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介绍 · 对比 · 证明 · 机制 · 快速开始 · 能力 · 配置 · 更新
--- ## 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。 --- ## 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 | |----------|------------| | 贵州茅台股价 | A 股行情域，优先快照源，够用就停 | | 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、中国 GDP | 宏观数据域；国别分流 | | 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） ``` ### 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**：写清口径，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。**不依赖 npm 官方包**也能用最新版（v2.5.1 起以 **GitHub** 为安装真源；当前推荐 **v2.8.0**。npm registry 上的旧包可能滞后，可不走）。 **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） ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/taxueseek/argo/main/scripts/install.sh | bash ``` 装到指定目录、并挂 Skill 入口： ```bash 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： ```bash python3 ~/.local/share/argo/scripts/search.py "贵州茅台股价" --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 3.10+**，首次执行一次： ```bash pip3 install pyyaml ``` ```bash npx -y github:taxueseek/argo ``` 客户端配置示例（Claude Code / Cursor / Kimi 等）： ```json { "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，模型直接获得 10 个 `mcp__argo__*` 工具： ```bash 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` 可在用户层 `cordis.patch.yml` 覆盖（如改用本地源码路径）。 ### 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： ```json { "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） ```bash 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 ```bash python3 --version # 需要 3.10+ 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。目前约 120+ 个源、60+ 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` 兜底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` | | 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（闭环） | 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 + 融合后兜底过滤（`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（v2.8.0） - **证据闭环（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 - **约 150+ 个搜索源、70+ 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（真源：`config.yaml`） - **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 - **10 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 - **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） - **垂直域门禁**：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兜底 --- ## 引擎与路由 当前配置大约 **120+** 个源、**60+** 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 / metaso / 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 / felo / exa | 国际 / 语义 | 付费或额度 | | 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）： ```bash 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](https://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](https://www.kimi.com/zh-cn/help/kimi-webbridge/kimi-webbridge-introduction) | 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 ```bash python3 scripts/search.py "贵州茅台股价" --explain # 典型：命中 stock_query → 行情快照源 ``` ### 学术 ```bash 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 ```bash 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（10） | 工具 | 用途 | |------|------| | `argo_search` | 统一搜索 | | `argo_local_search` | 本地文件搜索（非联网） | | `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 | 3.10+（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，免费引擎自动兜底。**请用环境变量**，不要把真实 Key 写进仓库或贴到 Issue。 ```bash # 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" ``` `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「一份真源 + 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` 为单一真源。 5. **单一真源安装**：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（真源） ├── assets/readme/ # README 视觉资源 ├── backends/ ├── 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/ ``` --- ## 版本记录 | 版本 | 说明 | |------|------| | **v2.8.0** | **证据闭环 + 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](docs/RELEASE_NOTES_v2.8.0.md) | | **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兜底（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）；单一真源文档修正（engines/specs/ 外置目录）。详见 [发布说明](docs/RELEASE_NOTES_v2.7.3.md) | | **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）；搜索兜底 / 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](docs/RELEASE_NOTES_v2.7.2.md) | | **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（单一真源）。详见 [发布说明](docs/RELEASE_NOTES_v2.7.1.md) | | **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](docs/RELEASE_NOTES_v2.7.0.md) | | **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](docs/RELEASE_NOTES_v2.6.2.md) | | **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](docs/RELEASE_NOTES_v2.6.1.md) | | **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](docs/RELEASE_NOTES_v2.6.0.md) | | **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](docs/RELEASE_NOTES_v2.5.1.md) | | **v2.5.0** | 安装脚本 + npx；查询改写与路由解耦；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： ```bash 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](https://github.com/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。