Argo 阿尔戈：给 Agent 用的搜索与深度研究工具

taxueseek 系列 skill 的一员，负责「搜索与深度研究」。同系列技能：plainspoken-writing 68★（去 AI 味写作）· session-digger 33★（跨环境会话挖掘）· taxue-invest 28★（投资分析）· taxueskills 24★（踏雪决策系统）· taxue-creative-style 13★（创意风格插画）。

Argo 同时是 DeepSeek Harness 插件，一行命令装好（见下文「DSH 插件」）。同作者的 DSH 插件精品：dsh-files 41★（文件夹上传 + 文档解析）· plugin-fast-adapt 7★（插件升级适配）· dsh-plugin-guard 2★（装前审计）。

Argo 阿尔戈：给 Agent 用的搜索与深度研究工具

这是什么

Argo 是一个装在 Agent 里的搜索与深度研究工具，也可以获取相关网页的信息。背后连着 284 个搜索源，覆盖 99 个业务领域，同时支持本地文件的基础搜索能力。在开源搜索项目里，具备非常强大的搜索能力。

支持配置 API Key 提升搜索质量（配了 Key 的源质量通常更好，没配则自动跳过），也支持免费引擎和本地引擎自动保底。覆盖中英日韩等 18 种语言，支持金融、学术、影视、体育、代码、宏观等垂直场景。

子技能

Argo 的能力通过四个子技能（sub-skills）组织，每个子技能是一条独立可用的管线：

子技能	能力
local-search	本机文件搜索 + 本地零成本聚合引擎（32 个本地引擎）。搜代码符号、文件名、文档全文、文件结构。可并入网络搜索结果，加一个开关本机命中就并进同一次搜索
local-seek	本地语义搜索（BM25 + 向量混合），搜笔记、记忆、资料库。三层递进：先定位文件、再看上下文、最后精读段落
ego-search	登录态专业搜索。知乎、小红书、公众号等需要登录才能看的内容，用真实浏览器配合登录态去搜。默认关闭，需时开启
js-run	无浏览器执行网页 JS。不开浏览器跑「环境探测 + 纯计算」型网页脚本，单次上下文 P50 约 1ms

四个子技能覆盖了从「搜本机」到「搜全网」到「搜登录墙后面」的完整链路。大部分场景用 local-search + 联网搜索就够，特殊场景再开 ego-search 和 js-run。

DSH 插件

Argo 同时是 DeepSeek Harness 的插件，一行命令装好：

dsh plugin --profile web add argo-search                  # npm 发布版
dsh plugin --profile web add "github:taxueseek/argo"      # GitHub main

装完重启 dsh web 即生效。搜索和抓取成为原生一等工具，不依赖 MCP 连接，不占常驻上下文开销。另有 1 个 wide_research 并行研究和 19 个 MCP 工具按需开启。完整接入形态见下文。

三种调用通道，一套能力

同一个 argo 检索内核（同引擎、同压缩、同守卫）在 DSH 里开三条通道，按宿主能力自动降级、互为冗余：

通道	默认	说明
原生一等工具	开	`argo_search` / `argo_fetch` 等经 `ctx.tools.register` 注册，走 CLI 单发（`--call`）复用 MCP 同一套引擎与守卫，不依赖 MCP 连接、零常驻 token 开销
原生 web seam	开	注册 `argo` 搜索与抓取两个 provider，宿主内置 `web_search` 路由到 argo 引擎链、`web_fetch` 走 argo 抓取链（HTTP 优先，遇 Cloudflare / JS 渲染自动升级反检测浏览器）
MCP 形态	按需	19 个 `mcp__argo__*` 完整工具面。工具定义每轮注入上下文且压缩清不掉（实测 19 工具 ≈3.7K token/轮），而高频路径已由原生工具与 web seam 覆盖，故默认不挂载；需要长尾取证能力时在 profile patch 中取消 `mcp-argo` 行注释

另有 1 个 wide_research：规划互补轨道（depends_on 依赖分阶段，默认并行）→ 有界并发子代理取证 → 来源账本（仅 http(s) URL 入账）→ 综合报告；输出自带 quality_gate_results（conclusion_cap：low/medium/high），passed=false 时降级表述、先核验账本来源再下结论。worker 取证工具白名单默认双写 MCP 与原生工具名（allow 语义）——MCP 挂载与否两态自洽：MCP 在时用全量面，缺席时自动落到 argo_search / argo_fetch 与宿主 web_search / web_fetch。

