在这个信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息成为了一项挑战。智能搜索技术的出现，为我们提供了一把解锁知识宝库的钥匙。今天，我们将深入探讨一个前沿的智能搜索系统——MindSearch，并详细介绍如何在 MindSearch 中集成新的 搜索 API，以扩展其功能和提升用户体验。

MindSearch 开源链接：https://github.com/InternLM/mindsearch

请注意，本文中展示的代码片段是精心挑选的重要部分，旨在简明扼要地阐述关键逻辑或功能。由于篇幅限制，这些代码并不构成完整的实现。为了全面理解和应用这些概念，强烈建议您参考相应的完整源代码https://github.com/InternLM/lagent/blob/main/lagent/actions/bing_browser.py#L264

在深入探讨之前，让我们先明确本文中几个关键术语的定义：

• SeacherAgent 指的是 MindSearch 里的两大智能体之一。

• 搜索 API 指的是由第三方服务提供商提供的网络搜索接口，如 Google Serper API、Bing Web Search API等。

• 如果是在 lagent/actions/bing_browser.py 支持新的搜索 API，searcher 指的是实现新的 搜索 API 所对应的类。

• 搜索 API Action 指的是支持新的 搜索 API 所需要定义的 Action，如果是直接在 lagent/actions/bing_browser.py 支持新的搜索 API，那这个 Action 指的就是 BingBrowser(BaseAction) 这个类。

1. 前置内容

MindSearch 是一个集成了先进人工智能技术的搜索系统，它通过两大智能体——PlannerAgent 和 SearcherAgent——协同工作，实现高效的信息检索。SearcherAgent 负责生成多个查询（查询重写），利用第三方 搜索 API 进行内容检索。为了更好地理解这一过程，我们需要详细了解 SearcherAgent 的工作机制及其与 搜索 API 的交互，主要包括以下三点。

根据 MindSearch 里的 SearcherAgent 提示词中的 few shot 例子，对于每个节点（由 PlannerAgent 生成的子问题），SearcherAgent 会生成 多个 Query 用于搜索 API 来检索内容，所以其 搜索 API Action 中的 search 函数 需要有处理多个 Query 的能力，而不是只处理一个单个的 Query。

根据 MindSearch 里的 SearcherAgent 提示词中的 few shot 例子，可以看出其实现的 搜索 API Action需要有个可以进一步检索网站内容的函数（网页内容的抓取），也就是 select 函数 。这是因为多数 搜索 API 返回的内容都是网站内容里的 片段，并不会包含太多有用的信息。

搜索 API Action 中的 search 函数 返回的最终内容最好符合以下所期望的格式，否则在 MindSearch 内部代码解析内容时有可能会报错，MindSearch 里的 SeacherAgent 会根据此结果来调用 select 函数：

为了在 MindSearch 中支持新的搜索 API，我们可以采用两种方法：一是在 lagent/actions/ 文件夹下新建文件从零开始实现，二是直接在现有的 bing_browser.py 中进行功能扩展。

本文将着重介绍第二种方法，即在现有代码基础上引入新的搜索 API，这样不仅避免了重复开发，还能确保代码的一致性和可维护性。鉴于 bing_browser.py 已内置了 search 函数和 select 函数等功能，并已妥善处理了前文提到的关键注意事项，我们将聚焦于通过这种方法来扩展现有功能。接下来，我们将详细解析 bing_browser.py 文件的内容。

2. 浅析 bing_broswer.py

在上述流程中，标记为黄色以及蓝色的函数是 SearcherAgent 触发 search() 函数时会执行到的关键函数。其中标记为蓝色的函数则是我们在支持新的 搜索 API 时，需要在新的 searcher 类中实现的函数。而标记为绿色的函数，则是在 SearcherAgent 触发 select() 函数时会执行到的函数。

