tavily research

ソースを収集し、分析し、引用付きレポートを生成する AI 駆動型の深いリサーチ。30～120 秒要します。

コマンド実行前に

tvly が PATH に見つからない場合は、まずインストールします：

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

このステップをスキップしたり、他のツールにフォールバックしないでください。

代替インストール方法と認証オプションについては、tavily-cli を参照してください。

使用するタイミング

• 包括的なマルチソース分析が必要
• ユーザーが比較、市場レポート、または文献レビューを希望している
• 簡単な検索では不十分で、引用付きの統合が必要
• ワークフローのステップ 5：検索 → 抽出 → マッピング → クロール → リサーチ

クイックスタート

# 基本的なリサーチ（完了を待つ）
tvly research "competitive landscape of AI code assistants"

# 包括的な分析用の Pro モデル
tvly research "electric vehicle market analysis" --model pro

# リアルタイムでストリーミング結果表示
tvly research "AI agent frameworks comparison" --stream

# レポートをファイルに保存
tvly research "fintech trends 2025" --model pro -o fintech-report.md

# エージェント向け JSON 出力
tvly research "quantum computing breakthroughs" --json

オプション

オプション	説明
--model	mini、pro、または auto（デフォルト）
--stream	リアルタイムでストリーミング結果表示
--no-wait	request_id を即座に返す（非同期）
--output-schema	構造化出力用の JSON スキーマのパス
--citation-format	numbered、mla、apa、chicago
--poll-interval	チェック間隔（秒、デフォルト：10）
--timeout	最大待機秒数（デフォルト：600）
-o, --output	出力をファイルに保存
--json	構造化 JSON 出力

モデル選択

モデル	使用用途	速度
mini	単一トピック、ターゲット絞込型リサーチ	約 30 秒
pro	包括的なマルチアングル分析	約 60～120 秒
auto	複雑さに基づいて API が選択	変動

経験則： 「X は何をするのか？」→ mini。「X vs Y vs Z」または「最良の方法は...」→ pro。

非同期ワークフロー

長時間実行されるリサーチの場合、個別に開始してポーリングできます：

# 待たずに開始
tvly research "topic" --no-wait --json    # request_id を返す

# ステータス確認
tvly research status <request_id> --json

# 完了を待つ
tvly research poll <request_id> --json -o result.json

ヒント

• リサーチは 30～120 秒要します — --stream を使用してリアルタイムで進捗を確認できます。
• 複雑な比較またはマルチ側面のトピックの場合は --model pro を使用します。
• カスタムスキーマと一致する構造化 JSON 出力を取得するには --output-schema を使用します。
• 簡単な事実の場合は、tvly search を使用してください — リサーチは深い統合用です。
• 標準入力から読み込む：echo "query" | tvly research - --json

関連項目

• tavily-search — 簡単な検索用の高速ウェブ検索
• tavily-crawl — サイトからの一括抽出（独自の分析用）