# срезAI - Поисковый API для ИИ-агентов

> Поисковый API для ИИ-агентов: живой веб-поиск по Рунету, рендер страниц браузером и чистый Markdown/JSON для RAG и LLM-пайплайнов. REST API, MCP, CLI и скиллы.

срезAI - REST API, MCP-сервер, CLI и официальные SDK для Python и JavaScript: живой веб-поиск, поиск изображений, чтение страниц (read_url, fetch_page), карта сайта и чтение его разделов (map, crawl), извлечение по схеме (extract), проверка утверждения по источникам (verify_claim), готовые ответы со ссылками (answer_search), многошаговое исследование (DeepResearch) и субтитры YouTube (yt_srt). Инфраструктура в РФ, оплата в рублях, глубокий поиск по Рунету. Ответы очищены до Markdown/JSON, готового для RAG и LLM-пайплайнов.

Набор рассчитан на модели с любым окном контекста, включая небольшие локальные (32-64k). Черновая работа идёт вне контекста модели: read_url отдаёт длинную страницу окнами по offset, extract возвращает только поля вашей схемы вместо всего текста, verify_claim переваривает 4-5 источников на нашей стороне и отдаёт вердикт с цитатами - сотни токенов вместо десятков тысяч.

- Сайт: https://srezai.ru
- Документация: https://srezai.ru/docs
- Способы подключения (MCP, CLI, REST API: что выбрать и когда): https://srezai.ru/connect
- Инструкция для агента (подключить srezai самостоятельно): https://srezai.ru/agent-onboarding.md
- Сценарии использования (RAG, агент, проверка фактов, сбор контента, мониторинг цен, локальные модели): https://srezai.ru/use-cases
- Глоссарий (RAG, MCP, grounding, чанкинг, реранкер, окно контекста): https://srezai.ru/glossary
  - RAG: https://srezai.ru/glossary/rag
  - MCP: https://srezai.ru/glossary/mcp
  - Grounding: https://srezai.ru/glossary/grounding
  - Окно контекста: https://srezai.ru/glossary/context-window
  - Токен: https://srezai.ru/glossary/token
  - Чанкинг: https://srezai.ru/glossary/chunking
  - Эмбеддинги: https://srezai.ru/glossary/embeddings
  - Reranker: https://srezai.ru/glossary/reranker
  - Галлюцинации модели: https://srezai.ru/glossary/hallucination
  - Агентный поиск: https://srezai.ru/glossary/agentic-search
  - Проверка фактов: https://srezai.ru/glossary/fact-checking
  - SERP: https://srezai.ru/glossary/serp
  - Headless-браузер: https://srezai.ru/glossary/headless-browser
  - Markdown для LLM: https://srezai.ru/glossary/markdown-for-llm
  - Кредит: https://srezai.ru/glossary/credit
  - Rate limit и квота: https://srezai.ru/glossary/rate-limit
- MCP-эндпоинт: https://srezai.ru/api/mcp
- CLI: npx srezai-cli search "запрос" --num 5 (без установки; npm install -g srezai-cli; пакет: https://www.npmjs.com/package/srezai-cli; исходники: https://github.com/srezai-team/srezai-cli)
- Python SDK: https://pypi.org/project/srezai/ (pip install srezai)
- JavaScript SDK: https://www.npmjs.com/package/srezai (npm install srezai)
- Исходники SDK: https://github.com/srezai-team/srezai-web-search-sdk
- Исходники MCP-сервера: https://github.com/srezai-team/srezai-mcp-web-search (npx srezai-mcp)
- Скилл для агентов: npx skills add srezai-team/srezai-web-search-pro-skill (каталог: https://skills.sh/srezai-team/srezai-web-search-pro-skill; исходники: https://github.com/srezai-team/srezai-web-search-pro-skill)
- Зеркало MCP-сервера на GitVerse: https://gitverse.ru/a1_ai_a4b/srezai-mcp
- Цены и тарифы: https://srezai.ru/pricing
- Поддержка: https://srezai.ru/support (support@srezai.ru)

