DeepSeek Harness Hub
← 返回列表

Agent 搜索工具taxueseek/argo

MCP兼容 / 相关生态spec-screenedsearch在 GitHub 查看 ↗
需源码安装

专门为 agent 打造的开源 agent 搜索工具,具备…

暂不能直接安装(需源码编译或环境不满足):仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装。 · 最近上游提交 2026/9/17 · 已提供中文文档

专门为 agent 打造的开源 agent 搜索工具,具备 200+的搜索源及多语言搜索能力,覆盖中文/英文/学术/代码/购物/金融/新闻/百科。

综合分
61.1
GitHub 分
61.1
用户评分
★ Stars
144
周下载量
85
兼容 / 相关生态插件(非 dsh 原生,请按其对应运行时安装)
git clone https://github.com/taxueseek/argo.git
🟢实装验证通过· 2026/9/18
由 dsh-plugin-verify(GitHub Actions)在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/18(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
安装兼容性检查需源码安装

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

npm 包argo-search @ 1.0.1
Node 引擎要求 >=18 · 基线 Node 22.19 满足
dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
入口文件main/exports/bin 已声明

仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/17 04:56:10

用户评分
还没有人投票,来当第一个
订阅周报,不错过优质插件更新
每周一封 · 高评分插件 + 新用户活动

README

中文 ·
English ·
日本語 ·
한국어 ·
Español

介绍 ·
对比 ·
证明 ·
机制 ·
快速开始 ·
能力 ·
配置 ·
更新

这是踏雪寻仙 DeepSeek Harness 插件系列的一员,作者还有其他的优秀插件:dsh-files(传文件读文档) · dsh-snippets(片段收藏夹) · dsh-healthcheck(只读体检) · dsh-plugin-guard(插件安全审计) · taxue-dsh-artisan(提示词反推与多供应商生图)—— 完整插件栏目见个人主页

它和「模型自带搜索 / AI 搜索 / 聚合搜索」比,强在哪

简单来说:前三种方案解决「人找信息」,Argo 解决「Agent 及搜索核查于一身,具备一条龙的搜索服务」。差别不在界面,在交付物,给人看的叫总结页或链接清单,给 Agent 的应是能排序、能复核、不撑爆上下文的优质内容,更可靠的搜索信息。

| 维度 | 模型自带搜索 | AI 搜索(总结型) | 聚合搜索 / 搜索引擎 | Argo |
|------|------------|-------------------|---------------------|----------|
| 结果形态 | 拼好的长文本 | 给人看的总结页 | SERP 链接清单 | 精简 JSON:证据候选 + 可信度分解 |
| 垂直问题(行情 / 化学式) | 泛搜网页 | 泛搜再总结 | 泛搜网页 | 直连垂直源,直接给答案 |
| 证据可信度 | 无评分 | 无结构化评分 | 无评分 | selection · absorption · freshness · 共识 |
| 重复查询 | 每次都打网 | 每次都打网 | 靠页面缓存 | 双层缓存(内存 + SQLite),热查询约 10ms |
| 成本控制 | 不可控 | 单次贵 | 免费但费事 | 预算模式,免费优先,Key 全可选 |
| 多语言 | 随模型走 | 随模型走 | 随引擎走 | 语言检测 + 引擎语言参数 + 多国语言支持 |

机制上,Argo 把搜索当成一条证据管线:语言检测 → 领域路由 → 多引擎召回 → RRF 融合 → 证据快评,交付的是 Agent 可直接排序、可 fetch 复核、不撑爆上下文的材料。工具链不用换,需要换的是「搜索结果应该长什么样」——再往下一层,还有和「再包一层搜索 API 的差别」,那是实现细节的对比。

2026,检索正在发生什么变化

Agent 干活的量级变了,检索的玩法跟着变了四件事,每一件 Argo 都已经落在代码里:

1. 检索从「给链接」变成「给证据」。 Agent 不看网页排版,它要能排序、能复核、不撑爆上下文的结构化材料——所以 Argo 交付的是带可信度分解的 JSON,而不是 SERP 清单。
2. 上下文成为第一成本。 一次网页抓取动辄上万 token,Agent 的窗口烧不起。Argo 的 Agent 档单次约 3.7KB,字段集合与字节预算都有检查卡着,升级不会悄悄变胖。
3. 网站开始为 AI 备料。 llms.txt 标准与 .md 直出在头部文档站快速铺开——Argo 抓取链第零级自动探测这些 AI 友好变体,命中即跳过整条反爬链;HTTP/TLS 都失败还有 r.jina.ai 阅读器级保底。
4. 免费开放生态够用了。 政府、学术、标准、安全机构的开放 API + 免 key 引擎,已经能覆盖大多数领域(198 个免配置源);稀缺免费额度(firecrawl 1000 credits/月、stackexchange 300 次/天)做了「日常补位、关键顶上」的分层,订阅墙不是唯一解。
5. 检索质量从「感觉」到「度量」。 排序有金标(MRR/nDCG 地板)、融合有增益消融检查、路由有负向控制矩阵——「这版比上版好吗」从此是数字问题,不是玄学。

v2.8.9 把以上全部落地:237 个源、92 个领域、198 个免配置开箱。逐项细节见 docs/为什么选择argo.md 与 发布说明。

这是什么

Argo 是给 AI Agent 用的多语言搜索基础设施。

真实检索从来不是「一种语言 + 一个搜索框」:有人问 A 股行情,有人问 World Cup,有人用日文找动画,有人要 IMDb 上的导演信息。Argo 的出发点很朴素——按领域、按语言、按需求选路,把问题送到合适的源,而不是一律扫网页标题。联网搜索与本机文件搜索一体可用。

产出不是「链接清单」,而是「证据候选 + 可信度分解」。路选对了,证据才站得住。

和「再包一层搜索 API」的差别

| 常见做法 | Argo |
|---------|------|
| 绑死一个引擎、一个 Key | 多引擎自动选路,免费优先、可配预算 |
| 啥问题都泛搜网页 | 垂直源优先:行情、影视、体育、宏观、化学等先给答案型结果 |
| 默认只按中英优化 | 多语言识别 + 引擎语言参数 + 跨语言回退 |
| 搜完直接拼摘要 | 选择门槛 × 证据密度 × 时效 × 多源共识 |
| 引擎挂了整条链路挂 | 熔断、负缓存、分阶恢复(防垂直源串味) |
| 每次查询都重新打网 | 双层缓存(内存 + SQLite),热查询约 10ms 级 |
| 日常和研究一个慢 | 日常少开引擎、研究再放宽 |
| Agent 上下文被长 JSON 撑爆 | MCP 响应可紧凑裁剪,snippet 可控 |

