Tutorial

Como fazer uma pesquisa aprofundada com o Conduit e o Exa

Uma boa pergunta de pesquisa raramente tem resposta de uma linha. Respondê-la exige buscar, ler dezenas de páginas, anotar quem disse o quê e perceber onde as fontes discordam. A Pesquisa do Conduit, um app de IA para desktop gratuito e de código aberto, faz esse trabalho por você e devolve um relatório em que cada afirmação cita uma fonte, e cada citação foi conferida com as palavras daquela página.

Introdução

Neste tutorial, você vai usar o recurso de Pesquisa do Conduit com o Exa como mecanismo de busca para responder a uma pergunta real de engenharia: qual é a distância entre as células solares tandem de perovskita-silício e o uso comercial? Você vai ativar a busca do Exa sem criar uma conta no Exa, revisar e editar o plano da pesquisa antes de qualquer coisa rodar, acompanhar a execução enquanto ela lê páginas e terminar com um relatório citado que dá para conferir linha por linha.

A pergunta sobre energia solar é um bom teste porque os detalhes importam. Recordes de eficiência, afirmações sobre durabilidade e anúncios de fábricas vêm de tipos de fonte muito diferentes — medições certificadas de laboratório, artigos revisados por pares, comunicados de imprensa de empresas — e um relatório útil precisa mantê-los separados.

Principais conclusões

Pré-requisitos

Para acompanhar este tutorial, você vai precisar de:

Passo 1 — Ativando a busca na web com o Exa

A Pesquisa encontra as fontes pelo backend de busca local do Conduit, então a primeira coisa que você vai fazer é ativar a busca na web e confirmar que o Exa é o backend em uso.

O Exa serve bem a essa tarefa porque a Pesquisa não quer a resposta de um mecanismo de busca; quer páginas para ler. O Exa é uma API de busca feita para aplicações de IA: ele descreve o serviço como um índice em escala da web com modelos próprios de recuperação, e cada resultado vem com destaques, os trechos que o Exa considera mais relevantes para a consulta. O Conduit pede ao Exa dez resultados por busca e usa esses destaques para decidir quais páginas ler por inteiro.

Abra Configurações → Busca na web e marque Ativar a busca na web.

Na primeira vez, o Conduit mostra um aviso chamado Ativar a busca na web? que explica para onde vão as suas consultas de busca. Leia e escolha Permitir.

Em seguida, olhe em Backend de busca local e confirme que o Exa está selecionado. O Exa é o padrão, então numa instalação nova ele já está. Deixe o campo Chave de API do Exa (opcional) vazio.

Observação: As consultas de busca saem da sua máquina para o Exa, que pode guardá-las conforme os próprios termos. A política de privacidade do Exa diz que ele usa dados de consultas para melhorar seus produtos, inclusive para treinar modelos, então deixe detalhes confidenciais fora das suas perguntas de pesquisa.

A busca na web agora está ativa, com o Exa como backend. No próximo passo, você vai fazer a sua pergunta de pesquisa e iniciar uma execução.

Passo 2 — Iniciando uma execução de pesquisa

Uma execução de Pesquisa começa como uma mensagem comum de chat, com a Pesquisa ligada para aquela mensagem. Neste passo, você vai ligá-la e fazer a pergunta sobre energia solar.

Abra um chat novo. Na caixa de mensagem, abra o menu + e escolha Pesquisa. Um chip Pesquisa aparece na caixa de mensagem, o que significa que a sua próxima mensagem inicia uma execução de Pesquisa em vez de uma resposta normal.

Digite a pergunta a seguir e envie:

Qual é a distância entre as células solares tandem de perovskita-silício e o uso comercial?

Observação: Você também pode começar pelo Início. Digite a pergunta na caixa de pergunta e escolha o chip Pesquisa; o Conduit abre um chat novo e inicia a execução lá. Se o item Pesquisa estiver esmaecido, passe o mouse sobre ele para ver o motivo — geralmente a busca na web está desativada ou o modo somente local está ativo.

O Conduit ainda não busca nada. Em vez disso, ele elabora um plano para a execução, que você vai revisar no próximo passo.