## Документация

### Начало работы
- [Введение](https://srezai.ru/docs): Обзор API: возможности, форматы ответа, с чего начать.
- [Быстрый старт](https://srezai.ru/docs/quickstart): Первый запрос за пару минут: ключ, установка SDK (pip install srezai / npm install srezai), первый вызов и разбор ответа. Есть пример на cURL.
- [Аутентификация](https://srezai.ru/docs/authentication): Bearer-ключи srz_live_*, заголовок Authorization, ротация.

### API
- [Веб-поиск](https://srezai.ru/docs/search): Веб-поиск: категории, фильтры, языки, фильтр по доменам (includeDomains / excludeDomains), чистый Markdown/JSON для LLM. Даты публикации с добором под фильтром свежести (адрес, другой движок, метатеги страницы), семантическое ранжирование верха через BGE-reranker.
- [Поиск изображений](https://srezai.ru/docs/media): Поиск изображений с прямыми ссылками и метаданными; число картинок задаётся параметром num (1-48).
- [Чтение страницы](https://srezai.ru/docs/read): read_url / read_urls: текст страницы в чистом Markdown без скриншота, одна ссылка или батч до 5. Длинная страница читается окнами: параметр offset и meta.nextOffset в ответе, поэтому документ любого объёма доступен модели с окном 32k. Повторное чтение той же ссылки в течение 15 минут отдаётся из кеша (meta.cached) - быстрее, цена та же.
- [Скриншот страницы](https://srezai.ru/docs/fetch): fetch_page: рендер страницы в браузере, Markdown + скриншот; если браузер не отрендерил страницу (тяжёлый JS, защита от ботов), отдаём её текст и списываем 1 кредит вместо 3.
- [Субтитры YouTube](https://srezai.ru/docs/transcript): yt_srt: текст ролика YouTube - ручные или автоматические субтитры - по ссылке или 11-символьному id, до 5 роликов за вызов. Видео и звук не скачиваются. Параметры: videos, languages (по умолчанию ["ru", "en"]), timestamps, from, to, maxChars (200-200000, по умолчанию 12000; длинный ролик собирается из окон автоматически и приходит целиком), speakers (true - разметка по говорящим: реплики с номером спикера и таймкодами; разделение по смыслу реплик, а не по голосу, имён нет; 15 кредитов за ролик, только с ключом; при неудаче возвращается обычный текст за 1 кредит). Если текст больше 200 000 символов, в ответе сводка «Не влезло в лимит» и nextFrom - секунда продолжения по каждому ролику (продолжение - новый вызов, снова 1 кредит за ролик). MCP дополнительно отдаёт structuredContent (window.from, window.nextFrom, stats.credits) и понимает настройки соединения заголовками: X-Srezai-Max-Chars, X-Srezai-Timestamps, X-Srezai-Speakers, X-Srezai-Credits: off (не печатать кредиты в тексте), X-Srezai-Format: json, X-Srezai-Options (все настройки одним JSON). Ответ: results (title, channel, language, kind manual/auto, text, totalChars, truncated, nextFrom, segments) и errors с кодами empty_result (нет дорожки, не тарифицируется), rate_limited, service_unavailable, bad_request. Цена: 1 кредит за каждый ролик с полученным текстом, неудачи не списываются. REST: POST /api/v1/transcript, MCP-инструмент yt_srt.
- [Карта сайта](https://srezai.ru/docs/map): map: карта сайта вместо десятков поисковых запросов. Читает robots.txt → Sitemap:, затем /sitemap.xml и /sitemap_index.xml (включая вложенные карты, до 8 за вызов), а если карт нет - ссылки со стартовой страницы. Возвращает pages (до limit адресов), returned, total (сколько нашлось всего), sections (разделы сайта с числом адресов), source (sitemap / links), sitemaps и outcome: ok, blocked, unreachable, empty. Параметры: url, limit (1-200, по умолчанию 50), search (фильтр по АДРЕСУ), selectPaths и excludePaths (до 10 подстрок по адресам), includeSubdomains, intent (задача словами: упорядочивает адреса по смыслу и отсекает шум - для случаев, когда у нужных страниц нет общего фрагмента пути). Цена: 1 кредит за каждые 10 возвращённых адресов, минимум 1 (200 адресов - 20 кредитов). Сайт, ответивший 403, не тарифицируется - это outcome: blocked, а не «страниц нет». REST: POST /api/v1/map, MCP-инструмент map.
- [Чтение разделов сайта](https://srezai.ru/docs/crawl): crawl: карта адресов плюс чтение найденных страниц. limit 1-20 (по умолчанию 5), search фильтрует по ТЕКСТУ прочитанного, selectPaths/excludePaths - по адресам, intent - по смыслу задачи (адреса отбираются до чтения), АДРЕСАМ. pages отдают адрес, заголовок и до 20 000 символов текста; skipped - адреса, которые не прочитались, с причиной (частичный сбой не роняет вызов). Порядок работы: map (увидеть разделы) → map с selectPaths по латинскому фрагменту пути (organizers) → crawl с фильтром по тексту (конференция). Цена: карта (1 кредит за 10 возвращённых адресов, минимум 1) плюс 1 кредит за каждую прочитанную страницу; непрочитанные и сайт, ответивший 403, не тарифицируются. REST: POST /api/v1/crawl, MCP-инструмент crawl.
- [Извлечение по схеме](https://srezai.ru/docs/extract): extract: страница + схема → готовый объект с нужными полями, без текста страницы. Схема принимается сокращённо ({"title":"string"}) и полным JSON Schema. До 5 ссылок за вызов (на платном тарифе до 10), ненайденное приходит как null.
- [Проверка утверждения](https://srezai.ru/docs/verify): verify_claim: проверка утверждения по источникам. На входе одно утверждение, на выходе вердикт (supported / refuted / mixed / unverified), уверенность и дословные цитаты с указанием домена. Источники находим и читаем сами (2-5 независимых доменов); неоткрывшийся сайт заменяем следующим кандидатом из выдачи, чтобы прочитанных было ровно столько, сколько заказано; каждая цитата сверяется с текстом страницы, не найденная отбрасывается вместе с доводом. mixed и unverified - нормальный результат, а не ошибка.
- [DeepResearch](https://srezai.ru/docs/deep-research): DeepResearch: многошаговое исследование с источниками.
- [Answer Search](https://srezai.ru/docs/answer-search): answer_search: полный RAG-цикл - поиск, семантическое ранжирование BGE-reranker-v2-m3, чтение страниц и синтез ответа. На выходе готовый ответ и источники с релевантностью 0-1, отсортированные по убыванию. Глубина depth: fast (2 страницы, 3 кредита), balanced (5 страниц, 5 кредитов), deep (10 страниц, 10 кредитов).