日常一问用 argo_search；单代理取证用 argo_research；多视角对比、要引用账本用 wide_research。worker 默认只能调 argo 取证工具，不会再调 argo_research（硬保护，用户层放行也无效）。

自带设置页：六个分区，改完即生效

插件自带浏览器端设置页，两个入口：设置弹窗（Cmd+,）左侧一级菜单「Argo」，或设置 > 插件 > Argo（同一面板的摘要卡片，点开即用）。

分区	管什么
接入	`web_search` / `web_fetch` seam 开关；引擎入口命令与参数（npx 或本机 `mcp_server.py`）；搜索/抓取超时、正文上限、连接空闲回收、并发连接数
工具	18 个原生一等工具的勾选（默认只开 `argo_search` / `argo_fetch`）；单次调用超时与返回文本上限
引擎	argo 本体的行为开关（原环境变量，curated 白名单 28 个：缓存 / TF-IDF 重排 / 数值交叉校验 / MinHash 去重 / SERP 守卫、Jina / 移动端 UA / Parallel 抓取层、语义证据层、对冲宽限与尾宽、引擎启停名单、代理、本机检索根与读取白名单、预热 / 使用日志 / 连接池 / 各类 TTL）。开关类即时生效，数字 / 文本 / 名单类分组保存；未配置行显示 argo 默认态并标注「默认」。授权类开关（可复算执行、内网 URL）刻意不进面板
密钥	常用引擎 key 的填写、更新、清除；显示「已配置 / 未配置 + 来源层（凭证库 / 启动环境 / .env）+ 只读态」，明文不回显；每行可勾选「转发」，等价于把引用名加进 `keyRefs`
研究	worker / 轨道 / 每轨信源 / token 上限与报告落盘目录
高级	worker 工具 allow / deny 名单、凭证转发名单

保存即生效（全部为 volatile 配置）：原生工具集合按勾选增删注册，超时、并发、研究上限在下一次调用时读取；引擎开关写成 argoEnv（一行一个 KEY=VALUE）随 argo 子进程 env 进入，对下一次新建连接生效（池内旧连接按 searchIdleMs 回收，默认 60s）。结构性字段（toolName、provider、searchProviderId、fetchProviderId）不在设置页，仍走 profile patch，改后需重启。

密钥安全：写入 DSH 凭证库（与 Models 页同一处），不写进插件配置、不打日志、不回显明文。凭证服务优先级为存储文件层 > 启动环境 > 项目 .env > 家目录 .env：在面板（或 Models 页）保存即覆盖启动环境里的旧值，argo 子进程下一跳新连接用新 key；「清除」只删凭证库里的值，环境变量或 .env 提供的 key 会重新露出。设置页只是凭证域的写入口，读取仍由宿主在每次调用时完成。

DeepSeek 官方 key 原生供给：argo 的 deepseek_search 引擎（官方 api.deepseek.com/v1/tools/search，结果自带 authority 权威分级 / rerank_score 排序分 / 发布时间）与 DSH 官方搜索后端共用同一把 key。插件经 DSH 原生凭证 seam 取用，不需要任何手工配置：解析路径 ctx.get('credentials').resolve('DEEPSEEK_API_KEY')，逐次解析——在 web Models 页轮换 key 后，下一跳新连接即生效，无需重启插件。插件不读 key 文件、不落盘、不打日志；key 值只经内存进入 argo 子进程 env，任何输出与错误信息都不含它。旧宿主无 credentials 服务时静默跳过：argo 侧该引擎按缺 key 停用，其余源不受影响。

web seam 的 pin 必读（漏配会打挂 web_fetch）：宿主 dsh-web 的 provider 选择规则是「配置 id 优先；都没有且恰好一个可用则选它；多个可用直接报 WEB_PROVIDER_AMBIGUOUS」。web profile 默认挂着官方 http fetch provider（免 key、永远可用），本 bundle 再注册一个就是两个可用——不 pin 的话 web_fetch 整个挂掉（web_search 同理，若 profile 里另有搜索 provider）。故启用 web seam 的 profile 必须在 web 服务行显式指定：

