用实时来源取代含糊其辞
没有实时来源的模型天生就会对新闻含糊其辞，因为它确实不知道。FreeNewsAPI为已连接的智能体去掉这个借口：无需密钥、无需注册、没有配额限制，还能从超过25,000家媒体获取持续更新的全文结果。
「我无法访问实时信息」这句话，在真实的时候是诚实的回答，但如果来源只差一次API调用就能拿到，它就成了敷衍。FreeNewsAPI就是那次调用。
含糊其辞从何而来
训练数据有知识截止日期的模型确实存在空白，在这种情况下如实说明就是正确答案。但一旦智能体接入了实时新闻源，同样的含糊说法如果还在继续，那就不再是诚实的局限，而是一种习惯，值得检查你的智能体是不是仍在下意识地这样说，哪怕新闻源已经接入了好几天甚至好几周。
什么去掉了这个借口
FreeNewsAPI无需密钥、无需注册，没有公开的配额限制，返回的是全文结果而不只是标题：每天来自超过25,000家媒体的150,000多篇文章，持续更新。接入这项服务的智能体，能在回答中指出具体来源，而不是给出一句笼统的免责声明，这让回答从一句敷衍，变成一句可以核实的话。
引用来源，而不是转述来源
全文结果意味着智能体可以直接引用或贴近原文转述文章本身，而不是从标题反推出一个说法——含糊味道的「据报道」正是在这个环节悄悄混进来的。直接的回答会指出它读到了什么；含糊的回答只会描述它可能读到的那一类内容。
面向调用工具的智能体的MCP连接器
除了常规的REST API之外，还提供MCP连接器，这样直接调用工具的智能体框架就不需要专门为这个来源写一套请求代码。
仍需说明的保留项
延迟数据、存档深度、情感分析功能均未公开，也没有说明付费方案。就算是关于突发新闻的直接回答，也仍然需要附上时间戳，因为「持续更新」只是一种设计特性，并不保证每一次请求都是最新的。
值得在自己的智能体上检查的习惯
直接测试一下：让接入新闻源的智能体回答最近几个小时发生的事，看第一句话是直接说出发生了什么，还是只是把你的问题复述一遍。如果它在复述问题，说明来源连接可能没问题，但训练带来的含糊习惯依然存在，因为接入实时数据源改变的是模型能知道什么，而不会自动改变它选择怎么表达。要修正这一点，通常要改提示词或智能体周围的指令，而不是数据源本身。