问啥像啥

| 你这样问 | 大致会怎样 |
|----------|------------|
| python asyncio error handling | 编程问答域 → StackOverflow/StackExchange 官方 API,带得分与采纳标记 |
| AAPL / 美股盘前 | 美股域,与 A 股分流 |
| 肖申克的救赎 主演 / Inception director | 影视域 → IMDb 等 |
| 梅西 俱乐部 / 库里 球队 | 体育域 → TheSportsDB 等 |
| 埃菲尔铁塔在哪 / where is Eiffel Tower | 地理实体 → OpenStreetMap 等 |
| NASA founding year / 国务院职能 | 组织实体 → Wikidata 等 |
| 周杰伦 专辑 / Taylor Swift album | 媒体域 → iTunes 等 |
| アニメ おすすめ / 한국 영화 추천 | 识别日/韩语 → 语言友好源,少塞中文专用站 |
| 美国 CPI、日本 通胀率 | 宏观数据域;国别分流(本国权威源优先) |
| log4j 漏洞 CVSS / nodejs 22 end of life | 安全域 → NVD 官方;生命周期域 → endoflife.date |
| attention is all you need | 学术域 → arXiv/OpenAlex/CrossRef,元数据与 DOI 直连 |
| 阿司匹林 分子式 | 化学域 → PubChem 类答案 |
| 台积电估值分歧(深度研究) | 拆子问题 + 多源并行,垂直源被 boost |

它怎么工作

查询
├─ 意图消歧(可选)
├─ 查询改写(可选;路由仍看原始意图)
├─ 语言检测 + 语言偏好
├─ 路由(域规则 + TF-IDF + 预算 + 语言补充源 + 热路径缓存)
├─ 多引擎召回(熔断 / 负缓存 / 并行)
├─ 空结果分阶恢复(放宽 → 换同族/通用 → 跨语言;防污染)
├─ RRF 融合 + 可选精排
├─ 证据快评(权威 · 证据密度 · 时效 · 共识)
└─ 统一 JSON(含 engine_outcomes / recovery / route_reason)

证据评分(简版)

selection  ≈ 域名权威,SERP/跳转链压到很低
absorption ≈ 数字 / 定义 / 对比 / 披露等证据密度
freshness  ≈ 发布时间(会忽略「2015 年以来」这类历史对比年)
综合       ≈ 0.40·selection + 0.35·absorption + 0.15·freshness + 0.10·引擎分

结果字段含 selection、absorption、credibility_fast、evidence_flags 等,方便 Agent 直接排序。

Agent 使用纪律(建议)

1. 高后果问题(持仓、安全、是否属实):search → 看快评分 → 对 top 结果 fetch → 再下结论
2. 数字:写清计算方式,冲突时并列,不要硬合并
3. 搜索结果页 / 跳转链:不要当正文信源
4. 社交帖:当舆情与叙事,不当事实真值
5. 事实核查:宁可多一两条分层查询(来源 / 对比 / 主体)

快速开始
任选一种即可。以 GitHub 为唯一安装来源(npx github:taxueseek/argo 或 install.sh / install.ps1),当前推荐 v2.8.9。请勿用 npm install argo-search——npm registry 上那份是非官方陈旧版 v1.0.1(非本仓库维护,功能残缺、不随本项目更新)。本包 package.json 已设 private: true 防止误发布到 npm registry。

零配置就能跑:不配 API Key 时走免费引擎 + 本地 local_ 引擎;配了 Key 的源质量通常更好,没配则自动跳过。

方式一:一键脚本(推荐本机长期用)

macOS / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/taxueseek/argo/main/scripts/install.sh | bash

Windows(PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://raw.githubusercontent.com/taxueseek/argo/main/scripts/install.ps1 | iex"
或下载后执行:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/install.ps1

装到指定目录、并挂 Skill 入口:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/taxueseek/argo/main/scripts/install.sh \
| bash -s -- --home "$HOME/.local/share/argo" --link "$HOME/.claude/skills/argo"

验证:

python3 ~/.local/share/argo/scripts/search.py "python asyncio error handling" --json
python3 ~/.local/share/argo/scripts/search.py --list-engines

方式二:MCP 不装包,直接用 GitHub(推荐 Agent 快速挂载)

需要 Node.js 18+ 和 Python 3.9+,首次执行一次:

pip3 install pyyaml

npx -y github:taxueseek/argo

客户端配置示例(Claude Code / Cursor / Kimi 等):

{
"mcpServers": {
"argo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:taxueseek/argo"]
}
}
}

DeepSeek Harness 一键插件(.dsh-plugin bundle)

在 DeepSeek Harness 里一行安装(两种装法):

装法 A:14 个 mcp__argo__ 工具(主包自带 bundle,与 MCP 全量相同)
dsh plugin --profile web add "github:taxueseek/argo"

装法 B:搜索工具 + wide_research 并行研究调度(子包)
dsh plugin --profile web add "github:taxueseek/argo#main&path:packages/dsh-plugin"

重启 dsh web 后生效。包结构见 packages/dsh-plugin/;同 id mcp-argo / wide-research 可在用户层 cordis.patch.yml 覆盖。装法 B 的 wide_research 模块只存在于子包依赖树,主包 patch 不引用它,避免只装主包时 Cordis 解析失败。

依赖清单(通俗版)

| 依赖 | 必需? | 干什么用 | 不装会怎样 |
|------|:------:|---------|-----------|
| PyYAML | ✅ 必需 | 读配置文件 | 完全跑不起来,安装脚本会自动装 |
| curl_cffi | ❌ 可选(v2.7.3 新增) | 模拟浏览器 TLS 指纹,过反爬站(Cloudflare 等) | 反爬站抓取成功率低一些,日常搜索无影响 |
| ddgs CLI | ❌ 可选 | 本地免 key 搜索的 10 个后端引擎 | 少一批零成本本地搜索源,其余不受影响 |
| realtime-index CLI | ❌ 可选 | 实时索引引擎(搜刚发布的内容) | 该引擎自动禁用,显式指定会回退通用引擎 |
| Chrome | ❌ 可选 | 页面截图、JS 渲染页、登录态抓取 | 截图工具不可用,其余正常 |
| pdfplumber / PyMuPDF | ❌ 可选 | PDF 提取 | argo_pdf 不可用,其余正常 |
| Playwright | ❌ 可选 | 截图增强 | 截图工具回退 Chrome CDP,其余正常 |