- id: web
  config:
    searchProvider: argo    # 已默认启用搜索 seam 时必配
    fetchProvider: argo     # 已默认启用抓取 seam 时必配

searchProviderEnabled: false / fetchProviderEnabled: false 可整体关掉对应 seam（provider 仍注册但不可选，不影响另一个）。搜索引擎侧，Firecrawl 等匿名可用引擎 keyless 免配置即用（免费层额度），配置了密钥的引擎自动升级为认证请求；缺密钥不阻断路由。

完整配置项、Compatibility 版本对照表与卸载方式见 packages/dsh-plugin/README.md。

核心优势

284 个源，240 个免密钥开箱可用。 不配任何 API Key 就能跑，免费引擎和本地引擎自动保底。配了 Key 的源质量通常更好，没配则自动跳过。一次安装，全场景可用。

本地搜索 + 联网搜索一体。 这是 Argo 独一份的能力。本机文件搜索底层是 rg、mdfind 那套开发者日常工具，搜代码符号、文件名、文档全文、文件结构。加一个开关，本机命中会并进同一次网络搜索结果里，结果上标着来源是本机文件。写东西时记得自己半年前记过一段话但忘了在哪，用这个搜比翻文件夹快。

双层缓存，热查询约 10ms。 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。既省钱也省时间。

多语言 + 垂直场景。 实测过 18 种语言，中文、英文和日文能查到当地一手来源。问论文走学术库，问影视走条目库，问代码走问答社区，问行情走金融源。泛泛的问题才走通用搜索。

装完就能用

零配置就能跑。三种装法，按你的习惯挑：

想让 AI 助手自己会搜，把技能包装进它的技能目录。以后你说「帮我查一下」「核实一下」，它会自己去查。

想随手试，用一条 npx 命令即用即走，不用装。

想让助手常驻着用，给它挂上 MCP，19 个检索工具随时可用。还有一键注入命令，能给 Claude Code、Cursor 和 Windsurf 自动配好，Codex、OpenCode 和 Cline 也在这个名单里。写配置前会备份，随时能撤。

# 方式一：一键脚本（推荐本机长期用）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/taxueseek/argo/main/scripts/install.sh | bash

# 方式二：npm / npx（已支持，当前 2.10.1；按 tag 发布，版本固定）
npm install -g argo-search      # 全局安装 CLI
npx -y argo-search              # 或即用即走，不装
npx -y github:taxueseek/argo    # 要跟 main 最新提交时用这条

# 方式三：git clone（开发 / 改源码）
git clone https://github.com/taxueseek/argo.git

装完随手试一条：

argo search "python asyncio error handling"

它给你的是 StackOverflow 官方 API 里按社区得分排过序、标了采纳状态的问题，不是一堆 SEO 农场。

想看看自己机器上现在有几个源可用，一条命令就列出来：

argo search --list-engines

接入形态

Argo 支持四种接入方式，按你的场景挑：

形态	适合	说明
MCP Server	Agent 常驻挂载	19 个检索工具随时可用，一条命令注入 Claude Code / Cursor / Windsurf / Codex / OpenCode / Cline，写配置前自动备份
DSH 插件	DeepSeek Harness 用户	一行 `dsh plugin add` 装好，搜索和抓取成为原生一等工具，不依赖 MCP 连接，不占常驻上下文开销；自带六分区设置页，改完即生效
Skill 文件	Claude Code / Grok Build / Kimi 等	技能包装进 Agent 的技能目录，你说「帮我查一下」「核实一下」，它自己去查
npx 即用即走	快速试一下	`npx -y argo-search`（npm 发布版）或 `npx -y github:taxueseek/argo`（main），不用装，适合临时把 MCP 挂进任意客户端

四种形态底层是同一套 Python 代码，CLI 与 MCP 工具一一对应，装哪种都不缺能力。

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五件事，每一件 Argo 都已经落在代码里：

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。
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。
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。
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（240 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。
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。

以上五项已经在 v2.9.x 系列里全部落地：284 个源、99 个领域、240 个免配置开箱。逐项细节见 docs/为什么选择argo.md 与发布说明。

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）

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
数字：写清计算方式，冲突时并列，不要硬合并
搜索结果页 / 跳转链：不要当正文信源
社交帖：当舆情与叙事，不当事实真值
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。npm 安装已支持，当前版本 2.10.1，与 GitHub 同为本仓库发布。npm 路线用 npm install -g argo-search 或 npx -y argo-search，按 tag 发布、版本固定、下载体积更小；GitHub 路线用 install.sh / install.ps1 或 npx github:taxueseek/argo，跟 main 走。之后每次打 tag，CI 会把两个 npm 包和 GitHub Release 一起发出；registry 上更早的 v1.0.1 是历史版本，不要锁定到它。