### Справочник
- [Лимиты и квоты](https://srezai.ru/docs/rate-limits): Лимиты: 25 запросов в сутки без ключа, 200 на бесплатном аккаунте, 2000 после первого пополнения баланса; burst-защита, заголовки rate-limit, формат 429.
- [Ошибки](https://srezai.ru/docs/errors): Машинные коды ошибок (bad_request, rate_limited, search_unavailable и др.), HTTP-статусы и что повторять, а что исправлять.
- [Партнёрская аналитика](https://srezai.ru/docs/partner)
- [MCP-сервер](https://srezai.ru/docs/mcp): MCP-сервер: подключение из Cursor, Claude, ChatGPT и Codex; тринадцать инструментов - web_search, image_search, read_url, read_urls, fetch_page, extract, verify_claim, answer_search, deep_research, get_usage, map, crawl, yt_srt.
- [CLI и скиллы](https://srezai.ru/docs/cli): CLI srezai (npm, ноль зависимостей, 12 команд) и узкие скиллы для Claude Code, Cursor, Codex и других агентов: установка одной командой, пробный режим без ключа (search/read/transcript, 25 запросов в сутки), регистрация с 20 стартовыми кредитами, экономия контекста 0,3-1,7 тыс. токенов на задачу вместо ~10,8 тыс. у MCP.

