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Argo v2.4.1

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@taxueseek taxueseek released this 30 Jul 13:55
· 97 commits to main since this release
v2.4.1
292c132

Argo v2.4.1 发布说明

版本：2.4.1（无后缀）
仓库：taxueseek/argo
定位：给 Agent 用的统一搜索与证据核验——不只返回链接，而是尽量给出能核验、能吸收的材料。

一句话

本版把「搜得快、回得省、分得清、研得深」串成一条可交付链路：MCP 更轻，日常搜索更像搜索引擎，深度研究成为 argo 内建的专业子技能，而不是另一套外挂流程。

用大白话看本版

  1. MCP 性能：启动后会在后台预热；默认回包变短，Agent 少吃上下文；社交多平台并行，少排队。
  2. 主技能 / 子技能斜杠：/argo 是总入口；搜一下用 /argo-search；认真做研究用 /argo-research / /deep-research；科研、金融有专用斜杠。
  3. 深度研究在 argo 里面：不额外挂别的 skill；学术、金融等选题自带引擎组合和质量门禁。
  4. 搜的效果：性能优化不改「谁排前面」；变的是回包有多肥。需要长摘要就关 summary。

为什么值得升级

你可能遇到的问题 v2.4.1 怎么处理
MCP 首调慢、回包巨大、占满上下文 后台预热 + 紧凑 JSON + 默认精简摘要
日常问答和「做一份深度研究」混在一起 分层：日常 SERP vs research 子技能
研报/综述没有结构、容易编造 academic / finance 等 profile + 质量门禁
引擎 Key 缺失、坏引擎拖垮路由 引擎生命周期：声明、env、准入、routable
搜完不知道链接在哪 正文 [n]，链接统一沉底「相关信源」

本版增量（按主题）

1. 性能与 MCP 接入

  • 启动与首包：initialize / tools/list 后后台预热 search 与缓存，降低首次 tools/call 冷启动感。
  • 回包体积：默认紧凑序列化（无缩进）；summary 默认开启，截断过长 snippet、去掉 plan/candidates 等调试重字段。
  • 并发：社交多平台搜索改为并行，减少串行等待。
  • 模块缓存：进程内复用已加载模块，避免重复 import。
  • 重要说明：上述优化主要发生在 MCP 封装与传输层，不改变多引擎召回、路由与 RRF 排序本身。若 Agent 需要更长摘要，调用时设置 summary: false。

2. 搜索体验标准化

  • 日常搜索：默认不归档；人读输出「标题/摘要在上、链接在下」；JSON 提供 sources[]。
  • 深度研究：默认归档（可退出）；多跳发现包 + 引用与缺口；归档 ≠ 已核验正文。
  • 输入分流：纯 URL / 已知链接优先 fetch 或 handoff，避免误走关键词热搜。
  • 引擎治理：外置声明、环境变量注入、engine_validate 准入；自动路由只使用 routable 引擎。

3. 深度研究子技能（全部在 argo 内实现）

深度研究 不 在运行时调用其他 skill。科研/金融的方法已内化进选题配置：

选题 用途要点
academic 文献/综述向；学术引擎优先；问题框架与局限；禁止编造 DOI/论文
finance IC 风格信息包；信源级别；盲区与风险；免责声明（非买卖建议）
investment / ai / tech / tool / internet / social 各域引擎组合、新鲜度与模板子查询
  • 支持显式 --topic，也可按查询启发式自动推断。
  • 输出可带：quality_gates、report_sections、source_grades、disclaimer 等，方便 Agent 自检与成文。
python3 scripts/research.py "CRISPR 脱靶综述" --topic academic --json
python3 scripts/research.py "台积电估值分歧" --topic finance --json
python3 scripts/research.py --topic help

4. 主命令与子技能斜杠（Agent / 客户端侧）

斜杠 角色
/argo 主入口，按子命令分流
/argo-search 日常搜索
/argo-research · /deep-research 深度研究
/argo-research-academic 科研深度
/argo-research-finance 金融深度
/argo-evidence · /argo-clarify · /argo-fetch 核验 / 消歧 / 抓取

自然语言触发示例：「深度研究」「文献综述」「deep research」等 → 走 research，禁止用日常搜索冒充。

5. 其它工程能力（一并交付）

  • 工作区搜索归档分层与索引（研究默认开、日常默认关）
  • FxTwitter 等社交路径与打包能力的持续补强（以仓库代码为准）
  • 单元测试覆盖选题 profile、MCP 压缩逻辑等

升级与安装

git clone https://github.com/taxueseek/argo.git
cd argo
# 或解压本 Release 附件 argo-2.4.1.zip

# CLI 示例
python3 scripts/search.py "你的查询"
python3 scripts/research.py "复杂议题" --json

# MCP：将 mcp_server.py 配置到客户端（Claude / Kimi / 等）
python3 scripts/mcp_server.py

建议关注：环境变量中的引擎 Key、以及 python3 scripts/search.py --list-engines --detail 查看 routable 状态。

兼容性说明

  • 公共版本号统一为 2.4.1（无 beta / rc 后缀）。
  • 既有 argo_search / argo_research 等工具名保持兼容；research 新增 topic、summary 等可选参数。
  • 默认 MCP summary=true 可能使摘要更短，不影响排序结果列表；需要长摘要请显式关闭。

写在最后

好的搜索不是让你看得更多，而是让你更敢下结论——以及清楚什么时候还不该下结论。
v2.4.1 把「省上下文、分清日常与深度、把专业纪律写进工具」当作同一件事交付。欢迎 Issue / PR。

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