Passo 3 — Editando o resumo da pesquisa

Antes de qualquer coisa ser buscada, o Conduit mostra um Resumo da pesquisa: as subperguntas que vai responder, um escopo opcional e uma profundidade. As subperguntas decidem o que será buscado, então é aqui que alguns segundos de edição mais afetam o relatório.

Para a pergunta sobre energia solar, um bom resumo cobre estas quatro subperguntas:

Edite as subperguntas propostas até que correspondam ao que você quer. Use Adicionar uma subpergunta para incluir uma e Remover para tirar uma; um resumo comporta de uma a seis. A segunda subpergunta é a mais importante aqui: a eficiência é o número de destaque, mas a vida útil é o que decide se um painel solar pode ser vendido.

Em Escopo (opcional), digite 2024–2026. Isso mantém a execução focada em resultados atuais, e não em recordes antigos que já foram superados.

Por fim, escolha uma profundidade. Cada uma define um teto até onde a execução pode ir:

ProfundidadeBuscasPáginas lidasTempo
Rápidaaté 8até 15cerca de 10 min
Padrãoaté 20até 40cerca de 20 min
Profundaaté 50até 100cerca de 40 min

Escolha Padrão. Quatro subperguntas com quarenta páginas para ler entre elas é o bastante para este tema, e a execução termina em menos de meia hora. Depois escolha Iniciar a pesquisa.

Você aprovou o resumo, e a execução começou. No próximo passo, você vai acompanhar o progresso dela no chat.

Passo 4 — Acompanhando a execução

Enquanto a Pesquisa trabalha, um cartão no chat mostra o que ela está fazendo. Neste passo, você vai ler esse cartão e entender o que acontece em cada etapa.

A linha de status do cartão passa por estas etapas, repetindo algumas delas quando necessário:

Sob a linha de status, os contadores de Buscas e Páginas lidas mostram quanto do orçamento já foi usado, por exemplo 7 de 20, e Afirmações encontradas mostra quantas afirmações já foram extraídas até agora.

A execução deste tutorial usou o GLM 5.3 Flash, um modelo de baixo custo, pelo OpenRouter, e terminou em poucos minutos.

Na pergunta sobre energia solar, boa parte das melhores evidências está em relatórios de laboratórios nacionais e em artigos de pesquisa, muitos deles em PDF. Como a Pesquisa lê documentos inteiros e não trechos de busca, ela consegue usar essas fontes diretamente.

Observação: Você pode escolher Parar a qualquer momento. A Pesquisa não joga o trabalho fora: ela escreve um relatório com as afirmações que já verificou, com um aviso no topo dizendo que a execução foi interrompida antes do fim.

Quando o cartão indicar que a execução terminou, o relatório estará pronto. A seguir, você vai abri-lo e ler os achados.

Passo 5 — Lendo o relatório

Quando a execução termina, o cartão mostra um breve resumo, quantas fontes foram citadas e lidas — por exemplo 8 citadas · 8 lidas — e um botão Abrir o relatório. Neste passo, você vai abrir o relatório e ver como ele é organizado.

Escolha Abrir o relatório. O relatório abre ao lado do chat, com estas seções (o app sempre gera os títulos delas em inglês):

Se o cartão disser que algumas afirmações ficaram de fora porque as citações não foram encontradas nas fontes, é a verificação de citações fazendo o trabalho dela, e é isso que você vai ver no próximo passo.

Passo 6 — Conferindo uma afirmação na fonte

Um relatório citado só serve se as citações se sustentarem. Neste passo, você vai conferir uma afirmação por conta própria e ver como o Conduit já conferiu todas elas.

Escolha uma afirmação na seção Findings — a eficiência recorde é uma boa opção — e anote o número da citação. No cartão, expanda a lista de fontes e escolha essa fonte. A página abre no seu navegador, onde você pode encontrar o trecho em que a afirmação se baseia.