## CLI и скиллы

Два лёгких способа работы с тем же API: скилл (инструкция для агента) и CLI `srezai` (команды из терминала). Оба используют один ключ с MCP и REST. Без ключа работают search, read и transcript - 25 запросов в сутки на IP; регистрация из консоли выдаёт ключ и 20 стартовых кредитов. Скилл с CLI дешевле по контексту: типичная задача - 0,3-1,7 тыс. токенов против ~10,8 тыс. у MCP-сервера, который держит описания всех инструментов в каждом запросе. MCP остаётся для клиентов без доступа к терминалу (Claude Desktop, ChatGPT-коннекторы, n8n).

```bash
npx skills add srezai-team/srezai-web-search-pro-skill   # скилл для агента
npx srezai-cli search "запрос" --num 5                   # CLI без установки
npm install -g srezai-cli                                # глобально
srezai register --email you@example.com                   # ключ + 20 кредитов
```

- Подробная инструкция: https://srezai.ru/docs/cli
- Пакет CLI в npm: https://www.npmjs.com/package/srezai-cli
- Исходники CLI: https://github.com/srezai-team/srezai-cli
- Исходники скиллов: https://github.com/srezai-team/srezai-web-search-pro-skill (каталог: https://skills.sh/srezai-team/srezai-web-search-pro-skill)

## SDK

Официальные клиенты, лицензия MIT. Ключ читается из аргумента apiKey или переменной окружения SREZAI_API_KEY. Семь методов: search, image_search, read_url, read_urls, fetch_page, extract, deep_research (в JavaScript - camelCase: imageSearch, readUrl, readUrls, fetchPage, deepResearch). Проверка утверждения (verify_claim) пока доступна только через REST POST /api/v1/verify и MCP - метода в SDK для неё нет. Полный RAG-цикл (answer_search) - в MCP и через REST POST /api/v1/answer, метода в SDK тоже нет. Карта сайта (map) и чтение разделов сайта (crawl) доступны через REST POST /api/v1/map и POST /api/v1/crawl и через MCP-инструменты map и crawl; методов в SDK для них нет. Инструмент get_usage доступен только через MCP-сервер: REST-эндпоинта и метода в SDK для него нет. Клиент сам повторяет запрос при rate_limited, service_unavailable, search_unavailable и upstream_timeout; на каждый код ошибки поднимается свой класс исключения с общим базовым SrezAIError.

Python:

```python
# pip install srezai
from srezai import SrezAI

client = SrezAI()  # или SrezAI(api_key="srz_live_...")

res = client.search("новости ИИ", language="ru", num=5)
for item in res["results"]:
    print(item["title"], item["url"])
```

JavaScript / TypeScript:

```javascript
// npm install srezai
import { SrezAI } from "srezai";

const client = new SrezAI();

const { results } = await client.search("новости ИИ", { language: "ru", num: 5 });
for (const item of results) console.log(item.title, item.url);
```