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：19 个 mcp__argo__* 工具（主包自带 bundle，与 MCP 全量相同）
dsh plugin --profile web add argo-search                  # npm 发布版
dsh plugin --profile web add "github:taxueseek/argo"      # GitHub main

# 装法 B：搜索工具 + wide_research 并行研究调度（子包）
dsh plugin --profile web add @taxueseek/argo-dsh          # npm 发布版
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。DSH 0.2.1-alpha.1 与 0.2.1-rc.2 均已实测：rc.2 上 wide_research（2 worker，passed=true / 14 sources）与原生 argo_search（count=3）真跑通，dsh web 启动无 argo 报错；web seam 随启动注册通过（headless 无 web 服务，未做实际调用）。

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
rapidfuzz	❌ 可选（v2.9.5 新增）	去重的模糊近重复复核：同文换站后缀/镜像站在 minhash 近似命中带内二次判定	跨站同文少合几条，去重召回略降；站后缀归一仍生效
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+（Windows 可用 py -3）
python3 -c "import yaml; print('PyYAML OK')"
python3 scripts/search.py --list-engines            # 引擎面与状态总览
python3 scripts/search.py --list-engines --detail   # 逐源状态：配了 key 却没结果，
                                                    # 先看 missing_env 给出的确切变量名
python3 scripts/health_check.py --all               # 真联网探针：验证 key 对端真认（可选）
python3 bin/argo paths --check                      # 本机路径自检（可选）
python3 bin/argo mcp status                         # MCP 注入/连通诊断（可选）
python3 -m pytest tests/test_unit.py -q             # 单测（可选）

MCP 起不来时：python3 scripts/mcp_diag.py 会把 stdin 往来记录到 ~/.kimi/argo_diag.log。health_check.py 是给人用的联网探针， health_probe.py 写健康库供路由消费——名字相近，职责不同。 CLI 退出码恒 0（含断网）：成败判断走 JSON 的 status / errors 字段。

能做什么

七种能力，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 284 个源（240 个免密钥开箱可用）、99 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、需自装 CLI，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。

7. 在 DSH 里当原生工具用

装成 DSH 插件后，搜索与抓取是宿主的一等工具，不是外挂的 MCP 连接：argo_search / argo_fetch 直接可调，宿主的 web_search / web_fetch 也自动路由到 argo 的引擎链与抓取链。高频路径零常驻 token 开销，长尾取证能力（截图 / PDF / 社交 / 公众号 / 招聘 / 结构化提取 / 证据核验 / 意图消歧 / 站点爬取 / 批量预检 / 变化监控 / DOI 引用 / 本机检索）按需勾选开启。改配置不用碰文件——设置页六个分区改完即生效，密钥写进宿主凭证库、明文不回显。详见上文「DSH 插件」。

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`
查询操作符	`site:`/`-site:`/`-词`/`-"短语"`/`"短语"`/`lang:`/`after:`/`before:` 从路由与检索两侧剥离（用法见 references/usage.md）	查询词内直接写
结果可信信号	`authority_level` 离散等级（0-4，≥3 极权威）+ `summary` 摘要档（核验后回填）	结果字段，`--fields agent` 可见
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」。需自装 `realtime-index` CLI（未安装时该源停用，见 ENGINE_CATALOG 已停用清单；多数查询走其他源不受影响）	`--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）
DSH 原生工具	装成 DSH 插件后 `argo_search` / `argo_fetch` 等成为宿主一等工具，走 CLI 单发、零常驻 token 开销	`dsh plugin add` 后直接调
DSH web seam	宿主内置 `web_search` / `web_fetch` 路由到 argo 引擎链与抓取链（HTTP 优先，Cloudflare / JS 渲染自动升级浏览器）	插件默认注册，profile 里 pin `searchProvider` / `fetchProvider`
DSH 设置页	接入 / 工具 / 引擎 / 密钥 / 研究 / 高级六分区，改完即生效；密钥进宿主凭证库、明文不回显	设置弹窗 `Cmd+,` → 左侧「Argo」