O Conduit já fez essa mesma verificação em cada afirmação antes de escrever o relatório:

  1. Toda afirmação traz uma citação. O modelo que lê uma página precisa devolver as palavras exatas que sustentam cada afirmação.
  2. O código procura essas palavras na página. O código do próprio Conduit, não o modelo, procura a citação no texto guardado da página — pelo menos 20 caracteres dela, ignorando maiúsculas, espaçamento e aspas curvas. Uma afirmação cuja citação não está lá é descartada.
  3. Só as afirmações verificadas chegam ao redator. Os números das citações e a lista de fontes são produzidos pelo app, não digitados pelo modelo.
  4. Uma etapa de revisão lê o rascunho. Ela procura frases que dizem mais do que a fonte, ou que afirmam um fato sem citação, e as corrige.
  5. Fontes fracas são sinalizadas. Cada página recebe uma nota de credibilidade, e uma fonte de nota baixa é marcada na lista de fontes com o motivo. Sites oficiais, como laboratórios do governo, nunca recebem nota baixa.

Num tema como células solares, em que um comunicado de imprensa e uma medição certificada de laboratório podem dar números muito diferentes, essas verificações é que fazem do relatório algo em que você pode confiar e que pode conferir.

Perguntas

Preciso de uma chave de API do Exa?

Não. O Conduit acessa o Exa pelo servidor MCP hospedado do Exa, que o Exa oferece de graça e sem chave, com limites de uso. Se uma execução avisar que a busca gratuita do Exa está ocupada, espere um minuto ou adicione uma chave em Configurações → Busca na web; segundo o Exa, uma chave aumenta os limites, e o plano gratuito dá às contas novas US$ 10 de crédito, repostos até US$ 10 todo mês.

Quanto custa uma execução de pesquisa?

O Conduit é gratuito, e a busca do Exa sem chave também. O que você paga é o modelo: cada etapa de planejamento, leitura e escrita é uma chamada ao provedor que você escolheu, cobrada na sua própria chave. Cada profundidade tem um teto de tokens — 150.000 tokens na Rápida, 400.000 na Padrão e 1.000.000 na Profunda — e a execução para e escreve o que tem quando chega a ele. Cada chamada fica registrada em Uso e custo.

A Pesquisa usa a busca na web do próprio modelo?

Não. A Pesquisa sempre busca pelo backend de busca local que você escolhe em Configurações, mesmo quando a fonte de busca dos chats comuns está definida como a busca hospedada do provedor. A busca hospedada responde perguntas; a Pesquisa precisa de uma lista de páginas que possa ler e citar.

Posso usar o Tavily ou o Brave no lugar do Exa?

Pode. Escolha o Tavily, o Brave Search ou o seu próprio SearXNG em Backend de busca local. O Tavily e o Brave exigem uma chave de API; o SearXNG exige o endereço da sua instância. O DuckDuckGo também aparece na lista, mas só devolve trechos de estilo enciclopédico, então serve mal para a Pesquisa.

Uma página da web pode assumir o controle da execução de pesquisa?

Não. O texto de uma página só chega a uma chamada ao modelo sem ferramentas, então uma página com instruções não consegue fazer o Conduit buscar, baixar nem salvar nada. Afirmações cujo texto parece uma instrução são descartadas, e o Conduit só baixa endereços https públicos que vieram dos resultados da busca.

Conclusão

Neste tutorial, você ativou a busca na web com o Exa como backend, fez uma pergunta de pesquisa sobre células solares tandem de perovskita-silício, moldou a execução com um resumo, acompanhou-a enquanto lia páginas e conferiu o relatório citado com as fontes — tudo sem uma conta no Exa.

A partir daqui, experimente a Pesquisa com uma pergunta da sua própria área, ou escolha Escrever a partir deste relatório no cartão para transformar o relatório em um rascunho de artigo que cita os mesmos fatos verificados. Para ir além, veja estes guias:

Baixar o Conduit

Fontes dos fatos sobre o Exa, conferidas em 6 de outubro de 2026: página inicial do Exa (índice e destaques), documentação do servidor MCP (uso sem chave, limites de uso, chaves de API), preços (plano gratuito) e política de privacidade (dados de consultas). Os detalhes do Conduit correspondem à versão mais recente e podem ser conferidos na documentação e no código-fonte. Encontrou um erro? Conte para a gente e nós corrigimos.

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