制指定模式（quick/codex/auto），支持 --focus 聚焦学术/新闻/网页/视频等垂直领域，并可配置输出格式（JSON/Markdown/纯文本）。系统内置复杂度评分算法（0-10分制），基于关键词匹配、查询长度、句式模式、技术术语等维度自动决策，阈值3分以上触发Codex模式。
显著优点
1. 成本智能优化：Auto模式可为用户节省90%以上的API调用成本，简单查询完全免费
2. 双引擎互补：Brave API的实时性与Codex的推理深度形成能力闭环
3. 零配置开箱即用：Brave API无需额外认证，基于OpenClaw内置工具
4. 学术场景友好：支持学术论文检索与深度分析聚焦
5. 灵活的批量处理：支持脚本化批量查询与多种输出格式
潜在缺点与局限性
1. 路由误判风险：复杂度评分基于规则而非语义理解，可能出现"简单问题走Codex"或"复杂问题走Brave"的误路由
2. Codex成本不可控：深度分析 token 消耗大，长查询可能产生意外费用
3. 中文支持存疑：文档未明确说明中文查询的路由策略与Codex中文表现
4. 依赖外部服务：OpenClaw平台可用性直接影响功能，存在供应商锁定
5. 缺乏缓存机制：重复查询不会复用结果，重复消耗API额度
适合人群
- 预算敏感的研究者/学生：需要频繁搜索但希望控制API成本
- 多场景内容创作者：兼顾快速事实核查与深度专题分析
- AI Agent开发者：需要可集成到自动化工作流的搜索组件
- 学术研究人员：需要学术聚焦与深度文献综述
常规风险
| 风险类型 | 具体表现 | 缓解建议 |
|---------|---------|---------|
| 成本失控 | Codex模式大额账单 | 设置用量上限、避免长查询走Codex |
| 隐私泄露 | 敏感查询上传OpenAI | 本地预处理敏感信息、关闭日志 |
| 结果偏差 | Codex可能产生幻觉推理 | 关键结论需交叉验证 |
| 服务中断 | OpenClaw/Brave/OpenAI任一失效 | 准备降级方案、本地缓存重要结果 |