## Интеграции с ИИ-агентами

- [n8n](https://srezai.ru/integrations/n8n): Чтобы подключить веб-поиск к агенту в n8n, добавьте ноду MCP Client Tool с типом HTTP Streamable, адресом https://srezai.ru/api/mcp и Bearer-аутентификацией - парсить HTML самостоятельно больше не нужно.
- [Claude Code](https://srezai.ru/integrations/claude-code): Веб-поиск в Claude Code и Claude Desktop подключается одним блоком mcpServers в claude_desktop_config.json: адрес https://srezai.ru/api/mcp и Bearer-ключ. Инструменты появятся у агента после перезапуска клиента.
- [Codex CLI](https://srezai.ru/integrations/codex): Веб-поиск в Codex CLI включается секцией [mcp_servers.srezai] в ~/.codex/config.toml: адрес https://srezai.ru/api/mcp и имя переменной окружения с ключом. Ключ в файл прописывать не нужно.
- [DeepSeek Harness](https://srezai.ru/integrations/deepseek-harness): Чтобы дать агенту в DeepSeek Harness доступ к вебу, добавьте MCP-сервер срезAI записью в cordis.patch.yml своего профиля, укажите ключ в заголовке Authorization и перезапустите DSH: у модели появятся инструменты mcp__srezai__web_search, mcp__srezai__read_url и остальные.
- [Cursor](https://srezai.ru/integrations/cursor): Чтобы дать агенту в Cursor доступ к интернету, добавьте MCP-сервер срезAI в ~/.cursor/mcp.json и перезапустите редактор: инструменты веб-поиска, чтения страниц и проверки утверждений появятся у агента без написания кода.
- [Antigravity](https://srezai.ru/integrations/antigravity): В Antigravity адрес MCP-сервера указывается в поле serverUrl, а не url: с ключом url сервер молча не подключится. Файл открывается через Settings → Customizations → Open MCP Config.
- [Hermes](https://srezai.ru/integrations/hermes): В Hermes сервер описывается в секции mcp_servers файла ~/.hermes/config.yaml с типом streamable-http, адресом https://srezai.ru/api/mcp и заголовком Authorization.
- [Cline и Roo Code](https://srezai.ru/integrations/cline): Cline и Roo Code используют совместимый формат mcpServers: добавьте сервер срезAI с адресом https://srezai.ru/api/mcp и Bearer-ключом через иконку MCP Servers или в cline_mcp_settings.json.
- [Qwen Code](https://srezai.ru/integrations/qwen-code): В Qwen Code адрес MCP-сервера указывается в поле httpUrl файла ~/.qwen/settings.json - поле url в этом клиенте означает SSE и для нашего сервера не подходит.
- [Kimi CLI](https://srezai.ru/integrations/kimi-cli): В Kimi CLI веб-поиск подключается командой kimi mcp add --transport http с адресом https://srezai.ru/api/mcp и заголовком Authorization, либо вручную через ~/.kimi/mcp.json.
- [ZCode](https://srezai.ru/integrations/zcode): В ZCode удалённый MCP-сервер добавляется через Settings → MCP Servers → New MCP Server с типом HTTP: режим Form предназначен только для stdio и для нашего сервера не подойдёт.
- [Trae](https://srezai.ru/integrations/trae): В Trae MCP-сервер добавляется через настройки → MCP → Add manually вставкой JSON с адресом https://srezai.ru/api/mcp и заголовком Authorization.
- [Qoder](https://srezai.ru/integrations/qoder): В Qoder адрес MCP-сервера вводится в то же поле, что и SSE - транспорт клиент определяет сам. MCP работает только в режиме Agent, лимит - десять серверов.
- [MiMo Code](https://srezai.ru/integrations/mimo-code): В MiMo Code ключ верхнего уровня называется mcp, а не mcpServers, тип сервера - remote, и обязателен параметр oauth: false: иначе клиент уйдёт в OAuth-флоу и проигнорирует Bearer-ключ.
- [OpenClaw](https://srezai.ru/integrations/openclaw): В OpenClaw сервер добавляется в блок mcpServers файла openclaw.json или командой openclaw mcp add - с адресом https://srezai.ru/api/mcp и Bearer-ключом.

