> Markdown twin of https://conduitllm.com/pt-BR/research-with-exa.html > Ative a busca do Exa, escreva o resumo da pesquisa e leia um relatório com fontes citadas no Conduit, com células solares como exemplo. Sem chave do Exa. --- Tutorial # Como fazer uma pesquisa aprofundada com o Conduit e o Exa Atualizado em 8 de outubro de 2026 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](https://conduitllm.com/pt-BR/), 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](https://exa.ai) 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 - O Conduit usa o Exa como mecanismo de busca padrão pelo [servidor MCP hospedado do Exa](https://exa.ai/docs/reference/exa-mcp), que o Exa oferece de graça e sem chave de API. - A Pesquisa começa com um resumo — subperguntas, escopo e profundidade — que você edita e aprova antes de qualquer busca rodar. - Cada afirmação do relatório traz uma citação da sua fonte, e é o código do próprio Conduit, não o modelo, que confirma que a citação está na página antes de a afirmação ser usada. - O relatório pronto é um documento Markdown com achados por subpergunta, perguntas em aberto e fontes numeradas. - Você paga só pelo modelo que escolher; o Conduit é gratuito, e a busca do Exa sem chave não custa nada. ## Pré-requisitos Para acompanhar este tutorial, você vai precisar de: - **O Conduit instalado** no Windows, macOS ou Linux. Baixe-o na [página de versões](https://github.com/runningpixels/conduit/releases). - **Um provedor de modelo configurado no Conduit** com a sua própria chave de API. A Pesquisa usa o modelo que você selecionou. Para configurar um, siga um dos [guias de provedores](https://conduitllm.com/providers.html) (em inglês), como [Use OpenRouter in a desktop app](https://conduitllm.com/providers/openrouter.html) (em inglês). - **O modo somente local desativado.** A Pesquisa busca e lê a web, então ela não está disponível no modo somente local. Você pode conferir isso em **Configurações → Privacidade e dados**. - **(Opcional) Uma chave de API do Exa.** Você não precisa de uma para este tutorial. Se pretende pesquisar com frequência, uma chave do [painel do Exa](https://dashboard.exa.ai/api-keys) aumenta os limites de uso do Exa. ## 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](https://exa.ai) 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](https://exa.ai/privacy-policy) 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: - Qual é a eficiência recorde das células tandem de perovskita-silício, e quem a detém? - Quanto tempo elas duram ao ar livre, e o que limita a vida útil delas? - Quais empresas as fabricam, e em que escala? - Que testes e certificações elas exigem antes de serem vendidas? 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: | Profundidade | Buscas | Páginas lidas | Tempo | | --- | --- | --- | --- | | Rápida | até 8 | até 15 | cerca de 10 min | | Padrão | até 20 | até 40 | cerca de 20 min | | Profunda | até 50 | até 100 | cerca 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: - **Buscando na web…** — o Conduit envia consultas de busca ao Exa para cada subpergunta. - **Lendo páginas…** — ele lê os resultados mais promissores por inteiro, três por vez, inclusive PDFs de até 20 MB. O cartão mostra o site que está sendo lido. - **Extraindo afirmações…** — um modelo lê cada página e extrai afirmações, cada uma com as palavras exatas da página que a sustentam. - **Verificando lacunas…** — se uma subpergunta continua sem resposta, a Pesquisa busca de novo. - **Escrevendo o relatório…** e **Conferindo as citações com as fontes…** — o relatório é escrito a partir das afirmações verificadas e revisado. 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): - **Summary** (resumo) — a resposta curta à sua pergunta. - **Findings** (achados) — uma parte por subpergunta, com citações numeradas como `[3]` depois de cada afirmação. - **Where sources disagree** (onde as fontes discordam) — incluída quando as fontes dão respostas conflitantes. - **Open questions** (perguntas em aberto) — subperguntas que a execução não conseguiu responder, com os sites que ela não conseguiu ler. - **Sources** (fontes) — a lista numerada das páginas citadas, cada uma com a data em que foi baixada, seguida das páginas que ela leu mas não citou. 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: - [A documentação da Pesquisa](https://conduitllm.com/pt-BR/docs.html#research), com todas as configurações e limites. - [Converse com seus documentos](https://conduitllm.com/pt-BR/use-cases/chat-with-documents.html), para obter respostas citadas a partir dos seus próprios arquivos em vez da web. - [Os guias de provedores](https://conduitllm.com/providers.html) (em inglês), para escolher e configurar o modelo que executa a sua pesquisa. [Baixar o Conduit](https://github.com/runningpixels/conduit/releases) Fontes dos fatos sobre o Exa, conferidas em 6 de outubro de 2026: [página inicial](https://exa.ai) do Exa (índice e destaques), [documentação do servidor MCP](https://exa.ai/docs/reference/exa-mcp) (uso sem chave, limites de uso, chaves de API), [preços](https://exa.ai/pricing) (plano gratuito) e [política de privacidade](https://exa.ai/privacy-policy) (dados de consultas). Os detalhes do Conduit correspondem à versão mais recente e podem ser conferidos na [documentação](https://conduitllm.com/pt-BR/docs.html) e no [código-fonte](https://github.com/runningpixels/conduit). Encontrou um erro? [Conte para a gente](https://github.com/runningpixels/conduit/discussions) e nós corrigimos. ## Relacionados - [Como automatizar tarefas com os Fluxos de trabalho do Conduit](https://conduitllm.com/pt-BR/automate-with-workflows.html) — Crie no Conduit um fluxo que acompanha as versões de um projeto, resume cada uma com um modelo de baixo custo e só avisa quando há mudanças incompatíveis. - [Como demonstrar um servidor MCP para um cliente](https://conduitllm.com/pt-BR/mcp-distribution.html) — Hospedar um servidor MCP não é uma demo para o cliente. Comparação entre chat hospedado, Claude Desktop com extensão e seu próprio cliente desktop.