通义千问API无法直接接入Google搜索核心系统，但可通过五种方式在Google生态中调用：一、Google Apps Script构建办公辅助工具；二、Chrome扩展注入AI能力至搜索页；三、Google Cloud Workflows编排AI增强流程；四、Google Colab交互式验证效果；五、Vertex AI Agent Builder将其注册为外部工具。
如果您希望在Google搜索生态中集成通义千问的AI能力以增强搜索结果的理解与生成能力，需明确：Google官方搜索服务（google.com）不开放第三方大模型API直接接入其核心搜索排名或展示系统。通义千问API无法被Google用于替代或修改其自有搜索算法。以下是实现“在Google相关场景中调用通义千问API”的可行路径：
一、通过Google Apps Script调用通义千问API构建辅助搜索工具
Google Apps Script是运行在Google Cloud上的无服务器脚本环境，可作为中间层发起HTTP请求调用通义千问API，适用于Gmail、Google Sheets、Google Docs等办公场景中的AI增强功能。
1、打开Google Apps Script编辑器（script.google.com），新建项目。
2、在脚本中配置通义千问API的Authorization头和base_url，使用UrlFetchApp.fetch()发起POST请求。
3、构造符合DashScope兼容模式要求的请求体，包括model字段设为qwen-plus，messages数组包含system与user角色内容。
4、将API Key存储于Apps Script的PropertiesService中，避免硬编码暴露密钥。
5、部署为Web App并设置执行权限为“任何人（即使匿名）”，获得可嵌入Google Workspace插件的端点URL。
二、在Chrome扩展中注入通义千问AI能力至Google搜索页面
通过开发Chrome扩展，在用户访问google.com搜索结果页时，向页面注入JavaScript逻辑，捕获搜索关键词并异步调用通义千问API，将生成的摘要、多角度分析或语义扩展内容以侧边栏或高亮注释形式叠加显示。
1、创建manifest.json文件，声明"activeTab"、"scripting"和"https://dashscope.aliyuncs.com/*"权限。
2、编写content.js，在匹配google.com/search页面后监听input[name='q']的提交事件或URL参数变化。
3、使用fetch向自建代理接口（如Cloudflare Worker）发送请求，该代理转发至DashScope API，规避浏览器CORS限制。
4、解析API返回的completion.choices[0].message.content，生成DOM节点插入到搜索结果顶部区域。
5、在popup.html中提供模型切换控件（如qwen-turbo/qwen-plus）和温度值调节滑块。
三、利用Google Cloud Workflows编排通义千问API调用流程
Google Cloud Workflows支持YAML定义的无服务器工作流，可安全连接外部API，适合构建企业级AI搜索增强管道，例如将Google Custom Search JSON API结果作为输入，交由通义千问进行语义重排、摘要生成或问答提炼。
1、在Google Cloud Console中启用Workflows API，并创建新Workflow。
2、在workflow.yaml中定义http_call步骤，method设为POST，url指向DashScope兼容模式v1/chat/completions。
3、使用secrets模块引用已存储的DASHSCOPE_API_KEY，确保密钥不泄露于日志或配置中。
4、将Custom Search返回的items[].snippet拼接为user message，加入system role提示词限定输出格式为Markdown列表。
5、部署Workflow并触发执行，获取JSON响应后通过Pub/Sub分发至Cloud Function做前端渲染适配。
四、通过Google Colab Notebook交互式调用通义千问API模拟搜索增强体验
Google Colab提供免费GPU与网络环境，适合快速验证通义千问在搜索意图理解、长文档摘要、多跳推理等任务上的表现，虽不构成生产级接入，但可作为原型演示与效果评估手段。
1、在Colab中新建Notebook，运行!pip install dashscope安装SDK。
2、使用%env DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx设置临时环境变量。
3、调用dashscope.Generation.call()，prompt设为“请根据以下Google搜索摘要，总结核心事实并指出潜在矛盾点：{snippet_text}”。
4、将Google搜索结果手动复制粘贴至snippet_text变量，运行单元格获取结构化分析。
5、使用IPython.display.Markdown渲染输出，支持LaTeX公式与表格，提升技术汇报可读性。
五、借助Google Vertex AI Agent Builder连接通义千问作为外部工具函数
Vertex AI Agent Builder允许开发者注册自定义工具（Tool），当用户在Google搜索风格的对话界面中提出复杂查询时，Agent可自动选择调用通义千问API完成子任务，例如实时翻译搜索词、解释专业术语、生成对比表格等。
1、在Vertex AI Studio中创建新Agent，选择“Build with tools”模式。
2、点击“Add tool”，选择“REST API”类型，填入DashScope base_url及鉴权方式（Bearer Token）。
3、定义tool specification JSON，包含name为qwen_summarize，description为“对长文本进行精准摘要，保留关键实体与数字”。
4、在Agent instructions中明确指示：“当用户请求摘要、解释、翻译或跨语言信息提取时，必须调用qwen_summarize工具”。
5、部署Agent后，通过Google Cloud console测试界面输入“用中文解释这篇英文论文摘要”，观察工具调用链与最终响应。
