先找资料
搜索把相关页面拉过来，像先把书页摊在桌上。
Tools 导读
用 Gemini 搜实时网页，拿带引用的 AI 答案
先到 Google AI Studio 拿 API Key，设成 GEMINI_API_KEY 环境变量。配置里 model 默认 gemini-2.5-flash，count 参数兼容但实际只返回一条合成答案。注意引用 URL 会自动解析，但会经过 SSRF 检查，私有地址会被拦截。
先讲这一页到底在解决什么
用 Gemini 搜实时网页，拿带引用的 AI 答案
先到 Google AI Studio 拿 API Key，设成 GEMINI_API_KEY 环境变量。配置里 model 默认 gemini-2.5-flash，count 参数兼容但实际只返回一条合成答案。注意引用 URL 会自动解析，但会经过 SSRF 检查，私有地址会被拦截。
第一站
🧠 先把它想成“带着参考书回答问题”
Gemini 和普通搜索最大的区别，不在于它会不会搜，而在于它会把搜到的东西先变成一个更像“人话答案”的结果。
📚 Grounding 是什么
像给老师发参考书。它不会凭空瞎讲，而是尽量拿着搜索结果来回答。
📝 还会带引用
不是只给结论，还会把来源贴出来。这样你知道它为什么这么说。
🧩 适合问解释型问题
比如“这是什么”“为什么会这样”“最近有什么变化”，都很合适。
⭐ 先记一句
Gemini 更像“会回答的搜索”，不是“只会给链接的搜索”。
第二站
🔑 API key 的那一步，就是先把钥匙放好
官方让你去 Google AI Studio 拿 key，再放进 Gateway 环境。这个动作像什么？像先去前台领一把能打开搜索柜子的钥匙。
GEMINI_API_KEY像门卡。没有它，Gemini 这位小老师就没法上岗。
openclaw configure --section web像把网页搜索这块打开，然后把 Gemini 设进去。
model: \"gemini-2.5-flash\"像默认给它一支跑得快、也比较省钱的笔。你也可以换别的支持 grounding 的 Gemini 模型。
📌 配置主线
把 key 放好，再把 web 搜索 provider 设成 Gemini，其他就顺着走。
第三站
🔁 它怎么把 Google 的结果变成“会说话的答案”
官方这里讲得挺技术，但翻成人话就是：Google Search grounding 先找资料，Gemini 再把资料拼成带引用的回答。
再组织成答案
Gemini 不是把结果原样吐给你，而是把它整理成更完整的回答。
引用会挂上去
答案后面带来源，让你知道这句话不是天上掉下来的。
还会过安全门
中间的 URL 重定向会走 SSRF guard，防止它误跳进奇怪的内网地址。
第四站
🧷 参数不多，但有一个很实在的边界
Gemini Search 支持的参数比很多搜索器少，这反而清爽。你基本上就按标准查询来用，不用折腾一堆平台特有选项。
query你真正要问的问题。
count你希望它带回多少条结果。像让它别一下搬太多书回来。
🚫 不支持的花活
country、language、freshness、domain_filter 这些更细的搜索控制，这里都不走。
📌 为什么这样做
因为 Gemini 走的是“答案型搜索”，不是“参数型搜索”。它更关心最后讲出来像不像一个完整回答。
第五站
🔗 引用 URL 还有个小细节：它会先把跳转整理干净
官方特地提到 redirect resolution 和 SSRF guard，是因为引用链接不能乱跳，不然答案里会带出不靠谱的地址。
🚪 先解跳转
有些引用会先经过 Google 的跳转页，OpenClaw 会把它尽量翻成真正的直链。
🛑 再过安全门
如果跳到私网、内网、奇怪地址，就会被拦下。
🎈 这节的意思
引用不是贴上去就完了，还要先确认它是个靠谱门牌号。
🧠 所以它的答案更像什么
像一张整理好的讲义，不是随手扔给你的网址堆。
最后总结
把这页压成一句最好记的话
Gemini Search 是“带着 Google Search grounding 的回答型搜索”，适合你想要答案清楚、引用也清楚的时候。
如果你下一页只想继续看一页，我建议看 /tools/grok-search。它和 Gemini 很像，但背后的路子换成了 xAI 的 grounded responses。