安装脚本(install.sh)只自动装前两个;其余可选依赖按需 pip install 或 brew install 即可。
更稳、完全不依赖 Node 的写法:先装脚本(方式一),再指向本机 Python:

{
"mcpServers": {
"argo": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/argo/scripts/mcp_server.py"]
}
}
}

Python 路径特殊时:export ARGO_PYTHON=/path/to/python3(仅 npx 入口会读)。

方式三:git clone(开发 / 改源码)

git clone https://github.com/taxueseek/argo.git
cd argo
pip3 install pyyaml
bash scripts/install.sh --link ~/.claude/skills/argo   # 可选
python3 scripts/search.py --list-engines

适用平台

| 平台 | 接入方式 | 说明 |
|------|---------|------|
| Claude Code | MCP / Skill 链接 | npx 或 mcp_server.py;也可用 link_source.py |
| Kimi / Grok Build | MCP Server | 同上 |
| Cursor / Cline / Continue | MCP | 支持 MCP 的 IDE 插件均可 |
| 命令行 | search.py / bin/argo | 脚本、定时任务、人工排查 |
| Python 项目 | from search import super_search | 库调用 |

安装后自检

python3 --version          # 需要 3.9+
python3 -c "import yaml; print('PyYAML OK')"
python3 -m pytest tests/test_unit.py -q   # 可选
python3 scripts/search.py --list-engines

能做什么

五种能力,通俗说

1. 通用搜索 + 垂直搜索,双管齐下

日常问题走通用网页搜索;一问到行情、影视、体育、宏观这类「有标准答案」的问题,自动切到垂直源直接给答案,而不是扔给你一堆链接。目前 237 个源(198 个免密钥开箱可用)、92 个业务域,金融 / 宏观 / 影视 / 体育 / 地理 / 组织 / 媒体 / 化学 / 学术 / 代码等都有专门的路。

2. 缓存:不重复花冤枉钱

时效性没那么强的内容(百科类、历史数据这类),第一次查完会进缓存,之后同样的查询直接命中,不再每次都走一遍 API。双层缓存(内存 + SQLite),热查询约 10ms 级返回,既省钱也省时间。

3. 专为 Agent 设计,更省 Token

产出是「证据候选 + 可信度分解」的精简 JSON,不是长篇网页;MCP 响应可以按需裁剪,snippet 可控,不会撑爆 Agent 的上下文。比常规模型自带的搜索能力更专业、更省 Token。

4. 深度研究

把一个笼统的问题拆成多个子问题,多源并行采集,最后给出「还差什么证据」的缺口提示。适合综述、调研这类要全面、要扎实的场景。

5. 登录态专业搜索(专业模式,默认关闭)

知乎、小红书、公众号这类要登录才能看的内容,以及 JS 渲染页、反爬页,用真实浏览器配合登录态去搜。默认关闭,需要时开启,依赖 ego lite 和 WebBridge 两个东西,详见下节「登录态专业搜索」。

6. 时间能力(时间窗 + 方向排序)

要搜「最近几天刚发布的内容」,用 --since 7d 这类时间窗框住发布时间范围,判断新旧不再靠猜。支持引擎(如 realtime_index,免 Key 实时索引源,结果自带发布时间)把窗口下推给数据源;其余引擎的融合结果会按 published_at 最后再剔除明确超窗的条目(宽松策略,无时间字段的保留),返回包带 time_filtered 统计,CLI 与 MCP 均支持。--since 7d 与「7 天前的绝对日期」等价、共享缓存;--until 2026-08-01 含当天。配合 --sort newest|oldest 按发布时间重排——找最新动态用 newest,找最早出处用 oldest。

能力入口速查

| 能力 | 说明 | 入口 |
|------|------|------|
| 统一搜索 | 路由 → 召回 → 融合 → 快评 | search.py / argo_search |
| 本地文件搜索 | 本机代码/笔记/记忆(非联网) | argo_local_search |
| 本地文本预览 | 白名单目录内预览(fail-closed) | argo_local_read |
| 可复算 | 受限子进程重算数字(默认拒绝) | argo_recompute |
| 深度研究 | 拆子问题、多源采集、缺口提示 | research.py / argo_research |
| 可信度评估 | 权威 / 证据密度 / 时效 / 交叉验证 | evidence.py / argo_evidence |
| 证据核验(完整链路) | 高后果问题标记 fetch_required + 每条 fetch_suggested;--verify 一键抓正文核验、回填「核实后证据分」、核实过的链接自动记住 | search.py --verify 3 / research.py --verify 3 |
| 意图消歧 | 多义词、品牌碰撞、策略建议 | clarify.py / argo_clarify |
| 页面抓取 | HTTP 优先,必要时浏览器降级 | argo_fetch(mode=extract 可结构化) |
| 截图 / PDF | 页面截图、PDF 结构化提取 | argo_screenshot / argo_pdf |
| 站点爬取 | 列表页批量抓取 | argo_crawl |
| 社交与舆情 | 微博 / 小红书 / B 站 / Reddit / X 等 | argo_social_search |
| 实时索引搜索 | 免 Key 实时索引源,结果带发布时间,适合「最近几天有什么新东西」 | --engine realtime_index |
| 时间窗过滤 | --since / --until(7d 或 2026-08-01)限定发布时间范围;支持引擎下推 + 融合后过滤(time_filtered),CLI 与 MCP 均支持 | --since 7d |
| 时间方向排序 | --sort newest\|oldest 按发布时间重排(最新动态 / 最早出处) | --sort oldest |
| 登录态专业搜索 | 知乎 / 小红书等登录墙正文、JS 渲染页、登录站点接口直取 | sub-skills/ego-search/scripts/ego_search.py(默认关闭,见下) |

预算模式

| 模式 | 适合 | 行为 |
|------|------|------|
| fast | 简单问题、要速度 | 免费引擎优先,跳过付费精排 |
| auto | 默认日常 | 成本感知,质量与花费折中 |
| deep | 调研、综述 | 质量优先,可多用引擎 |
| budget | 额度紧 | 配额控制,用完降级 |

