Google 网络搜索

概述

该技能通过 Gemini API 的 google_search 接地（grounding）工具，提供实时网络搜索能力。其设计目标是获取网络上最新可用的信息，从而为用户查询提供有依据、可引用的答案。

主要特性：

• 通过 Gemini API 实现实时网络搜索
• 返回基于事实的响应，并附带可验证的引用来源
• 支持配置模型选择
• 提供简洁易用的 Python API

使用方法

该技能封装了 Gemini API 的 google_search 工具。当用户请求实时信息、近期事件，或明确要求可验证的引用来源时，应启用此技能。

执行上下文

核心逻辑位于 scripts/example.py 中。该脚本需要以下环境变量：

• GEMINI_API_KEY（必需）：您的 Gemini API 密钥
• GEMINI_MODEL（可选）：指定使用的模型（默认值：gemini-2.5-flash-lite）

支持的模型：

• gemini-2.5-flash-lite（默认）—— 速度快、成本低
• gemini-3-flash-preview —— 最新的 Flash 模型
• gemini-3-pro-preview —— 能力更强，但响应较慢
• gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025 —— 特定版本

Python 工具实现模式

在将该技能集成至更大型工作流时，需在已安装 google-genai 库且已暴露 GEMINI_API_KEY 环境变量的环境中运行辅助脚本。

Python 调用示例结构如下：

from skills.google-web-search.scripts.example import get_grounded_response

# 基础用法（使用默认模型）：
prompt = "当前最新的市场趋势是什么？"
response_text = get_grounded_response(prompt)
print(response_text)

# 指定模型调用：
response_text = get_grounded_response(prompt, model="gemini-3-pro-preview")
print(response_text)

# 或通过环境变量设置模型：
import os
os.environ["GEMINI_MODEL"] = "gemini-3-flash-preview"
response_text = get_grounded_response(prompt)
print(response_text)

故障排查

若脚本执行失败，请按以下步骤检查：

1. 缺少 API 密钥：确认执行环境中已正确设置 GEMINI_API_KEY。
2. 缺失依赖库：确认已安装 google-genai 库（执行 pip install google-generativeai）。
3. API 调用配额限制：请前往 Google AI Studio 控制台查看当前 API 使用量及配额限制。
4. 模型名称无效：如设置了 GEMINI_MODEL，请确保其为有效的 Gemini 模型名称。
5. 模型不支持接地功能：部分模型可能不支持 google_search 工具，请选用 Flash 或 Pro 系列模型。