tavily-research

Recherche complète alimentée par l'IA avec synthèse multi-sources et citations. Produit des rapports structurés basés sur des sources web, prenant 30 à 120 secondes selon le modèle choisi (mini pour les requêtes ciblées, pro pour les comparaisons complexes). Prend en charge plusieurs formats de sortie : rapports en markdown, JSON avec schémas personnalisés et styles de citation configurables (numérotés, MLA, APA, Chicago). Inclut un flux de travail asynchrone pour les recherches longues via les commandes --no-wait, status et poll, ainsi qu'un temps réel...

npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill tavily-research

tavily research

AI-powered deep research that gathers sources, analyzes them, and produces a cited report. Takes 30-120 seconds.

Before running any command

If tvly is not found on PATH, install it first:

curl -fsSL https://cli.tavily.com/install.sh | bash && tvly login

Do not skip this step or fall back to other tools.

See tavily-cli for alternative install methods and auth options.

When to use

  • You need comprehensive, multi-source analysis
  • The user wants a comparison, market report, or literature review
  • Quick searches aren't enough — you need synthesis with citations
  • Step 5 in the workflow: search → extract → map → crawl → research

Quick start

# Basic research (waits for completion)
tvly research "competitive landscape of AI code assistants"

# Pro model for comprehensive analysis
tvly research "electric vehicle market analysis" --model pro

# Stream results in real-time
tvly research "AI agent frameworks comparison" --stream

# Save report to file
tvly research "fintech trends 2025" --model pro -o fintech-report.md

# JSON output for agents
tvly research "quantum computing breakthroughs" --json

Options

OptionDescription
--modelmini, pro, or auto (default)
--streamStream results in real-time
--no-waitReturn request_id immediately (async)
--output-schemaPath to JSON schema for structured output
--citation-formatnumbered, mla, apa, chicago
--poll-intervalSeconds between checks (default: 10)
--timeoutMax wait seconds (default: 600)
-o, --outputSave output to file
--jsonStructured JSON output

Model selection

ModelUse forSpeed
miniSingle-topic, targeted research~30s
proComprehensive multi-angle analysis~60-120s
autoAPI chooses based on complexityVaries

Rule of thumb: "What does X do?" → mini. "X vs Y vs Z" or "best way to..." → pro.

Async workflow

For long-running research, you can start and poll separately:

# Start without waiting
tvly research "topic" --no-wait --json    # returns request_id

# Check status
tvly research status <request_id> --json

# Wait for completion
tvly research poll <request_id> --json -o result.json

Tips

  • Research takes 30-120 seconds — use --stream to see progress in real-time.
  • Use --model pro for complex comparisons or multi-faceted topics.
  • Use --output-schema to get structured JSON output matching a custom schema.
  • For quick facts, use tvly search instead — research is for deep synthesis.
  • Read from stdin: echo "query" | tvly research - --json

See also

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