当前大致能力(v2.8.9)
- 输出减重与漏斗归因(v2.8.9 新增):默认输出 −66%(同一段结果不再重复三遍,--envelope 开完整版);六格漏斗(路由→调用→返回→去重→过滤→保留)让「搜到 0 条」能定位塌在哪一层;阶段耗时账拆出过滤与恢复,慢在哪不再被指错方向
- DSH 插件工具原生化(v2.8.5 新增):argo_search / argo_fetch 原生一等工具默认可用(CLI 单发,不依赖 MCP 连接);schema 由 gen_native_tools.py 从 mcp_tools.py 唯一来源生成(漂移检查测试把关);nativeTools 配置可按需启用全部 13 个工具(argo_research 除外)
- MCP 默认关闭(v2.8.5 变更):三形态接入——MCP 按需挂载(profile patch)/ 原生工具(默认入口)/ 原生 web_search seam;平时零常驻 token 开销
- Windows 全平台兼容(v2.8.5 增强,社区贡献):临时路径走 tempfile.gettempdir();解析映射显式 UTF-8(根治 GBK 静默失效);解释器运行时解析(python3 → python → sys.executable);symlink 无权限退化 junction;PowerShell 一键安装 install.ps1;--spotlight 无 mdfind 自动退化 rg
- 配额自愈完整链路(v2.8.5 新增):HTTP 200 业务错误封套识别(火山/知乎风格);远端配额耗尽自动标记 → 路由全模式排除 → 备用源接管 → 周期边界自愈回归;配额/鉴权错误不毒化自适应分数与熔断
- 抓取全局 deadline(v2.8.5 新增):ARGO_FETCH_DEADLINE_S(默认 60s)封顶降级链总耗时;429/503 停止信号;tinyfish 渲染层(TINYFISH_API_KEY)+ {url}.md 变体探测;移动 UA 首发身份记忆
- 本地数据融合(v2.8.4 新增,深度研究 L1):工作包可带 file_inputs(本地一手数据白名单入账,登记 sha256/来源记录)与 recompute(可复算执行器,受限子进程安全重算,重算值与检索数字冲突触发 recompute_conflict);dossier 输出 local_sources,本地一手计入一手命中(防 no_sources 假阴性)
- 多客户端 MCP 一键接入(v2.8.4 新增):argo mcp inject 一键给 Claude Code / Cursor / Windsurf / Codex / OpenCode / Cline 注入 argo MCP(原子写 + 备份 + 可逆,客户端来源 mcp/clients.yaml)
- 结构化搜索增强(v2.8.4 新增):查询归一化(全角→半角、点号版本拆斜杠)+ 检索变体 + 复杂度门控(低复杂度查询不放行高价多轮);social 域语法优先(from:/subreddit:/lang: 命中提前)+ TF-IDF 检索修复(丢弃中文引擎后继续看 top-2/3);--include-local 本机命中并入(默认关)
- Keenable(v2.8.4 新增):接入通用网页搜索引擎(L1 声明式 HTTP,免费体验期,ARGO_KEENABLE_API_KEY)

- 多语言路由修复(v2.8.3 新增):ja/ko 查询返回目标语言(不再被中文引擎污染);德法西意等多语言走 anysearch 返回对应语言;weighted RRF 弱源降权(weakest-link,论文 2508.01405);anysearch 进程内 builder(更快更稳)

- Windows 全平台可用(v2.8.2 新增):移除 npm os 限制;全链路 UTF-8 防线(PYTHONUTF8 + -X utf8 + 6 处 JSON read_bytes)根治 GBK 崩溃;工具探测改 shutil.which;Chrome/Edge 自动发现;Ctrl+C 干净退出
- DSH 插件两种装法(v2.8.2 新增):主包自带 dsh.bundle,dsh plugin add github:taxueseek/argo 即得 14 个 MCP 工具;子包再加 wide_research 并行研究调度
- wide_research 证据检查(v2.8.2 新增):输出自带 quality_gate_results(conclusion_cap low/medium/high),与 dossier 同一套语义;depends_on 依赖分阶段;仅 http(s) 入证据账本;worker 不可调 argo_research(防研究套研究)
- 取证协议化(v2.8.2):深度研究只产 dossier(来源/覆盖/缺口/检查),判断稿归 Agent;--work-packages 按 depends_on 分阶段
- 证据完整链路(v2.8.0 新增):搜索输出自带证据门控——高后果问题(金融/医疗/法律)标 fetch_required,每条结果标 fetch_suggested;--verify 一键核验正文并回填「核实后证据分」,核实过的链接自动记住,下次搜索直接显示已核实
- 求职搜索 v3(v2.8.0 升级):argo job 结构化字段 + 增量监控 + 指纹去重,新增 Ashby ATS 免 Key 后端与北京高校就业源
- 天气双源并行(v2.8.0 升级):wttr.in + Open-Meteo 双源,地理编码 + 空气质量,问天气不落空
- 通用搜索增强(v2.8.0 新增):Parallel 搜索(长文摘录、多路召回)与 You.com(网页+新闻合并、时效动态化),无 Key 优雅降级
- 237 个搜索源(198 个免密钥开箱可用)、92 个业务域:通用网页 + 金融 / 宏观 / 影视 / 体育 / 地理 / 组织 / 媒体 / 化学 / 学术 / 代码等(来源:config.yaml 与 engines/specs/.yaml)。逐源清单(费用 / 密钥 / 状态 / 域组合 / 特别能力)见 搜索源使用文档,该文档由脚本从声明生成、有检查防漂移;选源判断与语义分工见 references/engines.md
- 垂直结构化模态卡:火车票 / 油价 / 贵金属 / 万年历 / 星座 / 手机参数 / 汽车 / 医疗挂号等查询返回实时结构化卡片(modal_card 域 → bocha_ai 原生引擎,失败自动回落 web 搜索)
- 双层缓存:内存 LRU + SQLite 持久化,时效性弱的内容不重复打 API;登录态结果单独隔离,不污染公共缓存
- 为 Agent 节省 Token:MCP 响应可紧凑裁剪、snippet 可控,输出为精简 JSON 而非整页文本
- 14 个 MCP 工具:搜索、研究、证据、消歧、抓取、截图、PDF、社交舆情、本地文件搜索、站点爬取、本地预览、可复算、公众号文章全文、招聘聚合
- 多语言搜索:中、英、日、韩、西里尔、泰、阿、希伯来、希腊、天城体等;路由与引擎参数跟着语言走;非中文查询避免误入知乎 / 搜狗微信 / A 股快照等中文专用源
- 登录态专业搜索:ego-search 子技能,登录墙正文 / JS 渲染页 / 登录站点接口直取(默认关闭,见上节)
- 垂直域检查:空结果恢复时不把 pypi / npm / 快讯等无关源「串」进影视、体育查询
- 日常更快、研究更全:engine_policy 分层——日常 combo 收紧,deep / research 再放开长尾源
- 引擎层 HttpClient 接入(v2.7.3 追加):HTTP/HTML 引擎 GET 统一走 UA 轮换 + 重试 + 重定向跟随层,arxiv 类 UA 敏感引擎从 5s 超时空返回变为 2s 内 10 条有效结果;ARGO_ENGINE_HTTP_CLIENT=0 回退 urllib
- TF-IDF 强语义注入(v2.7.3 追加):marginalia / open_meteo / usda / gov_policy / cnii 等 25 个垂直引擎不再被正则域压制——「独立博客 长尾」路由到 marginalia、「营养成分 热量」路由到 usda、「国务院 政策」路由到 gov_policy
- 70 域 TTL 全覆盖(v2.7.3 追加):实时卡片/快讯/行情缓存 5-15 分钟(此前 1 小时),学术稳定型放宽到 2 小时
- 垂直源中英双语(v2.7.3 追加):worldbank / eurostat 英文国家与指标名(China GDP / US inflation / Japan population 实测命中);快讯类引擎触发词放行全量榜单;百科条目页直接命中保底