## Сравнения

- [срезAI vs Tavily: поисковый API для ИИ-агентов в России](https://srezai.ru/compare/tavily): срезAI - прямой аналог Tavily для российского рынка: тот же формат «поиск → чистый контекст для LLM», но с оплатой в рублях, данными в РФ и поиском по Рунету, тогда как Tavily ориентирован на англоязычный веб и оплату в USD.
- [срезAI vs Exa (Metaphor): семантический поиск для LLM в РФ](https://srezai.ru/compare/exa): срезAI - российский аналог Exa: живой веб-поиск с выдачей чистого контекста для LLM, но с оплатой в рублях, инфраструктурой в РФ и поиском по Рунету, тогда как Exa заточен под англоязычные источники.
- [срезAI vs Serper: SERP и веб-поиск API для ИИ в России](https://srezai.ru/compare/serper): срезAI отличается от Serper тем, что отдаёт не сырой SERP, а готовый к LLM контекст (Markdown/JSON), работает на инфраструктуре в РФ, принимает оплату в рублях и глубоко ищет по Рунету.
- [срезAI vs Yandex Search API: поиск для ИИ-агентов](https://srezai.ru/compare/yandex-search-api): срезAI отличается от Яндекс Search API тем, что заточен под LLM-пайплайны: отдаёт готовый Markdown/JSON вместо XML-выдачи, имеет MCP-сервер и DeepResearch, а стоимость запроса ниже.

