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Argo v2.5.1

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@taxueseek taxueseek released this 02 Aug 13:52
· 76 commits to main since this release
v2.5.1
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Argo v2.5.1 发布说明

版本：2.5.1
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

本版重点不是「再堆几个网页搜索」，而是让 各类搜索更对口、日常更快、深度研究更全：金融行情、宏观数据、化学物种等垂直源进日常路径；长尾源留给深度研究；策略收进统一的 engine_policy，减少越改越慢。

用大白话看本版

  1. 问股价更像查行情：A 股走新浪 / 腾讯等快照，美股走 Finviz 专线，够一条有用结果就停，不必先翻十页新闻。
  2. 问宏观更像查数据：CPI、GDP、汇率等走 FRED、世界银行、国统局、欧统、汇率源；中国 GDP 不会轻易被美国序列「抢答」。
  3. 问化合物更像查字典：分子式、CAS 等优先 PubChem，少被泛网页标题淹没。
  4. 日常少开引擎，研究再放宽：平时 combo 精简（省时间、少噪音）；深度研究 / deep 才放开档案、研报类长尾源。
  5. 深度研究「抬」垂直源，不「锁」死：子查询用 boost 把金融 / 学术源顶到前面，失败时仍可走通用路由，避免整条空结果。

为什么值得升级

你可能遇到的问题 v2.5.1 怎么处理
搜「茅台股价」又慢又杂 答案域 + early-stop + 短 combo，冷路径常见几百毫秒级
美股和 A 股搅在一起 us_stock 与 stock_query 分流
宏观问句国家错位 国别词分流（如 worldbank 前置）
引擎越加越多，日常反而变慢 engine_policy：日常预算截断，研究全量
深度研究指定单一引擎，源挂了就空白 boost 进 auto，不硬锁
不知道改完会不会又倒退 scripts/regression_p0p1.py 离线 + 联网回归

本版增量（按主题）

1. 垂直搜索能力（金融 · 日常 · 数据）

在 v2.5.0 广义垂直源基础上继续加厚 答案型 源与域规则，例如：

方向 代表能力 典型问法
A 股 / 港股行情 新浪行情、腾讯行情、东财资金流 「贵州茅台股价」「主力资金」
美股 Finviz（日常）；Seeking Alpha 等偏研究 「AAPL 盘前」
宏观与汇率 FRED、世界银行、国统局、欧统、实时汇率 「US CPI」「中国 GDP」
化学 / 药学 PubChem 「阿司匹林 分子式」
生物物种 GBIF 学名 / 物种检索
互联网标准 RFC Editor 「RFC 9110」
图书与公告等 微信读书、豆瓣、巨潮等（按域启用） 书名 / 公告类查询

路由仍以 config.yaml 的 domain 规则 + TF-IDF 为准；配置真源不变。

2. 引擎分层与 combo 预算（性能护栏）

新增 scripts/engine_policy.py，route_query / super_search 贯通 depth、context、engines_boost：

场景 行为（简）
日常 depth=fast / `mode=fast budget`
日常 auto + balanced 最多约 3 个
context=research 或 depth/mode=deep 不截断；可含研究专用源
地理类查询 预算后仍尽量保留 OpenStreetMap（must_keep）

目标：防止「源越加越多 → 日常越来越慢」 再次发生。

3. 深度研究：vertical_engines + boost

  • 选题 profile（如 finance / academic / ai）增加 vertical_engines。
  • collect_sources：始终 auto，用 engines_boost 抬垂直源，不再轮转锁死单引擎。
  • MCP argo_search 默认 envelope=False，少造 candidates 开销；研究紧凑包可带 vertical 元数据。

4. 质量与回归

  • 答案域 early_stop_min_results 等与此前 P0 修复一并纳入本线。
  • 回归：python3 scripts/regression_p0p1.py --offline（无网）或 --all（含联网）。
  • 单测对齐「日常 budget 下 stock combo 不一定含 eastmoney；deep 路径仍含」等语义。

安装（任选）

方式 A：一键脚本

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

方式 B：npx 启动 MCP

# 需 Node.js 18+ 与 Python 3.10+，并 pip install pyyaml
npx -y argo-search
# 若 npm 尚未同步最新，可用：
npx -y github:taxueseek/argo

方式 C：源码 / 本包

# 解压本 Release 的 argo-2.5.1.tar.gz 或 zip 后：
cd argo-2.5.1
pip install pyyaml
python3 scripts/search.py "贵州茅台股价" --json
python3 scripts/mcp_server.py

验证

python3 --version   # 3.10+
python3 -c "import yaml; print('PyYAML OK')"
python3 scripts/search.py --list-engines
python3 scripts/regression_p0p1.py --offline
python3 -m pytest tests/test_unit.py tests/test_mcp_compact.py -q

可选冷路径体感（需网络）：

python3 scripts/search.py "贵州茅台股价" --no-cache --json
python3 scripts/search.py "阿司匹林 分子式" --no-cache --json

升级注意

  • 从 v2.5.0 升级：能力兼容；日常路由 combo 可能更短（有意为之）。若脚本曾断言「eastmoney 必在日常 combo」，请改为检查主源或 depth=deep。
  • 从 v2.4.x 升级：建议整包替换后再挂 MCP / Skill 符号链接。
  • API Key 仍全部可选；不配则走免费 / 本地引擎（如天气源无 key 会回退通用引擎）。

资源

资源 说明
源码包 argo-2.5.1.tar.gz / argo-2.5.1.zip（本 Release Assets）
说明文档 仓库 README
上版说明 v2.5.0
回归 scripts/regression_p0p1.py

版本线（简）

版本 要点
v2.5.1 垂直答案源加厚；引擎分层 + combo 预算；研究 boost；约 110 源
v2.5.0 安装双路径 + 介绍页；改写不污染路由；热路径缓存；模块拆分
v2.4.1 MCP 预热与紧凑回包；深度研究子技能；引擎生命周期
v2.4.0 低分回退、熔断负缓存、柔性命中、engine_outcomes

MIT License © 2026 taxueseek

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