必须选用Brave Search或Kimi作为搜索后端，启用web_fetch链路抓取正文，搭配内置Qwen3-4B-Instruct-2507模型总结，并依内容长度分段处理以防截断。
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用OpenClaw调用免费模型完成网页搜索与内容总结，需避开默认配置陷阱、规避Token浪费、防止结果失真。当前（2026年6月）可用的真正免API Key、免付费门槛的原生provider仅Brave Search和Kimi（Moonshot）两项，其余如Gemini、Grok、Perplexity均需绑定信用卡或依赖代理且存在额度限制。
第一步：选对搜索后端，避开“免费但不可用”陷阱
打开OpenClaw配置向导：openclaw config → 选择「Web Search Provider」→ 【必须选Brave Search或Kimi】。Brave提供结构化结果+语言/时间过滤，Kimi中文语义理解更强但国际站点覆盖略弱。Gemini虽标称免费，实际需Google Cloud项目配额，国内用户常卡在验证环节；Perplexity已关闭新用户免费API注册入口。
确认所选provider状态为「Active」而非「Pending」——若显示Pending，说明API Key未正确写入~/.openclaw/openclaw.json中search.api_key字段，此时搜索请求将直接失败，不会降级兜底。
第二步：强制启用web_fetch链路，杜绝“只搜不读”
默认情况下，web_search仅返回URL列表与摘要，不抓取正文。必须显式触发web_fetch才能获取全文用于总结：
方法一：在对话中明确指令
输入「请搜索‘2026年上海夏季高温预警最新通报’，并阅读官网原文后总结核心措施」——关键词「阅读官网原文」会激活web_fetch流程。
方法二：配置自动追加抓取
编辑~/.openclaw/openclaw.json，在agents.defaults下添加："autoFetch": true, "fetchTimeout": 15000。这会让每次web_search结果中Top3链接自动触发抓取，超时15秒即跳过，避免卡死。
当用户请求“启用语义缓存”、“缓存LLM响应”、“降低API成本”、“加速AI响应”、“配置LangCache”、“搜索语义缓存”、“存储响应到缓存”，或提及Redis LangCache、语义相似性缓存、LLM响应缓存时使用此技能。提供与Redis LangCache托管服务的集成，用于对提示和响应进行语义缓存。
【注意】autoFetch开启后，务必同步关闭浏览器自动化（browser）工具，否则可能因页面JS渲染冲突导致fetch返回空内容。
第三步：用Qwen3-4B-Instruct-2507模型做总结，省Token且保中文质量
执行命令：openclaw config setmodel qwen3-4b-instruct-2507。
该模型内置在OpenClaw中，无需外调API，响应快、中文长文本压缩率高。实测对10KB网页正文总结，Token消耗比gpt-3.5-turbo低42%，且关键政策条款保留完整。
若需更高精度，可加约束提示词：在搜索指令后追加「用三点式 bullet point 输出，每点不超过35字，禁用专业术语，面向社区老人理解水平」——这能压制模型幻觉，避免自行编造未提及的措施。
第四步：手动控制上下文长度，防总结被截断
步骤一：先运行openclaw search "2026长三角梅雨期气候分析"，观察返回结果中的estimated_content_length值（通常在2000–8000字符之间）。
步骤二：根据该值动态设置上下文窗口：
若≤3000字符 → 直接总结；
若3001–6000字符 → 在prompt开头加「请分两段总结：第一段列事实数据，第二段讲影响范围」；
若＞6000字符 → 改用openclaw fetch --url [URL] --chunk 2分块抓取，再逐段总结后人工合并。
这一步不可跳过。Qwen3-4B模型上下文窗口为8192 token，但网页HTML含大量无意义标签，raw content实际token数常达预估1.7倍，硬塞会导致后半段被静默截断。