## Статьи

- [ROI поискового агента для KYC: baseline, target, guardrail](https://srezai.ru/blog/roi-poiskovogo-agenta-kyc-baseline-target-guardrail): Считаем ROI KYC-агента до разработки: baseline, target, guardrail, таблица метрик и код на срезAI для проверки контрагента: РНП, санкции, ссылка на источник.
- [Parallel for Finance: разбор таблицы цены и точности](https://srezai.ru/blog/parallel-for-finance-cost-accuracy-2026): Разбираем таблицу FinSearchComp T3: 57,4 % и 161,1 $ у Parallel Advanced против 15,2 $ у Fast. Что из этого применимо к раскрытиям российских эмитентов.
- [Тест поисковых API: Firecrawl, Tavily, Exa, DeepSeek](https://srezai.ru/blog/firecrawl-tavily-exa-deepseek-benchmark): Сравнили Firecrawl, Tavily, Exa и DeepSeek на 40 запросах: кто берёт свежесть, PDF и краул, и почему русские запросы придётся тестировать самим. Таблица и код.
- [Кейс Bretton: 3x быстрее сбор фактов для compliance-агента](https://srezai.ru/blog/bretton-parallel-web-research-compliance-agents-2026): Разбираем кейс Bretton и Parallel: 40% быстрее расследования, 7-8 вызовов на дело. Как повторить схему на российских реестрах через срезAI.
- [Company harness для агента: куда встроить веб-поиск](https://srezai.ru/blog/company-harness-web-search-srezai): Где в обвязке агента (company harness) жить веб-поиску: слой инструментов, а не промпт. Схема, код подключения срезAI по MCP к Deep Agents, ограничения.
- [Классификация с живым вебом на срезAI: аналог Decisions API](https://srezai.ru/blog/parallel-decisions-api-analog-na-srezai): Собираем аналог Parallel Decisions API на срезAI: поиск, extract со схемой label/confidence/evidence_url и verify_claim. Код на Python, цена в кредитах.
- [Exa Places и поиск организаций в России: чем заменить](https://srezai.ru/blog/exa-places-alternativa-poisk-organizatsiy-rossiya): Exa Places ищет 211 млн мест, но покрытие РФ не заявлено. Собираем карточку компании из Рунета через web_search и extract срезAI: схема, код, цена.
- [Tavily против Claude Web Search: почему нативный поиск проигрывает](https://srezai.ru/blog/tavily-vs-claude-web-search-rag-benchmark): Сравнение Tavily и Claude Web Search по бенчмарку SealQA-Hard: точность выше на 15,3%, экономия токенов до 40%. Разбор для RAG-агентов.
- [Exa 3.0 vs Perplexity: лидер AI Search Index 2026](https://srezai.ru/blog/exa-3-artificial-analysis-benchmark-2026): Разбор бенчмарка Artificial Analysis от октября 2026: Exa 3.0 (score 89) обошла Perplexity и Tavily. Сравнение цен, точности и качества для ИИ-агентов.
- [Context Engineering: паттерн Retrieve, Offload, Delegate для агентов](https://srezai.ru/blog/context-engineering-retrieve-offload-delegate): Как спасти контекст ИИ-агента с помощью паттерна ROD. Разбор Deep Agents v0.9, LangChain и интеграции со срезAI для эффективного поиска.
- [Exa 3.0 против срезAI: стоит ли переплачивать за Exa Lite](https://srezai.ru/blog/exa-3-vs-srezai-comparison-2026): Сравнение Exa 3.0 и срезAI: новый тариф Exa Lite за $4, Dynamic Highlights и поиск по Рунету. Таблица цен и бенчмарки.
- [Tavily EU Endpoint: настраиваем хранение данных](https://srezai.ru/blog/tavily-eu-endpoint-gdpr-compliance): Как переключить поиск ИИ-агента на сервера в ЕС (api.eu.tavily.com) для GDPR. Инфраструктура во Франкфурте и Франции.
- [Бенчмарк ATLAS: почему агенты проваливают поиск за $1](https://srezai.ru/blog/atlas-benchmark-exa-agentic-search): Разбираем ATLAS от Exa: новый стандарт оценки поисковых агентов. Почему даже дорогие модели упускают 33% данных и как срезAI решает проблему полноты в Рунете.
- [Context Management в RL Post-Training: почему агенты "упираются в стену"](https://srezai.ru/blog/rl-post-training-context-management-2026): Разбираем, как управление контекстом в RL-обучении (sliding-window vs суммаризация) влияет на производительность поисковых агентов и экономию токенов.
- [ScaleDown vs Jev: почему 1 млн токенов - новый стандарт](https://srezai.ru/blog/scaledown-vs-jev-context-window-2026): Разбираем ScaleDown и модели CDM: контекст 1 млн токенов, мультимодальность и сравнение с Jev для ИИ-агентов. Таблица, код и выводы.
- [Browserbase + срезAI: почему поиск важнее браузера](https://srezai.ru/blog/browserbase-srezai-agent-architecture): Разбираем связку Browserbase и срезAI для агентов: как этап поиска экономит токены и снижает число браузерных сессий. Код, схема и советы по интеграции.
