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96SEO 2026-06-13 02:44 0
先确立一个前提，后面每条dou建立在它之上：claude.ai 用的是 Anthropic 的 server-side web_search 工具。调用方只声明它，其余dou在服务端：模型自行决定搜不搜、搜几次整个多轮检索循环在 Anthropic 服务端、一次 HTTP 请求之内完成，结果加密内联回灌给模型，调用方无需像普通 client tool 那样回 tool_result。这个 "server tool" 的身份解释了下面几乎每一条优化，也是它与"自己用 client tool 搭 harness"的根本区别——后者必须把这个循环跨多次请求自行重建。
第二步：cache_control 在标什么
说实话，咱就是想聊聊怎么把搜索Neng力提升到Claude.ai的级别，哈哈，你懂的，这可不是件容易的事。
原生 KV cache 只在一次生成内复用。Prompt caching 把它跨请求复用把前缀的 K/V 张量留在推理服务器的显存里用 token 序列的哈希Zuo索引。下次请求来服务器哈希你的前缀、命中就直接取那批张量、跳过重算。而 cache_control: {type:"ephemeral"} 就是你打的一个**"断点标记"——告诉服务器"到这个 block 为止的前缀是稳定的，请缓存它"。Anthropic 要你显式**打这个断点。害，这个机制挺有意思的。
上一篇 eval 钉死了差距：固定模型、只变 harness，我的自建 agent 兑现了 Claude.ai 的 % / % ≈ %，而搜索精度一个人就占了将近一半的失败题。这篇兑现那个"P0 跑完之后"的 flag。
为啥有人会问“为什么百度不收录”呢？"为什么百度不收录"? 有时候咱也纳闷，这个问题其实挺复杂的，有各种可Neng的原因，不对不对，应该是hen多因素导致的。
"tools": // 延迟敏感场景： 次封顶
把 Claude.ai 的搜索链复原
**原理：**这是 "server tool" 身份Zui值钱的地方。你一次请求发出去，多轮检索的 agentic loop 全在服务端跑
**为什么这对"搜索"尤其重要：**搜索结果正文一旦进了上下文，会在后续每一轮继续按 input token 计
# B. client tool —— 循环和检索全得你自己写messages = while True: resp = client.messages.create messages.append if resp.stop_reason != "tool_use": break # 收敛，结束 results = for b in resp.content: if b.type=="tool_use" and b.name=="web_search": hits = do_search # ← 你的搜索 API + 抓取 + 抽取 results.append messages.append # ← 回灌，再来一轮
% 的搜索靠内联片段直接答、零抓取；不够富才抓 top- + Exa 选段。兜底链只在 Brave 返空时接力
# A. server tool —— 一次调用，多轮检索在服务端跑完resp = client.messages.create
PASS 题几搜即中
WebFetch → 用一个小模型按 prompt 把这页"读"成一段答案 → 返回的是这段答案，不是原始网页
总之啊，想把搜索Neng力搞到Claude.ai那级别，你得好好琢磨这些个优化技巧才行，你说呢？
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