引擎与路由

当前配置 237 个源(198 个免密钥开箱可用)、92 个业务域(以 config.yaml 与 --list-engines 为准)。

直连与垂类(节选)

| 引擎 | 场景 | 成本倾向 |
|------|------|----------|
| anysearch / duckduckgo | 通用 / 技术 | 免费 |
| sina_quote / tencent_quote / eastmoney | A 股行情 / 资金 | 免费 |
| finviz / seeking_alpha | 美股与海外金融 | 视配置 |
| imdb / itunes / thesportsdb | 影视 / 音乐 / 体育 | 免费为主 |
| local_openstreetmap / wikidata / wikipedia | 地理 / 组织 / 百科 | 免费 |
| arxiv / semantic_scholar / openalex | 学术 | 免费为主 |
| pubchem / gbif / rfc_editor | 化学 / 物种 / 标准 | 免费 |
| github / stackoverflow / pypi / npm | 代码与包 | 视配置 |
| byted / bocha / octen | 中文网页 / AI 搜索 | API / 低成本 |
| zhihu / wechat_sogou | 中文观点 / 公众号 | API / 免费 |
| tavily / exa | 国际 / 语义 | 付费或额度 |
| stackexchange / doi / endoflife / nvd / flk_law | 问答官方 API / 论文元数据 / 生命周期 / 漏洞 / 法规原文 | 免费 |
| twitter / reddit / xiaohongshu / bilibili / weibo | 社交 UGC | 免费(部分需登录) |

本地零成本层(local_)

不依赖独立的 SearXNG 服务。主路径用进程内 HTML / RSS / JSON 解析(如 local_bing、local_sogou、local_google、local_arxiv 等)。多语言查询时,路由会按语种动态改写引擎语言参数(例如 Bing setlang),并参与 RRF 融合。

登录态专业搜索(ego-search,默认关闭)

普通搜索拿不到知乎、小红书、微博、公众号等需要登录的内容,也常抓不回来 JS 渲染页 / 反爬页。ego-search 用真实浏览器去做这类搜索:继承登录态、抓登录墙后的正文、在已登录站点直接调接口取数据(如知乎搜索接口)。

默认关闭,需要时开启(在 argo 目录下运行):

python3 sub-skills/ego-search/scripts/ego_search.py enable

常用命令:python3 sub-skills/ego-search/scripts/ego_search.py status(查看状态)、... disable(关闭)、search / fetch / api(分别对应浏览器搜索、抓正文、调站点接口)。

依赖(装好其中一个就能用,两个都装更好):

| 依赖 | 官方项目 | 是什么 | 什么时候用 |
|------|----------|--------|-----------|
| ego lite | lite.ego.app | 专门给 Agent 用的浏览器应用(仅 macOS),初始化后提供 ego-browser 命令 | 默认首选:独立空间,不抢你正在用的浏览器标签 |
| WebBridge | Kimi WebBridge 官方帮助中心 | 浏览器扩展桥,复用 Chrome / Edge 里已登录的会话 | ego lite 没装,或想直接沿用日常登录态时 |

登录态搜到的结果不写公共搜索缓存(避免污染共享缓存),需要融合时用 merge 命令把常规结果和登录态结果放一起分析。

使用示例

金融

python3 scripts/search.py "贵州茅台股价" --explain
典型:命中 stock_query → 行情快照源

学术

python3 scripts/search.py "transformer attention mechanism paper" --json
domain 常为 academic,引擎组合含 arxiv 等

研究与核验

python3 scripts/research.py "2026 公募基金二季报 持仓结构" --depth deep --json

python3 scripts/search.py "同一查询" --json | \
python3 scripts/evidence.py "同一查询" --stdin --json

MCP 工具一览(12)

| 工具 | 用途 |
|------|------|
| argo_search | 统一搜索 |
| argo_local_search | 本地文件搜索(非联网) |
| argo_local_read | 白名单本地文本预览(fail-closed) |
| argo_recompute | 受限子进程可复算(默认拒绝,需授权) |
| argo_research | 深度研究(含 social-sentiment 模式) |
| argo_evidence | 可信度评估 |
| argo_clarify | 意图消歧 |
| argo_fetch | 智能抓取(mode=extract 结构化提取) |
| argo_crawl | 站点爬取 |
| argo_screenshot | 页面截图 |
| argo_pdf | PDF 提取 |
| argo_social_search | 多平台社交搜索(mode=sentiment 舆情聚合) |

安装与配置

环境要求

| 项目 | 要求 |
|------|------|
| Python | 3.9+(命令行与 MCP 核心) |
| 依赖 | pip install pyyaml(仅此一个硬依赖) |
| 可选增强 | pip install curl_cffi(TLS 指纹伪造,MIT 许可)。装上后对指纹检测型反爬站(Cloudflare 等)免起浏览器即可抓取;缺失时自动降级,核心功能不受影响 |
| Node.js | 仅在使用 npx 入口时需要 18+ |
| SearXNG | 不需要(内置本地引擎替代) |

API Key(全部可选)

不配置则跳过对应引擎,免费引擎自动保底。请用环境变量,不要把真实 Key 写进仓库或贴到 Issue。

推荐(提升搜索质量)
export TAVILY_API_KEY="你的密钥"
export BOCHA_API_KEY="你的密钥"
export METASO_API_KEY="你的密钥"
export ZHIHU_ACCESS_SECRET="你的密钥"

