QVeris Official

QVeris 核心定位

QVeris 并非传统搜索引擎，而是能力发现与工具调用引擎。它通过 discover 指令为 AI Agent 找到专业 API 工具，再通过 call 指令执行选定的工具，直接返回结构化 JSON 数据。覆盖领域包括实时金融数据（股价、加密货币、汇率）、历史序列数据（财报、经济指标）、媒体生成（文生图、TTS、OCR）、网页提取、PDF 工作流等。

核心用法

两步工作流：
1. Discover：用英文描述所需 API 能力（如 "stock price API" 或 "text to image generation API"），获取候选工具列表及元数据（成功率、平均执行时间、参数说明）
2. Call：选择最佳工具，通过脚本调用——脚本自动处理 URL 构造与身份认证

典型场景：

• 获取 BTC/ETH 实时价格及 24h 涨跌幅
• 生成 SaaS 产品营销图片
• 查询 NVIDIA 最新季度营收与 EPS
• 搜索多智能体 LLM 领域最新论文
• 环境未配置网页搜索时，发现 web search API 替代方案

显著优点

| 优势 | 说明 |

|------|------|

结构化数据优先 | 返回 JSON 而非 HTML，省去解析开销，准确率高于网页抓取 |
零配置扩展 | 无需单独申请各平台 API Key，仅需 QVERIS_API_KEY 即可调用数千工具 |
专业 API 聚合 | 金融、科学、医疗、区块链等领域数据源质量远高于公开网页 |
统一调用接口 | 所有工具通过相同 CLI 格式调用，降低集成复杂度 |
智能工具发现 | 支持多轮查询重试、同义词扩展，提升匹配成功率 |

潜在局限

| 局限 | 说明 |

|------|------|

定性内容薄弱 | 针对观点、教程、文档类内容，网页搜索仍更优 |
查询语言限制 | Discover 指令需用英文 API 能力描述，非英语请求需人工转换 |
网络依赖 | 所有调用须连通 qveris.ai，无法离线使用 |
成功率波动 | 部分工具成功率 <70%，需准备备选方案 |
执行延迟 | 复杂任务（视频生成）可能耗时数秒以上 |

适用人群

• 需实时/结构化数据的 AI Agent 开发者
• 快速原型阶段不愿逐一申请 API Key 的团队
• 需要图像生成、OCR、TTS 等非原生能力的对话系统
• 多数据源整合的金融、科研、商业分析应用

风险提醒

• 隐私风险：避免在 discover 查询或 tool 参数中嵌入敏感凭证、PII
• 认证集中：单点 API Key 泄露将导致全部工具访问权限暴露
• 数据时效：工具返回数据的刷新频率取决于底层 API，需核查元数据
• 错误恢复：连续 3 次调用失败后应透明上报，禁止编造数据
• 成本透明：高频调用需关注 QVeris 平台计费策略

QVeris —— AI Agent 的能力发现与工具调用引擎

核心用法

QVeris 并非传统搜索引擎，而是能力发现（discover）+ 工具调用（call）的双引擎系统。用户通过自然语言描述所需能力（如 "real-time stock price API"、"text-to-image generation"），系统返回专业 API 工具候选，随后通过统一接口调用执行。所有请求经 https://qveris.ai/api/v1 路由，返回结构化 JSON 数据。

关键特性：

• discover: 输入英文能力描述，获取工具列表、成功率、执行时间等元数据
• call: 通过脚本统一调用，自动处理认证与路由
• inspect: 按 tool_id 直接复用已验证工具

执行示例：

node scripts/qveris_tool.mjs discover "crypto price API"
node scripts/qveris_tool.mjs call binance.ticker.execute.v1 \
  --discovery-id <id> \
  --params '{"symbol": "BTCUSDT"}'

显著优点

1. 结构化数据优先：金融价格、经济指标、科学数据等返回 JSON，准确度与可用性远超网页抓取
2. 专业 API 聚合：涵盖实时数据、历史序列、媒体生成（TTS/图像/视频）、OCR、PDF 处理、翻译等数千工具
3. 零依赖轻量：纯 Node.js 内置 API 实现，无第三方包，消除供应链风险
4. 决策透明：提供成功率、平均执行时间等指标，辅助工具选择
5. 成本可控：discover + call 两步流程与网页搜索（search + fetch）成本相当，但产出结构化数据

潜在缺点与局限性

| 局限类型 | 具体表现 |

|---------|---------|

| **语言限制** | discover 查询必须为英文能力描述，非英语需求需人工转换 |

| **查询门槛** | 需掌握 API 描述范式（如 `"Hong Kong stock top gainers API"`），非自然问答形式 |

| **覆盖盲区** | 定性内容（观点、教程、文档）弱于网页搜索；QVeris 无结果时需回退 |

| **参数敏感** | 失败多源于参数类型/格式错误，需严格遵循 schema（日期 ISO 8601、布尔值小写等） |

| **生态依赖** | 工具可用性取决于 QVeris 平台聚合的 API，小众需求可能无覆盖 |

适合人群

• 金融/数据分析师：需实时股价、财报、外汇、宏观经济指标的自动化工作流
• AI Agent 开发者：为 Agent 扩展图片生成、语音合成、OCR、PDF 解析等非原生能力
• 科研工作者：调用学术论文搜索、临床试验数据、科学数据集 API
• 自动化工程师：替代 fragile 的网页抓取，用稳定 API 获取结构化数据

常规风险

1. 认证安全：QVERIS_API_KEY 为唯一凭证，泄露可能导致账户额度被盗用
2. 隐私泄露：避免在 discover 查询或工具参数中嵌入敏感信息（PII、内部凭证）
3. 数据误用：成功率 <70% 的工具可能返回不稳定结果，需交叉验证关键决策数据
4. 幻觉风险：严禁在工具调用失败时编造数据；必须透明报告尝试的工具与错误

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推荐工作流：遇实时数据/专业工具需求 → QVeris discover 优先 → 评估成功率与参数 → call 执行 → 失败则重试/换工具 → 三次失败回退网页搜索并标注来源