OpenClaw 搜索引擎大横评：从免费到付费，哪个最适合你的龙虾？-过客

养龙虾的人都知道，没有搜索能力的 AI Agent 就是个瞎子。你让它查个最新 API 文档、对比几个工具的优劣、或者帮你调研个技术方案，它只能靠训练数据里的老黄历瞎编。

OpenClaw 到现在（2026.6.6）已经支持了十几个搜索引擎，从完全免费零配置到付费 API，选择困难症都犯了。我从 2 月份开始折腾搜索配置，SearXNG、Tavily、Brave、DuckDuckGo 都试过，今天把踩过的坑和实际体验整理出来，帮你少走弯路。

一、先说结论：怎么选？

你的情况	推荐方案	理由
不想折腾，开箱即用	Parallel Search (Free)	零配置，升级到 2026.6.5+ 自动生效
已经有 SearXNG	继续用 SearXNG	免费无限制，你自己的实例你说了算
需要高质量结构化结果	Tavily	为 AI 优化的结果，省 Token
预算充足要最好体验	Perplexity或Exa	AI 综合回答 / 神经搜索
国内网络环境	SearXNG + 必应/百度	绕开海外 API 限制

二、搜索引擎全景图

OpenClaw 的搜索引擎分成两类：

2.1 免配置（零门槛）

Parallel Search (Free)

2026.6.5 版本内置，无需 API Key
返回 LLM 优化的摘要片段（dense excerpts），不是原始搜索结果
没有配其他 provider 时自动成为默认
限制：session_id 上限 100 字符（付费版 1000），rate limit 未公开但有隐性限制

DuckDuckGo

抓取 HTML 解析，非官方 API
不稳定，可能随时挂
无过滤能力（语言、地区、时间等）

SearXNG

自建元搜索引擎，聚合 Google/Bing/DDG 等
需要自己搭 Docker 实例
免费无限制，隐私可控

2.2 需 API Key

引擎	特点	免费额度	适合场景
Brave	官方默认推荐，结构化片段	付费	通用
Tavily	AI 优化，支持 URL 提取	1000次/月	需要网页全文
Exa	神经搜索+关键词	有免费额度	语义搜索
Perplexity	AI 综合回答+引用	有免费额度	需要答案总结
Firecrawl	搜索+抓取+提取一体	有免费额度	深度爬取
Gemini/Grok/Kimi	用各家模型做搜索	取决于模型额度	已有模型 key
Parallel (付费)	更高 rate limit，可调优	付费	重度使用

三、Parallel Search 到底是什么？

先说背景。以前 OpenClaw 要搜网页，你得自己装 Tavily 技能、配 SearXNG 插件、或者搞 Brave API Key。每个方案都有维护成本。

2026.6.5 版本把 Parallel Search 做成了平台级内置：

tools.web.search.provider: "parallel-free"  // 默认，零配置
tools.web.search.provider: "parallel"       // 付费版，需要 API Key

它的搜索方式和传统引擎不一样——不是返回 10 条蓝色链接让你自己看，而是：

你给一个自然语言目标（objective）
再给几个关键词（search_queries）
Parallel 返回针对 LLM 排序过的摘要片段，直接能塞进上下文

好处是省 Token，坏处是你拿不到完整网页内容，想要全文得再调 web_fetch。

3.1 免费版 vs 付费版

对比项	Parallel (Free)	Parallel (Paid)
配置	零配置	需要`PARALLEL_API_KEY`
session_id 上限	100 字符	1000 字符
搜索模式	仅关键词	objective + keywords 组合
rate limit	未公开，有隐性限制	600次/分钟
client_model	不支持	支持，针对模型优化
结果缓存	15分钟	15分钟

3.2 Parallel Search 的限制（重点）

限制 1：免费版有隐性 rate limit

官方没公开具体数字，但社区反馈高频使用会 429。如果你的龙虾频繁搜索（比如跑定时任务抓新闻），免费版可能扛不住。

限制 2：返回的是摘要，不是全文

{
  "title": "OpenClaw Release Notes",
  "url": "https://...",
  "excerpts": ["摘要片段1", "摘要片段2"],  // 只有这些
  "description": "拼接后的摘要"              // 兼容 web_search 格式
}

想要完整网页内容？得再调 web_fetch 或用 Tavily/Firecrawl 这种带提取能力的引擎。

限制 3：OpenAI 模型会绕过它

如果你用的是 OpenAI 的 Responses 模型（比如 GPT-5），OpenClaw 会自动走 OpenAI 原生的 web_search，不走 Parallel。要强制走 Parallel，得手动设 tools.web.search.provider: "parallel-free"。

限制 4：不能自定义上游引擎

SearXNG 你可以选百度、必应、Google 作为上游。Parallel 不行，它用自己的索引，搜什么结果全靠它。

四、SearXNG 实战回顾

我从 4 月份开始用 SearXNG，跑到现在两个多月，说说实际体验。

4.1 部署

docker run -d \
  --name searxng \
  -p 8080:8080 \
  -v "/home/searxng:/etc/searxng" \
  -e "BASE_URL=http://localhost:8080/" \
  --restart unless-stopped \
  searxng/searxng:latest

然后改 /home/searxng/settings.yml，在 formats 里加 json，再配国内能用的引擎（必应、百度、搜狗）。

OpenClaw 配置：

{
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "provider": "searxng"
      }
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "searxng": {
        "config": {
          "webSearch": {
            "baseUrl": "http://192.168.1.115:8080",
            "categories": "general,news",
            "language": "zh"
          }
        }
      }
    }
  }
}

4.2 优缺点

优点：

完全免费，无 rate limit（至少我没遇到过）
隐私可控，查询不出内网
可以自定义上游引擎和分类
国内环境友好（配好必应/百度就行）

缺点：

要自己维护 Docker 实例
上游引擎可能封 IP（特别是 Google）
搜索结果质量取决于上游引擎，不如 Tavily/Perplexity 这种 AI 优化过的
不支持搜索结果缓存（OpenClaw 层面有 15 分钟缓存）

五、各引擎实际搜索效果对比

同一个问题："OpenClaw 2026.6 更新了什么"

引擎	结果特点	耗时	适合场景
SearXNG	返回标题+摘要+URL，原始搜索结果	快（1-2秒）	快速查链接，自己点进去看
Parallel (Free)	LLM 优化的 dense excerpt，直接可用	中（2-3秒）	塞进上下文让 AI 直接用
Tavily	结构化结果 + AI 摘要 + 可选全文提取	中（2-4秒）	需要网页全文内容
Brave	结构化片段，支持 country/language 过滤	快（1-2秒）	通用，稳定
Perplexity	AI 综合回答 + 引用来源	慢（3-5秒）	需要答案总结而非链接

六、我的配置方案

折腾了一圈，最终的配置策略：

主力：Tavily（日常搜索，使用搜索不多，每月1000次基本够用）

目录CONTENT

OpenClaw 搜索引擎大横评：从免费到付费，哪个最适合你的龙虾？