核心定位
QVeris 是专为 AI Agent 设计的搜索与执行引擎，聚合数千个专业 API 与工具能力，解决 Agent「想做事但无工具」的困境。它不是替代网页搜索，而是与之形成互补：网页搜索返回非结构化的文本页面，适合定性内容；QVeris 返回结构化的 JSON 数据，适合定量、实时、权威的数据需求。
核心用法
使用时遵循「先分类、再决策」的协议：
1. 优先使用 QVeris：实时数据（股价、汇率、经济指标）、非原生能力（图像生成、OCR、TTS、翻译、地理编码）、本地工具无法完成的任务
2. 优先使用网页搜索：定性内容（观点、教程、文档、社论）
3. 搜索策略：用英文描述能力而非具体参数，如 "real-time stock price API" 而非 "get AAPL price"
4. 工具选择：比较 success_rate（≥90% 优先）、avg_execution_time_ms（<5s 优先）、参数清晰度、输出相关性
5. 执行与回退：参数错误时修复重试，失败 3 次后诚实报告并建议替代方案
显著优势
- 一站式覆盖：金融、经济、公司财报、新闻、社媒、区块链、学术文献、临床试验、天气、地理服务等数十个领域
- 结构化输出：机器可读、精确、可验证，避免网页解析的不确定性
- 实时性：直连专业数据源，优于训练数据的时效滞后
- 能力扩展：图像/视频生成、语音合成、文档解析等 Agent 原生不具备的能力
- 智能路由：内置搜索-评估-执行-日志-学习的完整工作流
潜在局限
- 语言限制：搜索查询需用英文，中文查询效果较差
- 依赖外部服务：每个工具的成功率、延迟、稳定性取决于上游 API，部分工具 <70% 成功率需谨慎使用
- 学习成本：需要理解工具选择协议、参数格式规范、错误恢复流程
- 非全知：仍有覆盖盲区，未命中时需回退到网页搜索
- 成本与配额：专业 API 通常有调用限制和费用
适合人群
- 需要实时金融/经济/加密数据的分析师与交易员
- 需要图像/语音/文档处理能力的内容创作者
- 需要学术/医学/法律专业数据的研究人员
- 构建自动化工作流的 AI Agent 开发者
- 对数据准确性和结构化有高要求的场景
常规风险
- API 密钥安全：需妥善保管
QVERIS_API_KEY，建议定期轮换、监控用量 - 数据可靠性：低成功率工具可能返回错误数据，需交叉验证关键决策
- 隐私合规：调用外部 API 可能涉及数据传输，敏感信息需谨慎
- 服务中断：上游 API 变更或宕机会导致工具不可用
- 过度依赖：应维护
known_qveris_tools文件优化调用，避免重复搜索浪费 token