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（v2.10.1）

Argo 干的事，一句话能说完：把一个问题按领域和语言分给合适的源，取回结果后按可信度排个序，交回给 Agent 的是能排序、能复核的材料。搜索、抓取、核验、本机文件检索走同一条管线，19 个 MCP 工具和 CLI 命令一一对应，装哪种形态都不缺能力。另有几个单点命令随用随取：argo tweet 打包 X 帖子，argo auth 管登录态，argo job 聚合招聘信息。

装成 DSH 插件后，这些能力直接变成宿主的原生工具：高频的搜索与抓取默认就开，长尾取证能力在设置页里按需勾选，argo 本体的 28 个行为开关（缓存、重排、去重、守卫、代理、TTL 等）也从环境变量搬进了面板。密钥写进宿主凭证库，明文不回显，改完即生效。

最近几个版本各修了一类问题。

v2.10.1 聚焦路由精度收口与社区缺陷修复。引入声明式商业意图否决宏 @commercial_market，消除医药商业与研报查询（市场规模、集采、销售额等）误入 UniProt 生信库的假命中（#34.1）；视频模式接入 parallel_free 免 Key 通道并附加 site:youtube.com，剥除 YouTube 语言/分享参数防重复（#34.3）；消除 local-seek 零命中双跑税，工具缺失抛结构化告警并优先走 SQLite FTS5 标准库索引（#34.4）；支持无外链声明式源 url_kind: none 并加强空占位符死链守卫（#29）；修复 engine_status 对未注册引擎误报为 ready 并透传 disabled_reason；解耦夜间漂移门并杜绝基线自动滚降（#35）。

v2.10.0 扩的是能力面。源从 272 增到 284：秘塔五档（学术、文库、图片、视频、播客）、Sciverse 外文题录、NCPSSD 中文社科，加上 DSH 插件目录三源与技能索引两源，技能类源第一次带安装量。视频从查询到抓取一条线走通：新增 video 域与 --video，按时长筛，抓取时 B 站取字幕、YouTube 取 timedtext。抓取链重写了前沿质控与礼貌节奏，同主机限速、429 退避，watch 的差异判断能分清噪声与实质改动。通用层选源改为实测排序，英文通用查询接入 DeepSeek 条件对冲；响应体统一解码并补上 JSON-LD。安装器改走 venv 主路，PEP 668 环境下不再装完仍缺依赖。

v2.9.9 做的是安全与交付质量。内容安全引擎原先只评分不拦截，高风险注入页照样进上下文；现在评分过阈值就隔离，用清洗后的正文替换原文，也不再进核验证据。网络出口补了两道纵深：重定向逐跳校验，DNS 解析结果钉死在当次连接上。调度侧，早停弃置的慢源交付不再丢弃：转后台收割，三秒内完成的照常交付并记进学习器。路由上，六族真实场景扫描收了五类误路由，A 股财务查询、企业尽调/开票/人查公司、民事实务、药品说明书、论文写作 howto 各归其位。另有 argo engine add 一键接入新引擎，DSH 设置页新增路由观测卡片与工具推荐组合。

v2.9.8 做的是路由精度与反馈闭环。issue #18 报告的三件事——「latest」被误判进实时新闻、人民网匹配不到时回默认 feed、local_bing 只命中「2026」——都已复现并修掉；顺着这条线回放真实查询，又把 16 类同类误触发收窄：品牌名里的「雪」、产品名里的「火山引擎」、UI 排障里的「图标」、工商与金融字段里的「代码」、代码语境里的「汇率」等。SERP 覆盖率门与 CJK 交叉验证同时落地，避免「有结果就算相关」。感谢 @wpp666 提供的复现与定位。

v2.9.7 修的是三个老毛病。DSH 宿主里的 AI 要读一个网址时，走的是宿主自带的抓取，短链跳转和 JS 挑战页经常直接失败，argo 的抓取链根本用不上；这版把宿主的读网址接到 argo 上，这类页面从失败变成成功，普通页面没有变化。路由候选池里原先混着 18 个「只能显式指定」的引擎，万一被自动选中，唯一的付费引擎就会悄悄扣费；如今候选池里没有它们，要用必须写明白。引擎每成功一次，熔断器都要加锁重写一次磁盘；健康状态下这版已经零文件开销，多个引擎的记账也合并成一笔事务。开源协议同时从 MIT 换成了 Apache-2.0，公司商用更放心。