可选
export BRAVE_API_KEY="你的密钥"
export FELO_API_KEY="你的密钥"
export GITHUB_TOKEN="你的密钥"
export WEB_SEARCH_API_KEY="你的密钥"
export ANYSEARCH_API_KEY="你的密钥"
export OCTEN_API_KEY="你的密钥"
export ARGO_KEENABLE_API_KEY="你的密钥"   # 可选;Keenable 免费体验期

config.yaml 里只写 {ENV_NAME} 占位,不会提交明文密钥。

缓存

默认 SQLite 路径见 config.yaml 的 cache.db_path(一般为 ~/.cache/unified-search/cache.db)。

| 类型 | 大致 TTL |
|------|----------|
| 金融 | 约 5 分钟 |
| 新闻 / 实时 | 约 10–15 分钟 |
| 通用 | 约 1 小时 |
| 研究 / 常青 | 约 2–24 小时 |
| 空结果 | 很短(避免把失败固化) |

常见问题

不配 API Key 能用吗?
能。内置大量本地零成本引擎和免费 API 源,不配 Key 时自动走免费路径。

安装脚本和 npx 有什么区别?
安装脚本适合固定装在本机、改配置、挂 Skill;npx 适合快速把 MCP 挂进 Agent。两者底层同一套 Python 代码。

如何确认引擎是否正常?
python3 scripts/search.py --list-engines,或加 --explain。

会不会在仓库里复制多份代码?
不会。推荐「一份源文件 + 符号链接」。用 link_source.py,不要 rsync 多副本。

CLI 常用参数

python3 scripts/search.py [选项] 查询词

--engine, -e       引擎,默认 auto
--max-results, -n  条数,默认 5
--depth, -d        fast | balanced | deep
--mode             fast | auto | deep | budget
--no-cache         跳过缓存
--explain          打印路由说明
--json             JSON 输出
--timeout, -t      超时秒数
--list-engines     列出引擎

设计取舍

1. 先服务 Agent 吸收,再谈链接数量。
2. 免费与本地优先,付费可选增强。
3. 失败要可观测:空结果、超时、熔断分开标,不静默吞掉。
4. 配置驱动扩引擎,config.yaml 为唯一来源。
5. 唯一来源安装:链接入口、不 rsync 多副本。
6. 不把社交当真理库;社交内容适合扩维与舆情,不适合单独当真值。

适用场景

- Claude Code / Grok Build / Codex / Kimi 等 Agent 的搜索后端
- 多语言、多领域日常问答:中英日韩等 + 金融 / 影视 / 体育 / 学术 / 代码
- 脚本与流水线里需要 可复现、可缓存 的检索
- 事实核查、金融公开信息、实体与公开资料的 多源对照

不太适合单独承担:平台内高级互动定榜、需要长期养服务的最大召回聚合器(已用内嵌本地引擎替代外挂 SearXNG 主路径)。

目录结构(简)

argo/
├── README.md                # 中文介绍(默认)
├── README.en.md             # English
├── README.ja.md             # 日本語
├── README.ko.md             # 한국어
├── README.es.md             # Español
├── SKILL.md
├── package.json             # npx 入口
├── bin/argo.js              # Node 启动 MCP
├── bin/argo                 # Python CLI
├── config.yaml              # 引擎与域配置(来源)
├── assets/readme/           # README 视觉资源
├── backends/
├── mcp/                     # 多客户端 MCP 注入配置(clients.yaml)
├── scripts/                 # search / research / mcp / install …
├── sub-skills/local-search/
├── sub-skills/ego-search/      # 登录态专业搜索(默认关闭,开启命令见正文)
├── tests/
└── docs/                    # 含 ENGINE_CATALOG.md(搜索源使用文档,生成)

最近更新

v2.8.9:输出减重 + 检索更全更快 + 外媒与核查源 5 个

- 更省:默认输出 −66%(同一段结果不再重复写三遍);重复查询 −30%(路由决策缓存);慢网轮等待 −36%(主源卡过 0.8 秒自动补发备选源)
- 更全:召回 +35%、抓取时延 −30%;正文结构保真 0/6 → 6/6(标题、列表、表格不再被压平);中文内容不再被系统性判为低质
- 新增:搜索源 232 → 237(免配置开箱 194 → 198,全部免密钥——卫报、France 24、德国之声,声明核查 FactCheck.org / Full Fact 美英两口径);死源 gdelt 下线
- 更可信:六处「数字互相矛盾」的记账缺陷修复;六格漏斗让「搜到 0 条」能定位塌在哪一层;离线重跑对比工具让改动效果当天可验证;详见 发布说明

v2.8.8:真实用户问题修复 + 全面提速 + 搜索源 232 个

- 修复:按推荐名配密钥后引擎静默失效(#12);抓取链不走代理,GitHub 等站点必然失败(#13)——现在 ARGO_PROXY、config 按域规则、标准代理环境变量都生效,NO_PROXY 尊重
- 提速:命令冷启动 2.1s → 0.55s;配置跨进程缓存 50–82ms → 16–18ms;每次搜索自带各阶段耗时与预算账单,慢在哪不用猜(--no-timing 可关)
- 新增:搜索源 218 → 232(免配置开箱 184 → 194,全部免密钥:国内热榜、安全漏洞、学术开放获取、技能目录、Agent 搜索)、argo answer 直答、argo watch 网页观察、CLI 与 MCP 工具面对齐
- 更稳:三平台惯例路径(新增 argo paths 自省)、支持 Python 3.9、静默故障如实记账;详见 发布说明

v2.8.7:数据源扩充到 218 个 + 一批修复

- 数据源扩充:168 → 218 个源、72 → 89 个领域(新增 StackExchange 问答、DOI 论文元数据、漏洞情报、产品生命周期等官方源),抓取链新增三条拿正文直出通道
- 一批修复:多引擎路由、零结果自动换源、中文重定向、本地搜索降级等;详见 发布说明

v2.8.6:检索提速 + 多源分工

- 引擎竞速、知乎三源分工、多语言与学术分发放宽、死源显形检查

v2.8.5:DSH 插件工具原生化 + MCP 默认关闭 + Windows 兼容

- DSH 插件工具原生化:argo_search / argo_fetch 以原生一等工具注册,默认可用,不依赖 MCP 连接;schema 从 mcp_tools.py 唯一来源自动生成,两侧零漂移;除 argo_research 外 13 个工具都可经 nativeTools 按需启用
- MCP 默认关闭:DSH 三形态接入(MCP 按需挂载 / 原生工具默认入口 / web_search seam),平时零常驻 token 开销,要完整 14 工具面时一条 profile patch 打开
- Windows 全平台兼容(社区贡献 PR #11):临时路径走系统 temp、GBK 编码修复、python3/python 运行时解析、symlink 无权限自动退化 junction、新增 PowerShell 一键安装 install.ps1
- 配额自愈完整链路:远端配额耗尽(HTTP 200 藏错误)自动识别、路由排除该引擎切备用源,周期结束自动回归,无需人工改配置
- 抓取全局 deadline:ARGO_FETCH_DEADLINE_S(默认 60s)封顶降级链总耗时;429/503 停止信号尊重服务器指示;tinyfish 免费渲染层 + .md 变体探测命中即跳过反爬链

