用途：对任意主题进行带引用的综合研究。Tavily 会执行多轮迭代式网络搜索、整合来源并返回结构化报告，无需手动收集资料。适合多源对比（如 LangGraph vs CrewAI vs AutoGen）、市场与竞争格局分析、带引用的时事综述、需要多个权威来源的技术深挖，以及单条搜索结果不足以回答的问题。若只需快速单主题的结果列表，应改用 tavily-search。
认证：在 ~/.openclaw/.env.local 中设置 TAVILY_API_KEY，例如 TAVILY_API_KEY=tvly-your-api-key-here。
使用方式：Research API 为异步接口，先提交任务再轮询结果。提交：POST https://api.tavily.com/research，请求体包含 input（必填，研究主题或问题）与 model（可选，mini / pro / auto，默认 mini）。响应返回 task_id 与 status。轮询：GET https://api.tavily.com/research/{task_id}，每 5–10 秒轮询一次，直到 status 为 completed 或 failed。完成后响应含 report（已整合的 Markdown，带行内引用）与 sources 数组（title、url、content）。
模型选择：mini 适合单一主题、针对性问题，约 30 秒；pro 适合多角度分析、对比与报告，约 60–120 秒；auto 由 Tavily 按复杂度决定。经验法则："X 是做什么的"用 mini；"X vs Y vs Z"或"最佳做法"用 pro。
限制与提示：研究耗时 30–120 秒，开始前应告知用户进度。若 status 为 failed，可用更简单或更具体的 input 重试一次。应检查 sources 数组以核实并分享引用。资料未提供具体收费与价格信息。