argo

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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。

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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

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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

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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）

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快速开始

任选一种即可。以 GitHub 为唯一安装真源（npx github:taxueseek/argo 或 install.sh / install.ps1），当前推荐 v2.8.6。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 "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：

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 并行研究编排（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

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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 3.10+
python3 -c "import yaml; print('PyYAML OK')"
python3 -m pytest tests/test_unit.py -q   # 可选
python3 scripts/search.py --list-engines

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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 150+ 个源、70+ 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
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（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（v2.8.6）

• 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 单一真源生成（漂移门禁测试把关）；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

• 配额自愈闭环（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/血缘）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，客户端真源 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 并行研究编排

• wide_research 证据门禁（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/门禁），判断稿归 Agent；--work-packages 按 depends_on 分阶段

• 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

• 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

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引擎与路由

当前配置大约 150+ 个源、70+ 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）：

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。

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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）

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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。

# 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「一份真源 + 符号链接」。用 link_source.py，不要 rsync 多副本。

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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

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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。

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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）。

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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/
├── mcp/                     # 多客户端 MCP 注入真源（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/

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最近更新

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 单一真源自动生成，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
• 配额自愈闭环：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。

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版本记录

版本	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 单一真源生成 + 漂移门禁）；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）；配额自愈闭环（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单一真源。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门禁（死源显形）、geo 尾链 −56%、学术检索查询构造协议。详见 发布说明
v2.8.4	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 声明式真源）；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 + 主机路径单真源化）。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 门禁 + 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
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
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
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
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。

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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

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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。