v2.8.4:本地数据融合 + 多客户端 MCP 一键接入
- 深度研究能吃你本地的数据了:以前 argo research 只吃网页,现在工作包能带 file_inputs(你的一手 CSV / XLSX / 文献,登记哈希、内容不入账)+ recompute(可复算执行器,安全地重算数字并和检索对账,对不上就提示)
- 挂 MCP 不再手改配置:argo mcp inject 一条命令把 argo 注入 Claude Code / Cursor / Windsurf / Codex / OpenCode / Cline(原子写 + 自动备份 + 可还原)
- 简单问题不被拖成多轮:查询归一化(全角→半角、版本号拆斜杠)+ 复杂度门控(低复杂度查询不放行高价多源)+ 社交/平台检索语法优先 + 丢了一个中文引擎会继续看备选
- 多接一个免费搜索源 Keenable(免费体验期、量较大,到期出问题直接停用即可)
- 安全加固:recompute 封死外部进程出网、主机路径全部改为安装感知(不再写死 ~/.agents 这类)、修了一处会把用户引向陈旧 npm 包的安装提示

完整变更见下表与各版发布说明。

版本记录

| 版本 | 说明 |
|------|------|
| v2.8.9 | 输出减重 + 检索更全更快 + 5 个外媒与核查源:默认输出 15.5KB→5.2KB(−66%,同一份结果不再写三遍,--envelope 可开完整版);路由决策缓存让重复查询 −30%;慢网轮 dispatch −36%(串行域主源超 0.8s 自动补发备选源);取数链路五轮优化(召回 +35%、抓取时延 −30%、长尾 P90 −8%)+ 正文结构还原(标题/列表/表格保真 0/6→6/6)+ 中文质量分偏差修复;新增卫报 / France 24 / 德国之声 / FactCheck.org / Full Fact 五个免密钥源(232→237、开箱 194→198、域 90→92),gdelt 死源下线;六处「看起来对、量起来错」的自洽缺陷修复 + 六格漏斗归因 + 离线重跑对比工具(scripts/replay_eval.py)+ 部署形态门禁与场景阈值契约。详见 发布说明 |
| v2.8.8 | 真实用户报障修复(#12 密钥别名静默失效、#13 抓取链不走代理)+ 全面提速 + 搜索源 218 → 232:统一出口调度(ARGO_PROXY / 按域规则 / 标准代理变量,全程尊重 NO_PROXY);16 处密钥读取统一走别名链;命令冷启动 2.1s→0.55s、配置跨进程缓存 50–82ms→16–18ms、QPP 平坦分早停、--list-engines --detail 瘦身 152KB→51KB;新增直答 argo answer 与网页观察 argo watch,14 个免密钥源(国内热榜与生活 / 安全漏洞 / 学术开放获取 / 技能目录 / Agent 搜索),69 引擎补归类(web_general 兜底 41%→20%,新增 security 领域);三平台惯例路径(argo paths 自省)+ Python 3.9 + 有界并发让超时真正生效;search.py 拆模块 3351→2526 行、相关性回归金标 22 引擎、静态缺陷与输出契约门禁。详见 发布说明 |
| v2.8.7 | 218 源 / 89 域 + 取信技巧三通道 + 路由触发纪律 + macro 零结果修复:批次七/八/九累计 50 个新源(法条/标准/安全情报/学术/新闻/文娱/能源交通/法律政务),stackexchange 与 doi 引擎;抓取链第零级 llms.txt 与 .md 直出探测、新增 r.jina.ai 阅读器级;--engine 逗号多引擎修复、tfidf 计算方式与 route_reason、负向路由控制矩阵、排序金标与融合增益消融检查;中国宏观查询国家统计局前置、全域零结果恢复链放行 L3、救援引擎如实记账。详见 发布说明 |
| v2.8.6 | hedged 竞速 + 知乎三源分工 + 声明式语言分发 + 可达性门 + 学术检索协议:首引擎宽限窗竞速(快引擎只付 1 次调用)、zhihu 全网搜/个人数据接入与防饿死、子查询语言/学术分发(英文源与 17 学术源接入研究采集)、引擎语言元数据与可达性检查(死源显形)、geo 尾链 −56%、学术检索查询构造协议。详见 发布说明 |
| v2.8.5 | DSH 插件工具原生化 + MCP 默认关闭 + Windows 兼容 + 配额自愈 + 抓取 deadline:argo_search/argo_fetch 原生一等工具默认可用(CLI 单发与 MCP 同引擎同守卫,schema 唯一来源生成 + 漂移检查);DSH 三形态接入、MCP 按需挂载默认关;Windows 全平台兼容(临时路径 / GBK / 解释器解析 / junction / install.ps1,PR #11);配额自愈完整链路(200 业务错误封套识别 + 路由排除 + 周期自愈);抓取降级链全局 deadline(ARGO_FETCH_DEADLINE_S)+ tinyfish 渲染层 + .md 变体探测;密钥热读与状态目录唯一来源。详见 发布说明 |
| v2.8.4 | 本地数据融合 + 多客户端 MCP 接入 + 结构化搜索增强 + Keenable:深度研究 L1 本地一手数据入账(file_inputs 白名单 + recompute 可复算执行器 + local_sources,no_primary_sources 计入本地一手);argo mcp inject 多客户端 MCP 一键注入/诊断/还原(mcp/clients.yaml 声明式来源);结构化搜索增强(查询归一化 + 检索变体 + 复杂度门控 + social 域优先 + TF-IDF 检索修复 + --include-local);接入 Keenable 通用网页搜索(L1 声明式 HTTP,免费体验期);安全加固(recompute 封死 subprocess/os.system 出网通道 + 主机路径单来源化)。详见 发布说明 |
| v2.8.3 | 多语言路由修复 + anysearch 进程化 + weighted RRF:anysearch 从 subprocess 改为进程内 builder(省 python 启动开销 + HttpClient.post UA 轮换/重试/退避);weighted RRF 新增动态可靠性因子(weakest-link 弱源降权,论文 2508.01405);多语言路由修复——ja/ko 查询返回目标语言(韩语/日语),欧语言(德法西意)走 anysearch 返回目标语言,中文内容/金融/技术引擎双层过滤(域命中 + TF-IDF),Bing mkt 市场码 + 语言偏好软排序。详见 发布说明 |
| v2.8.2 | Windows 全平台 + 证据语义统一:移除 npm os 限制;全链路 UTF-8 防线(PYTHONUTF8 + -X utf8 + JSON read_bytes)根治 GBK 崩溃;工具探测改 shutil.which;Chrome/Edge 自动发现;Ctrl+C 干净退出。主包新增 dsh.bundle 声明(dsh plugin add github:taxueseek/argo 即得 MCP 工具);npm 包补 engines/、data/。wide_research 输出新增 quality_gate_results 检查 + depends_on 分阶段 + SSRF 防线 + 研究递归硬保护;深度研究协议化(机器产 dossier、Agent 写判断稿,--work-packages 分阶段取证)。详见 发布说明 |
| v2.8.0 | 证据完整链路 + 求职 v3 + 天气双源:搜索输出自带证据门控(高后果问题标 fetch_required、每条结果标 fetch_suggested、--verify 一键核验回填「核实后证据分」、核实过的链接自动记住下次搜索直接显示已核实);argo job 求职搜索 v3(结构化字段 + 增量监控 + 指纹去重 + Ashby ATS / 北京高校源);天气双源并行(wttr.in + Open-Meteo,地理编码 + 空气质量);新增 Parallel / You.com 通用引擎;health_check 崩溃修复 + 日韩股票查询错配修复。详见 发布说明 |
| v2.7.3 | 本轮修复 + 引擎激活:引擎层 HttpClient 接入(UA 轮换 / 重试 / 重定向跟随,arxiv 从 5s 超时空返回变为 2s 内 10 条有效结果);TF-IDF 强语义注入激活 25 个垂直引擎(marginalia / open_meteo / usda / gov_policy / cnii 等,此前有 profile 但永远选不中);env 占位缺失过滤(github 无 token 从 401 恢复匿名 API);70 域 TTL 全覆盖(金价/快讯/行情缓存从 1 小时缩短到 5-15 分钟);垂直源中英双语覆盖(worldbank / eurostat 英文国家与指标名,实测 China GDP / US inflation / Japan population 全部命中);快讯类引擎触发词放行(「快讯」不再被当关键词滤空);百科条目页直接命中保底(moegirl 等搜索跳转条目页不再空结果);熔断 empty 语义修复(查询无结果不误判引擎故障);国际引擎中文查询 URL 编码修复(18 处);唯一来源文档修正(engines/specs/ 外置目录)。详见 发布说明 |
| v2.7.2 | 登录态专业搜索:新增 ego-search 子技能(默认关闭,开启方法与依赖见上「登录态专业搜索」节);搜索保底 / 多意图路由 / 统一健康视图;日韩文查询不再混入中文引擎、显式语言指定生效;MCP 服务拆三模块;具备安全防护(登录态结果与公共缓存隔离、URL 安全检查)。详见 发布说明 |
| v2.7.1 | 安全加固 + 路由修复:SSRF 防护(URL 白名单 + IP 段检查);路由健康状态语义漂移根因修复(只对 local_* 做健康判定);深度研究 local_first 浪费修复;配置清理(唯一来源)。详见 发布说明 |
| v2.7.0 | 垂直结构化模态卡:内建 bocha / bocha_ai 原生引擎,modal_card 域统一识别火车票 / 油价 / 贵金属 / 万年历 / 星座 / 手机 / 汽车 / 挂号等实时卡片;bocha web 解析缺陷修复。详见 发布说明 |
| v2.6.2 | 合并独立改进线:网络环境感知 / 加权 RRF + 语义缓存 / 自适应引擎禁用 / 内容安全 + 查询变体 / 三大垂直引擎 / 日韩域路由补全;含 v2.6.1 路由修复。详见 发布说明 |
| v2.6.1 | v2.6.0 修复版:路由误伤修复(capital of 不再抢 fact_check);版本同步。详见 发布说明 |
| v2.6.0 | 多语言搜索(检测 / 引擎参数 / 跨语言回退);影视·体育·地理·组织·媒体等垂直补全;recovery 防污染;能力族与矩阵回归;约 120+ 源。详见 发布说明 |
| v2.5.1 | 金融/宏观/化学等垂直答案源加厚;引擎分层 + combo 预算;v2.5.1 说明 |
| v2.5.0 | 安装脚本 + npx;查询改写与路由拆开;路由热路径缓存;MCP 紧凑响应 |
| v2.4.0 | 路由低分回退与社交误吸过滤;缓存 depth / 柔性命中;熔断与负缓存;engine_outcomes |
| v2.2–v2.3 | 证据两阶段、中文信源表、content_signals、fetch 栈、引擎扩充 |
| v2.1 | 社交引擎层(多平台 UGC) |
| v1.x | 统一命名为 Argo,多引擎路由与双层缓存成型 |