在 bing_browser.py 文件中，定义了三个关键的类，它们分别是：

class BingBrowser(BaseAction) 类

此类是被设计为 SearcherAgent 中的 Action 组件，负责处理搜索相关的核心逻辑。此类含有两个重要的函数，分别是 search() 和 select()，分别对应前置内容中的 第一点 和 第二点。

def search() 函数

当接收到 SearcherAgent 生成的多个 query（以列表形式表示）后，单独给每个在 queries 列表中的 query 开启一个线程，并且调用对应的 searcher.serach() 函数来执行相应的 搜索 API 调用。

def select() 函数

在 SearcherAgent 接收到 search() 函数返回的搜索 API 结果后，它会判断哪些网站的内容需要进一步深入查询，并调用 select() 函数来处理这些需求。select()函数会为每个需要深入查询的网页（通过索引值标识）单独开启一个线程，并利用 ContentFetcher 类（即 fetcher）来抓取这些网站的详细内容。值得注意的是，所有的 searcher 都共享同一个 ContentFetcher 实例。

class ContentFetcher 类

ContentFetcher 类中的 fetch 函数负责使用 Python 的 requests 模块从网站抓取内容，并通过 BeautifulSoup 库将获取的 HTML 文档结构化。

注意，需要 cookie 授权的网站会访问失败。

class BaseSearch 类

这是实现新的 Searcher 类时需要继承的一个基类，其主要目的是调用内部的 _filter_results 函数。该函数的作用是确保从 searcher 返回的内容不包含黑名单中的 URL ，并且确保返回的内容数量不超过 topk。同时对内容进行统一格式化，这对应于前置内容中的 第三点 要求。

3. 实现新的 Searcher 类

综上所述，bing_broswer.py 里已经提供了核心的相关类以及函数，现在只需要实现一个新的 Searcher 类（对应 bing_broswer.py 里的 def search() 函数中的 self.searcher）。

当前，SearcherAgent 中的提示词设计紧密围绕 BingBrowser 类展开。因此，为了最便捷地支持新的搜索 API，我们只需在现有基础上新增一个 Searcher 类即可实现（方法二），这样的改动既直接又高效。否则，如果基于方法一实现且未遵循前置内容中的注意事项，则可能需要对 SearcherAgent 中的提示词进行调整。在开始实现新的 searcher 类之前，需要在 conda 环境中对 lagent 进行源码安装，以便 lagent 文件夹中的代码改动能够即时生效。

以 GoogleSearch Seacher 为例（Google Serper API），需要实现的函数有：def search()，def _call_serper_api() 和 def _parse_response()，其中 def search() 是 Searcher 的主函数。

首先定义一个 GoogleSearch 类，继承 BaseSearch 类，并且将参数赋值为对象的属性（参数由 BingBrowser 类传入）。black_list 参数由 BaseSearch 类中的 _filter_results 函数调用。api_key ，search_type，kwargs 参数都是和 Google Serper API 相关的参数，使用于对 搜索 API 发送请求。topk 参数在向 搜索 API 发送请求时使用，并在 _filter_results 函数中再次被调用，以进一步确保最终返回的内容数量不超过 topk 。

def search() 函数

调用内部的 _call_serper_api 函数进行搜索，并随后调用内部 _parse_response 函数对返回的结果进行结构化处理。在调用过程中，如果发生异常，该函数会实施重试机制，即在短暂等待后重新尝试，直至达到预设的最大重试次数。

对于有每秒访问限制的搜索 API，由于用的多线程调用，此函数在尝试最大重试次数之后仍可能报错。

def _call_serper_api() 函数

对相对应的 搜索 API 发送请求，并且获得对应结果，其参数以及请求时的格式请参考对应的搜索 API 文档。

def _parse_response() 函数

对于 搜索API 返回的每一个结果，将其提取并包装成 (url,snippest,title) 格式的元组，将这些元组添加到一个名为 raw_results 的列表中，随后将 raw_results 列表作为参数传递给 BaseSearch 类中的 _filter_results 函数。

4. 总结

本文深入探讨了在 MindSearch 中实现新的 搜索 API 所需注意的关键事项，并详细介绍了 SearcherAgent 的调用流程，包括涉及的类和函数。特别地，我们重点介绍了如何在 bing_browser.py 中支持新的搜索 API，具体包括实现新的 Searcher 类，以及定义 def search()、def _call_serper_api()和def _parse_response()函数，以确保新的搜索 API 能够无缝集成并扩展现有功能。

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