这之后 DSH 插件又补了一层：设置页从五个分区扩到六个，「引擎」分区把 argo 本体的行为开关收进面板（原先只能改环境变量），密钥页能看出每个 key 来自凭证库、启动环境还是 .env，工具勾选、超时、并发、研究上限全部改完即生效。取消信号也贯通到了连接建立阶段——AI 中途喊停，正在拉起的 argo 子进程会被立刻杀掉，不再空等超时。

v2.9.6 做的是查询指令和传输层。搜「site:github.com 某某」这类查询，指令有时被当成普通词，有时解析了也不过滤；现在有统一的契约层，路由和缓存只认剥掉指令后的查询，site: 真正执行过滤并进缓存键，两次搜索不会串味。传输上，以前每次 POST 都重新付一次 TLS 握手，三百到五百毫秒；连接复用之后，常驻的 MCP 进程每笔查询都省这笔钱。这版还接入了官方 DeepSeek 搜索，按次计费，不进日常组合。

v2.9.5 补的是汇率和去重。问「人民币兑美元汇率」，查询会在宏观域空转一圈，最后给个百科词条，1.4 秒也没有答案；专属汇率域建起来后，675 毫秒直接给即期汇率和每日快讯。去重加了站后缀归一和模糊复核两层，标题带分隔符的官方文档不再被误杀到后排。

v2.9.4 修的是显式选引擎的场景。用 --engine X 指定引擎时，缓存有效期原先一刀切；补上域判定之后，缓存按域走，没有备选引擎时也不再同引擎空跑一次。

逐版本细节见「最近更新」，各版发布说明在 docs/。

引擎与路由

当前配置 284 个源（240 个免密钥开箱可用）、99 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 / yuanbao	中文网页 / AI 搜索	API / 低成本
hkex / shfe / cfets / defillama / gleif	港股公告 / 上期所 / 人民币中间价 / DeFi / 法人标识	免费
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。

本机配置覆盖层（`config.local.yaml`）

config.yaml 是随 argo 一起发版的公共配置。本机状态（某个引擎账户欠费要临时停用、本机路径、本机调优）不该写进去——写了就会随升级推给所有用户。本机覆盖层解决这件事：复制示例文件，只写要改的键。

cp config.local.yaml.example config.local.yaml

# 例：本机临时停用某引擎（路由自动改用别的源）
engines:
  parallel:
    enabled: false
    disabled_reason: "本机账户欠费，路由走 parallel_free；充值后删掉这段"

深度合并：只写要改的键，不用整份抄引擎声明（engines.parallel.enabled: false 只翻一个布尔，其余字段原样保留）。
优先级最高：config.yaml → engines/*.yaml 外置声明 → config.local.yaml。
改完立即生效：进程内缓存与跨进程磁盘缓存都认它。
不进公开仓：config.local.yaml 已在 .gitignore 里，不会被提交或推送。
损坏不影响使用：文件写坏时静默忽略，退化为只用 config.yaml。
派生件不含本机状态：engine_registry.yaml / quota_profiles.json 等随仓发布的派生文件按公共配置生成，本机跑 sync_backends 不会把本地状态写进公开仓。

不想用时删掉或改名即可，config.yaml 的行为完全不受影响。

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（19）

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

先服务 Agent 吸收，再谈链接数量。
免费与本地优先，付费可选增强。
失败要可观测：空结果、超时、熔断分开标，不静默吞掉。
配置驱动扩引擎，config.yaml 为唯一来源。
唯一来源安装：链接入口、不 rsync 多副本。
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）

