auto（Exaの推奨検索タイプ）、neural、fast、deep-lite、deep、deep-reasoning、instant — 構造化コンテンツ取得（ハイライト、テキスト、サマリー）とリッチフィルタリング（カテゴリ、ドメイン含有/除外、日付範囲、最大経過時間ウィンドウ）を備えています。合理的なExa側のデフォルトが最初から提供されるため、手動チューニングなしでExaのベストプラクティスを得られます。
FIM One で Exa を使う理由
- エージェント推論のためのニューラル検索 — Exa の埋め込みネイティブ検索は、キーワードマッチだけでなく意味的に関連する結果を返します。これはウェブコンテンツを推論する研究エージェントにとって重要です。
- 難しいクエリのための深い推論モード — エージェント自体がサブクエリをオーケストレーションすることなく、オープンウェブ上で単一呼び出しの多段階推論を実行します。
- 組み込みコンテンツ抽出 — ハイライト + テキスト + オプションのサマリーが検索呼び出しで到着し、ページコンテンツをフェッチしてクリーンアップするための2番目のラウンドトリップを排除します。
- 厳密なドメイン / 鮮度制御 — ドメインリスト（最大1200エントリ）、ISO-8601 日付ウィンドウ、および時間に敏感なワークフロー向けの
maxAgeHoursを含みます。
クイックスタート
1. Exa API キーを取得する
exa.ai にサインアップして、ダッシュボードから API キーを取得します。2. FIM OneでExaを有効にする
.envに以下を追加します：
web_searchがExaを経由するようにします。キーの自動検出に頼るだけでなく、明示的にWEB_SEARCH_PROVIDER=exaを指定することをお勧めします。
3. 任意のエージェントから使用する
ウェブ検索はエージェントに組み込みツールとして公開されます。追加の配線は不要です。上記のように Exa を設定すると、web_search が有効になっているエージェントは検索呼び出しを Exa 経由でルーティングします。
設定
すべてのExa固有の設定には適切なデフォルト値があります。環境変数を使用してこれらをオーバーライドできます：スニペットの組み立て方
FIM One は Exa のコンテンツフィールドをカスケード処理して、API が入力したコンテンツタイプに関わらず、すべての結果に対して有用なスニペットを生成します：highlights（…で結合）— 存在する場合は優先text— 抽出された記事テキストにフォールバック、EXA_TEXT_MAX_CHARSに切り詰めsummary— 上記の両方が空の場合に使用
プリセット: ニュース監視
プリセット：研究論文検索
プリセット：深い推論エージェント
帰属
FIM OneからのすべてのExa リクエストには、x-exa-integration: fim-one ヘッダーが含まれており、Exa はメンテナーダッシュボードでこの統合に API 使用状況を帰属させることができます。これは統合レベルの帰属のみに使用され、エンドユーザーの識別またはトラッキングには使用されません。
Translation (ja)
Exa コネクタはsrc/fim_one/core/web/search/exa.py に位置し、Jina、Tavily、Brave と同じ BaseWebSearch プロトコルに従っています。プロバイダの切り替えは単一の環境変数の変更で実現できます。