Tavily: зачем ИИ понадобился свой Google — и почему это меняет правила игры.
Представь, что ты — LLM. Не человек, не разработчик, а именно языковая модель. Тебе нужно ответить на вопрос пользователя: быстро, точно и без галлюцинаций. И вот ты идёшь в интернет.
А там — SEO-тексты, рекламные блоки, кликбейтные заголовки, cookie-баннеры, «10 причин, почему…» и тонна HTML-мусора.
Вопрос: как в этом аду найти факты, а не шум?
Вот здесь и появляется Tavily — поисковая система, которая честно говорит:
«Google — для людей. Мы — для ИИ».
Звучит дерзко. А теперь давай разберёмся, что это вообще значит, как Tavily работает под капотом и почему вокруг неё так много внимания в мире AI-агентов.
Контекст: почему обычный поиск ломается, когда за дело берётся ИИ
Классический веб-поиск исторически решал одну задачу: показать человеку список ссылок, отсортированных по вероятности клика.
Google в этом великолепен. PageRank, Core Web Vitals, поведенческие сигналы, персонализация — всё ради того, чтобы ты кликнул.
Но у LLM совсем другие потребности:
- не ссылки, а факты
- не HTML-страницы, а структурированные данные
- не топ-10, а однозначный, проверяемый ответ
- не «примерно», а цитируемый источник
И самое главное — время.
Когда агент запускает chain of thought с десятками шагов, он не может ждать секунды на каждый HTTP-запрос. Ему нужен поиск как API, а не как витрина.
И вот тут обычный Google начинает мешать.
Так что же такое Tavily, если по-человечески?
Если совсем просто:
Tavily — это search engine API, оптимизированный под LLM и AI-агентов.
Не браузер. Не интерфейс для людей. Не «ещё один Google».
А сервис, который:
- ходит в веб,
- отфильтровывает мусор,
- агрегирует данные,
- возвращает чистый, сжатый, машиночитаемый результат.
Официальный сайт:
Документация:
GitHub (SDK и примеры):
Кто стоит за Tavily и какая у них философия
Tavily появилась в 2023–2024 годах на волне взрыва AI-агентов (LangChain, AutoGPT, CrewAI).
- Основатель и генеральный директор (CEO): Йоав Шарпман (Yoav Sharpmann).
- Инвесторы: Компания поддерживается ведущими венчурными фондами и бизнес-ангелами в сфере ИИ. В нее инвестировали такие гиганты и деятели, как Эндрю Ын (Andrew Ng) через свой фонд AI Fund.
Основная идея команды звучит просто и честно:
«LLM не должны парсить интернет. Интернет должен быть подготовлен для LLM».
Это важный сдвиг мышления.
Не «давайте научим модель лучше понимать HTML», а «давайте уберём HTML из уравнения».
Tavily сразу проектировалась как machine-first продукт, а не как API поверх старого поисковика.
Пример ответа (упрощённо):
Для агента — это золото.
Почему Tavily идеально ложится в RAG и AI-агенты
Если ты работал с RAG (Retrieval-Augmented Generation), ты знаешь боль:
- нужно искать
- нужно парсить
- нужно чистить
- нужно нормализовать
Tavily убирает половину пайплайна.
Типичный flow с Tavily:
- Агент формирует вопрос
- Tavily возвращает структурированный ответ
- LLM использует его в reasoning
- Источники можно процитировать
И всё. Без BeautifulSoup, без regex-ада, без сломанных HTML.
Цифры и метрики (да, без них никуда)
По данным Tavily (из публичных выступлений и доков):
- Latency: ~300–800 ms на запрос
- Response size: в 5–10 раз меньше, чем raw HTML
- Precision: выше, чем у Bing API для factual queries
- Use cases: research agents, coding assistants, аналитические боты
Это не «быстрее Google» — это быстрее для ИИ, и это важно.
Tavily vs Google / Bing / SerpAPI — коротко и честно
- ✅ лучший для людей
- ❌ плох для машин
- ❌ нет нормального API для LLM
Bing API
- ✅ API есть
- ❌ возвращает HTML-ориентированные данные
- ❌ много SEO-мусора
SerpAPI
- ✅ обёртка над поисковиками
- ❌ всё равно ссылки и сниппеты
- ❌ дорого при масштабировании агентов
Tavily
- ✅ machine-first
- ✅ структурированные ответы
- ✅ заточен под LLM reasoning
- ❌ не универсален
- ❌ не для end-user поиска
Как использовать Tavily уже сейчас (практика)
Python + LangChain
И всё. Без возни с парсингом.
Честно о минусах и ограничениях
Чтобы без маркетингового сахара.
❌ Не замена Google
Tavily не ищет «лучший ноутбук 2025» или «куда поехать летом».
❌ Ограниченный контроль над источниками
Ты доверяешь фильтрации Tavily — это плюс и риск одновременно.
❌ Молодой продукт
API меняется, документация дописывается, edge-кейсы всплывают.
Куда всё идёт дальше
Мой прогноз как техно-журналиста:
- Поиск для ИИ станет отдельным рынком
- Tavily — один из первых, но не последний
- Появятся: domain-specific search (финансы, медицина) real-time agents hybrid RAG + search systems
И через пару лет мы будем вспоминать, как LLM парсили HTML, с той же улыбкой, как сейчас вспоминаем FTP.
Финальный вопрос к тебе
А теперь честно: ты всё ещё даёшь своему AI-агенту ходить в обычный Google?
Или уже понимаешь, что ИИ нужен свой интернет — более чистый, быстрый и честный?
🙌 Если статья была полезной — подписывайся, дальше будет ещё интереснее. Буду рад лайку и комментарию — это помогает продвигать материалы и подсказывает, что разбирать дальше.
💬 А ты уже использовал Tavily или аналоги в своих AI-проектах? Напиши в комментариях — давай обсудим, что реально работает в проде.
Предыдущий разбор про RAG и CAG, который логически продолжает эту тему, можешь найти здесь.