版本记录

版本	说明
v2.10.1	路由精度收口 + 商业意图宏 + 海外视频通道 + 社区缺陷修复：引入声明式否决宏 `@commercial_market` 消除医药商业误路由；接入 `parallel_free` 海外视频通道并归一化 YouTube URL；消除 local-seek 零命中双跑税与工具缺失静默；支持无外链源 `url_kind: none` 与空占位符死链守卫；引擎状态自洽；解耦夜间漂移门。详见发布说明
v2.10.0	源到 284 + 视频检索与抓取 + 抓取前沿质控：新增秘塔五档、Sciverse、NCPSSD 与 DSH/技能索引五源；`video` 域与 `--video`/`--min-duration`/`--max-duration`，B 站字幕与 YouTube timedtext、可选 ASR；crawl 前沿质控与 `argo watch` 噪声 diff；通用选源实测排序 + DeepSeek 英文对冲 + 权威早停；安装器 venv 化。详见发布说明
v2.9.9	安全纵深 + 慢源交付不丢 + 五类误路由收口：高风险正文隔离+清洗替换（不进证据分）、逐跳重定向校验与 DNS 重绑定封堵；早停弃置的慢源转后台收割（`ARGO_TAIL_COMPLETE_S`），学习器记真实成绩；六族真实场景扫描收口学术/财务/企业/法律/医药误路由；`argo engine add` 一键接引擎、场景分桶学习、ZCode 插件包。详见发布说明
v2.9.8	路由精度审计 + issue #18/#19 修复 + 测试态隔离：回放真实查询收窄 16 类误触发（品牌名/产品名/字段名/ASCII 子串），SERP 覆盖率门与 CJK 交叉验证落地；nightly 空日志、people_daily 默认 feed、缓存命中守卫一并收口；全量测试按用例隔离 adaptive/熔断状态。感谢 @wpp666 的复现与定位。详见发布说明
v2.9.7	架构收口 + DSH web_fetch 占位 + License 转 Apache-2.0：宿主 web_fetch 改走 argo 抓取链，JS 挑战页与跨源跳转从失败变成功；18 个 explicit_only 引擎从路由候选池剔除，堵住 auto 档误调付费引擎扣费；熔断、记账、配额恢复与路由缓存一批状态契约收口。
v2.9.6	DeepSeek Search 接入 + 查询操作符契约 + 传输层去重付费 + 路由快照门：新引擎 `deepseek_search` 默认启用（445-510ms，权威分级 / rerank_score / 时间窗唯一全覆盖）；查询操作符收敛为契约层；POST 连接池复用省 320-561ms/次；路由决策变成可 diff 的 golden。
v2.9.5	汇率查询专域 + 去重双轨 + 排序误杀修复 + daemon 多检出隔离：新增 `fx_query` 域，汇率与中间价直接出即期与快讯，不再落进百科词条；去重补站后缀归一与模糊复核；daemon 落盘名字按检出目录隔离，多 worktree 不再互抢。
v2.9.4	显式引擎域归因 + 恢复链止损 + 门禁同步：`--engine X` 补域判定，修复缓存 TTL 一刀切 general；显式单引擎无备选时不再空跑恢复链；`org_entity` / `fund_query` 域规则补限定词。
v2.9.3	X 帖子完整打包 + 浏览器登录态车道 + 本地链质速双修：新增 `argo tweet`（正文 / 串 / 引用 / 转发与互动数据一次打包）与 `argo auth`（站点持久登录态，cookie 只存 Chrome 加密存储）；本地中文链跳转壳无会话解析，保留结果 1→5 条；共识宽限自适应提速。
v2.9.2	DSH 0.2.1-alpha.1 适配验证 + 路由/守卫一批修复 + js-run 子技能：DSH 三形态在新版实测启用，`argo mcp inject` 覆盖到第 7 宿主；TF-IDF 弱证据辅源化、死源与熔断槽位回填、配额耗尽引擎隔离；新增 js-run 子技能，不开浏览器跑网页 JS。
v2.9.1	内容质量优化 + 对抗内容农场 + 适配最新版本：提升低质批量生成内容的识别与过滤；本地搜索新增自身安装树守卫，避免结果被自身源码污染。
v2.9.0	搜索源优化 + 插件与 CLI 持平 + 多语言小语种：搜索源 237→253（免配置 198→219），新增 14 个小语种源与 CORE 全文源，百度与搜狗修活；导入链 −79%，重排序 33ms→1.5ms；新增 `argo stats` 本地使用日志。详见发布说明
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）；召回 +35%、抓取时延 −30%、正文结构保真 0/6→6/6；新增卫报 / France 24 / 德国之声 / FactCheck.org / Full Fact 五个免密钥源，gdelt 死源下线。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 → 235：出口调度统一走 `ARGO_PROXY` / 按域规则并尊重 `NO_PROXY`；命令冷启动 2.1s→0.55s；新增 `argo answer` 直答与 `argo watch` 网页观察，14 个免密钥源。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；抓取链新增 llms.txt 与 `.md` 直出探测；`--engine` 逗号多引擎修复，中国宏观查询国家统计局前置。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 全网搜接入并防饿死；子查询语言与学术分发；死源显形检查。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` 以原生一等工具注册，默认可用；Windows 全平台兼容；配额耗尽自动识别、切备用源、周期结束自愈，无需人工改配置。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：深度研究可吃本地一手数据（`file_inputs` + `recompute` 可复算执行器）；`argo mcp inject` 一条命令注入 6 个客户端；查询归一化与复杂度门控。详见发布说明
v2.8.3	多语言路由修复 + anysearch 进程化 + weighted RRF：anysearch 从子进程改为进程内调用，省 Python 启动开销；weighted RRF 新增动态可靠性因子，弱源降权；ja/ko 与欧语言查询返回目标语言。详见发布说明
v2.8.2	Windows 全平台 + 证据语义统一：全链路 UTF-8 防线根治 GBK 崩溃，Chrome / Edge 自动发现；npm 包补 `dsh.bundle` 声明，一行命令即得 MCP 工具；`wide_research` 新增质量门与递归硬保护。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，`--verify` 一键核验并记住已核实链接；`argo job` 求职搜索 v3（结构化字段 + 增量监控）；天气双源并行。详见发布说明
v2.7.3	本轮修复 + 引擎激活：引擎层接入 HTTP 客户端（UA 轮换 / 重试 / 重定向跟随，arxiv 从 5s 超时变 2s 内 10 条）；TF-IDF 强语义注入激活 25 个此前永远选不中的垂直引擎；70 域缓存 TTL 全覆盖；国际引擎中文查询 URL 编码修复。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方「登录态专业搜索」节）；搜索保底与多意图路由；日韩文查询不再混入中文引擎。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。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 / 星座等实时卡片；修复 `bocha` web 解析缺陷。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 与语义缓存 / 自适应引擎禁用 / 内容安全与查询变体 / 三大垂直引擎；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；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