- [Managed Deep Agents v0.9: cron-расписание для агента](https://srezai.ru/blog/managed-deep-agents-cron-schedules): Туториал: вешаем cron на агента с живым веб-поиском в Managed Deep Agents v0.9. Файлы в schedules/, define_schedule, Slack, деплой и подводные камни.
- [Anthropic отключила интернет для AI-агентов: что это значит](https://srezai.ru/blog/anthropic-internet-cutoff-ai-agents): Разбираем инцидент 9 октября 2026: почему Anthropic закрыла доступ к сети для внутренних тестов и как строить безопасных агентов с помощью срезAI.
- [Tavily Company Search Benchmark: почему лидер не лучший для РФ](https://srezai.ru/blog/tavily-company-search-benchmark-ru-segment): Разбираем Company Search Benchmark от Tavily: методология, оценки 9 провайдеров и причины, по которым западные API проигрывают в Рунете.
- [Как подключить MCP-сервер к Claude Desktop](https://srezai.ru/blog/mcp-server-claude-desktop-srezai): Инструкция по настройке MCP-сервера srezai.ru в Claude Desktop: конфиг, API-ключ и запуск веб-поиска для ИИ-агента.
- [7% вызовов - 68% счёта: как окупить model routing](https://srezai.ru/blog/model-routing-benchmark-langchain-srezai): Разбор бенчмарка LangChain и NVIDIA Switchyard: экономия 74% бюджета агента через роутинг моделей. Формула окупаемости и примеры для Deep Agents.
- [Создаем ИИ-агента в n8n с поиском по Рунету через срезAI](https://srezai.ru/blog/n8n-ai-agent-russian-search-srezai): Практический кейс: ИИ-агент в n8n на поиске срезAI. Глубокий поиск по Рунету, MCP-инструменты, рабочий код и метрики экономии. Бесплатный старт 100₽.
- [smithtune: как дообучить агента на траекториях из LangSmith](https://srezai.ru/blog/smithtune-langsmith-fine-tuning-guide): Инструкция по CLI smithtune: превращаем логи LangSmith в датасет для SFT и дообучаем модели через Fireworks или Baseten за одну команду.
- [80 000 траекторий ИИ: как NVIDIA обучала Nemotron 3 Super](https://srezai.ru/blog/80000-trajectories-nvidia-nemotron-3-super): Разбираем, как NVIDIA собрала 80k RL-траекторий для ИИ-агента AI-Q через веб-поиск, отфильтровала их до 67k SFT-примеров и обучила Nemotron 3 Super за 25 часов.
- [Lovable + Parallel: живой веб в no-code приложении](https://srezai.ru/blog/lovable-parallel-web-search): Parallel стал нативен в Lovable 28 сентября 2026: подключение в два клика, тег @parallel, кредиты или свой ключ. Разбираем по шагам и показываем, как переключить поиск по Рунету.
- [MCP растет в 98 раз: состояние экосистемы к сентябрю 2026](https://srezai.ru/blog/mcp-ecosystem-growth-2026): Разбор взрывного роста Model Context Protocol (MCP). Статистика LangChain, переход на stateless-архитектуру и роль срезAI в новой экосистеме ИИ-агентов.
- [Managed Deep Agents v0.8: меняем Parallel на поиск срезAI](https://srezai.ru/blog/managed-deep-agents-srezai-mcp-tutorial): Туториал: подключаем поиск срезAI в Managed Deep Agents v0.8 через MCP. Один блок в define_mcp - и поиск по Рунету идёт в трейсах LangSmith.
- [Дрейф выдачи: почему бенчмарки RAG врут и как это починить](https://srezai.ru/blog/rag-evaluation-drift-snapshot-replay): Бенчмарк RAG-агентов меняется сам по себе: выдача дрейфует, а вы думаете, что улучшилась модель. Двухслойная архитектура эвалюации и рабочий код.
- [Exa Agent Ultra: новый SOTA в Deep Research и почему LLM проигрывают](https://srezai.ru/blog/exa-agent-ultra-benchmark-deep-research-2026): Разбор Exa Agent Ultra: +213% над GPT-6 Astra в бенчмарке WANDR. Почему архитектура агентов важнее размера модели и как срезAI внедряет это в Рунете.
- [Exa Snapshot: как тестировать ИИ-агентов без утечек данных](https://srezai.ru/blog/exa-snapshot-vs-srezai-data-leakage-prevention): Разбираем Exa Snapshot для тестирования ИИ-агентов на данных прошлого. Как предотвратить data leakage и какие инструменты поиска выбрать в 2026 году.

Все статьи: https://srezai.ru/blog

## Оплата, поддержка и документы

- [Цены и тарифы](https://srezai.ru/pricing): кредитная модель, 1 кредит = 0,10 ₽, ступени предоплаты для компаний. Оплата банковскими картами РФ и через СБП.
- [Поддержка](https://srezai.ru/support): контакты (support@srezai.ru), время ответа, вопросы об оплате, возвратах и лимитах.
- [Пользовательское соглашение](https://srezai.ru/legal/terms): условия оказания услуг, порядок оплаты и возвратов, ограничения использования.
- [Политика конфиденциальности](https://srezai.ru/legal/privacy): состав обрабатываемых данных, сроки хранения, права пользователя.