tavily-research

作成者: tavily-ai

包括複数ソースの統合と引用を備えた包括的なAI駆動型リサーチ。ウェブソースに基づいた構造化レポートを生成し、モデル選択(ミニは対象クエリ、プロは複雑な比較用)に応じて30~120秒かかります。複数の出力形式(マークダウンレポート、カスタムスキーマ付きJSON、設定可能な引用スタイル(番号付き、MLA、APA、シカゴ))をサポート。非同期ワークフローによる長時間リサーチを--no-wait、status、pollコマンドで実行可能で、リアルタイム...

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

tavily-aiのその他のスキル

research
tavily-ai
あらゆるトピックについて、自動的な情報収集、分析、引用を伴う包括的なリサーチを実施。明示的な引用付きで複数ソースのウェブリサーチを行い、比較、時事問題、市場分析、詳細レポートに最適。3つのモデルオプションを提供:ミニ(対象を絞った単一トピックのリサーチ、約30秒)、プロ(包括的な多角的分析、約60~120秒)、オート(APIによる複雑性検出で自動選択)。Tavily MCPサーバーを通じてOAuth認証を行い、自動ブラウザベースのログインを...
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search
tavily-ai
LLM最適化された結果、関連性スコアリング、柔軟なフィルタリングを備えたWeb検索。4つの検索深度モード(超高速、高速、基本、高度)をサポートし、レイテンシと関連性のトレードオフを設定可能。ドメインフィルタリング、時間範囲制約、日付範囲、国別ブースト、生コンテンツ抽出を含む。タイトル、URL、コンテンツスニペット、関連性スコアを含む結果を返し、オプションで画像結果とファビコンも提供。Tavily MCPサーバーまたはAPIキー設定による自動OAuth認証。
official
tavily-best-practices
tavily-ai
LLM向けWeb検索API。リアルタイムデータアクセス、コンテンツ抽出、サイトクローリング、AI駆動のリサーチを提供。5つのコアメソッド:search()(Web結果取得)、extract()(URLコンテンツ抽出)、crawl()(サイト全体の抽出)、map()(URL発見)、research()(エンドツーエンドのAI合成)。PythonおよびJavaScript SDKに対応し、非同期クライアントによる並列クエリと設定可能な検索深度(ultra-fast/fast/basic/advanced)をサポート。Crawlメソッドはセマンティック指示を受け付け、抽出を特定の内容に集中させる。
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tavily-cli
tavily-ai
Web検索、コンテンツ抽出、サイトクローリング、およびTavily CLIによる深層リサーチ。検索、抽出、URL発見、一括クローリング、引用付きマルチソースリサーチをカバーする5つのコマンドモード。すべてのコマンドはJSON出力とファイル保存に対応し、構造化されたエージェントワークフローを実現。エスカレーションパターンにより、単純な検索から抽出、マッピング、クローリング、包括的なリサーチまで、ニーズに応じてガイド。tavily-cliのインストールと、tvly loginによるAPIキー認証が必要。
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tavily-crawl
tavily-ai
マルチページウェブサイトクローラーで、セマンティックフィルタリングとマークダウンエクスポート機能を備えています。深さと幅を制御してサイト全体のセクションをクロールし、パス正規表現、ドメイン、または自然言語の指示でフィルタリングして結果を絞り込みます。各ページを--output-dirでローカルのマークダウンファイルとして保存するか、エージェント処理用に構造化JSONを返します。結果をLLMに渡す際のコンテキスト肥大化を防ぐために、チャンク抽出を伴うセマンティック指示を使用します。オフラインのドキュメントダウンロードには全ページ抽出を使用します。対応...
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tavily-dynamic-search
tavily-ai
ウェブを検索し、結果をフィルタリングしてコンテンツを抽出することで、生の検索データがコンテキストウィンドウに入ることはありません。厳選されたprint()出力のみが返されます。
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tavily-extract
tavily-ai
最大20件のURLからクリーンなマークダウンまたはテキストを抽出。JavaScriptレンダリングとクエリに焦点を当てたチャンク分割をサポート。JavaScriptでレンダリングされたページを処理し、抽出深度を設定可能(シンプルなページは基本、動的なSPAやテーブルは高度)。クエリに焦点を当てた抽出をサポートし、全ページではなく関連コンテンツのチャンクのみを返却。デフォルトでLLM最適化されたマークダウンを返し、プレーンテキスト形式や構造化JSON出力のオプションも提供。1回の呼び出しで最大20件のURLを処理。
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tavily-map
tavily-ai
ウェブサイトからコンテンツを抽出せずに高速なURL発見が可能で、大規模サイト上の特定ページを見つけるのに最適です。設定可能な深さと幅、正規表現によるパスフィルタリング、セマンティックフィルタリングのための自然言語指示を用いて、ドメイン上の全URLの構造化リストを返します。深さ制御(1~5レベル)、ページごとの幅制限、外部リンクの包含/除外、正規表現パターンによるドメインフィルタリングをサポートします。ワークフローのステップ1として設計されており、マッピングで目的のページを見つけ、その後抽出や...を使用します。
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