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。

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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 <词> --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。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github/workflows		.github/workflows
argo_search		argo_search
assets/readme		assets/readme
backends		backends
bin		bin
data		data
docs		docs
engines		engines
mcp		mcp
packages		packages
references		references
scripts		scripts
sub-skills		sub-skills
tests		tests
.gitignore		.gitignore
.npmignore		.npmignore
AGENT_INSTALL_GUIDE.md		AGENT_INSTALL_GUIDE.md
LICENSE		LICENSE
MANIFEST.in		MANIFEST.in
README.en.md		README.en.md
README.es.md		README.es.md
README.ja.md		README.ja.md
README.ko.md		README.ko.md
README.md		README.md
SKILL.md		SKILL.md
config.local.yaml.example		config.local.yaml.example
config.yaml		config.yaml
cordis.patch.yml		cordis.patch.yml
installs.local.yaml.example		installs.local.yaml.example
package.json		package.json
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements-optional.txt		requirements-optional.txt
server.json		server.json

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Argo 阿尔戈：给 Agent 用的搜索与深度研究工具

这是什么

子技能

DSH 插件

三种调用通道，一套能力

自带设置页：六个分区，改完即生效

核心优势

装完就能用

接入形态

它和「模型自带搜索 / AI 搜索 / 聚合搜索」比，强在哪

2026，检索正在发生什么变化

问啥像啥

它怎么工作

证据评分（简版）

Agent 使用纪律（建议）

快速开始

方式一：一键脚本（推荐本机长期用）

方式二：MCP 不装包，直接用 GitHub（推荐 Agent 快速挂载）

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

依赖清单（通俗版）

方式三：git clone（开发 / 改源码）

适用平台

安装后自检

能做什么

七种能力，通俗说

能力入口速查

预算模式

当前大致能力（v2.10.1）

逐版本细节见「最近更新」，各版发布说明在 docs/。

引擎与路由

直连与垂类（节选）

本地零成本层（local_*）

登录态专业搜索（ego-search，默认关闭）

本机配置覆盖层（config.local.yaml）

使用示例

金融

学术

研究与核验

MCP 工具一览（19）

安装与配置

环境要求

API Key（全部可选）

缓存

常见问题

CLI 常用参数

设计取舍

适用场景

目录结构（简）

最近更新

v2.10.1：路由精度收口 + 商业意图宏 + 海外视频通道 + 社区缺陷修复

v2.10.0：源到 284 + 视频检索与抓取 + 抓取前沿质控

v2.9.9：安全纵深 + 慢源交付不丢 + 五类误路由收口

v2.9.8：路由精度审计 + 腾讯元宝搜索 + 免 key 三源 + 结构化失败清单

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生态联动：与 Invest 系列投资技能集成

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本地零成本层（`local_*`）

本机配置覆盖层（`config.local.yaml`）