🔍 OpenClaw Parallel Search

什么是 Parallel Search？

Parallel Search 是 OpenClaw 2026.6.x 版本引入的重要功能。它允许 Agent 在执行 web_search 工具调用时，同时向多个搜索后端发起请求，然后将结果聚合、去重、排序后返回给 Agent。

之前的方式是串行搜索——先查 Brave，超时了再查 DuckDuckGo，一个一个来。现在是"大家一起上，谁先回来用谁的"。

为什么需要并行搜索？

痛点场景

# 传统串行搜索的典型场景
用户: "帮我搜索最新的 OpenClaw 安全漏洞信息"

Agent 执行流程:
1. 调用 Brave Search → 等待 2 秒 → 返回 5 条结果
2. 结果不够全面 → 调用 DuckDuckGo → 等待 3 秒
3. 还想看看 Perplexity → 等待 4 秒
总耗时: ~9 秒 😫

# Parallel Search 的执行流程
用户: "帮我搜索最新的 OpenClaw 安全漏洞信息"

Agent 执行流程:
1. 同时发起 Brave + DuckDuckGo + Perplexity 请求
2. 等待最快的响应 → 1.5 秒收到 Brave 结果
3. 继续等待 → 2.1 秒收到 DuckDuckGo 结果
4. 聚合去重 → 返回最优的 10 条结果
总耗时: ~2.5 秒 🚀

配置方法

基本配置

# openclaw.json 或 gateway config
{
  "search": {
    "parallel": {
      "enabled": true,
      "maxConcurrency": 3,
      "timeoutMs": 5000,
      "providers": [
        { "name": "brave", "priority": 1 },
        { "name": "duckduckgo", "priority": 2 },
        { "name": "perplexity", "priority": 3 }
      ]
    }
  }
}

高级配置

{
  "search": {
    "parallel": {
      "enabled": true,
      "strategy": "fastest-first",  // fastest-first | all-results | weighted
      "deduplication": {
        "enabled": true,
        "byUrl": true,
        "byTitleSimilarity": 0.8
      },
      "fallback": {
        "enabled": true,
        "onAllFail": "cache"
      },
      "cache": {
        "enabled": true,
        "ttlSeconds": 300
      }
    }
  }
}

搜索策略详解

策略一：fastest-first（最快优先）

收到第一个成功响应就返回，适合对延迟敏感的场景。

# 适用场景
- 用户正在等待回复
- 实时聊天中的搜索需求
- 对结果全面性要求不高

策略二：all-results（全量聚合）

等待所有搜索源返回，然后聚合去重，适合需要全面信息的场景。

# 适用场景
- 竞品分析
- 学术研究
- 深度调研任务

策略三：weighted（加权排序）

根据各搜索源的历史质量评分，对结果进行加权排序。

# 加权配置示例
{
  "providers": [
    { "name": "brave", "weight": 0.4 },
    { "name": "perplexity", "weight": 0.35 },
    { "name": "duckduckgo", "weight": 0.25 }
  ]
}

性能对比数据

指标	串行搜索	并行搜索	提升
平均延迟	6.2秒	2.1秒	↓ 66%
P95 延迟	12.5秒	4.8秒	↓ 62%
结果覆盖率	65%	92%	↑ 42%
结果去重率	N/A	35%	有效去重

与 Agent 工作流集成

在 Skills 中使用

# My Research Skill - SKILL.md

## 搜索策略
使用 parallel search 的 "all-results" 策略进行深度调研。

### 步骤
1. 设定搜索关键词列表
2. 调用 web_search（自动启用并行）
3. 对聚合结果进行分析
4. 提取关键信息并总结

在 Cron 任务中使用

# 定时竞品监控任务
openclaw cron add \
  --name "competitor-watch" \
  --schedule "0 */4 * * *" \
  --task "搜索以下关键词的最新动态: OpenClaw, ClawHub, AI Agent Skills. 使用并行搜索获取全面结果并生成报告。"

最佳实践