更细说明见 docs/RELEASE_NOTES_v2.7.0.md 与 docs/OPTIMIZATION_ROADMAP_v2.4.md。

贡献

欢迎提 Issue 与 Pull Request。改路由或证据逻辑时,请尽量补对应测试:

python3 -m pytest tests/test_unit.py tests/test_multilingual.py -q
python3 scripts/regression_p0p1.py --offline
python3 scripts/matrix_search_eval.py --offline
python3 scripts/ab_eval_p0p1.py   # 可选,含在线实测

提交前请确认:不含真实 API Key、本机绝对路径、账号 cookie 等敏感信息。本机 Skill 路径请写在 installs.local.yaml(已忽略)。

License

MIT License © 2026 taxueseek

好的搜索不是让你看得更多,是让你更敢下结论——以及知道什么时候还不该下结论。

生态联动:与 Invest 系列投资技能集成

本引擎的财经垂直源(eastmoney、nbs_stats、jin10、nbs、fred、eurostat、finviz 等)已接入 invest 系列投资技能。

invest-cli 通过 info(invest-cli info  --engine eastmoney)与 intent macro 直接复用 argo 的财经 / 宏观 / 资讯取数,用于环节配额、低成本、多源数据,与 invest-cli 的结构化数据层(Wind / 盈米 / 东财 / yfinance / 天天基金)协同。

最新版已完成 argo 数据与 invest 系列技能(v2.0.5)的集成。

上游仓库有新提交时邮件通知你(每天最多一封,无更新不打扰),随时一键退订。

💬 加入 DPharness 群聊

插件用法、部署报错、新插件第一时间同步——群里问,比一个人翻文档快。

点击加入 QQ 群
DPharness 群聊二维码,手机 QQ 扫码进群
扫码进群