argoB61

package.json に dsh.bundle の宣言がないため、profile に入れてもアセンブリされません。 インデックス一覧・ドキュメント・単体アプリ、あるいは開発中のものかもしれません。使い方はリポジトリの README を確認してください。

モデル内蔵検索・AI 検索・アグリゲート検索が解くのは「人が情報を探す」問題で、Argo が解くのは「Agent が情報を探す」問題だ。違いは UI ではなく成果物にある。人に渡すのは要約ページや SERP のリンク一覧でよいが、Agent に渡すべきなのは、並べ替えられて `fetch` で再確認でき、コンテキストを溢れさせない証拠素材である。Argo は検索を証拠パイプラインとして扱う。まず言語を検出し、領域に応じて適切なソースへルーティングし、複数エンジンで再現したうえで RRF で融合し、最後に証拠を即時評価して簡潔な JSON を出す——証拠候補に加え、selection・absorption・freshness・合意という 4 軸の信頼度分解が付く。相場や化学式のような垂直的な問いは、ウェブページのタイトルを総なめするのではなく垂直ソースに直結して答えを返す。繰り返しのクエリはメモリと SQLite の二層キャッシュに当たり、ホットなクエリは約 10ms。コストは無料優先の予算モードで扱い、API キーはすべて任意。中国語・英語・学術・コード・ショッピング・金融・ニュース・百科などをカバーし、ウェブ検索とローカルファイル検索が一体で使える。DSH ユーザーは `.dsh-plugin` bundle をそのまま導入でき、1 行のコマンドでモデルが 10 個の `mcp__argo__*` ツールを得る。

• ▸証拠パイプライン：言語検出 → ドメインルーティング → 多エンジン再現 → RRF 融合 → 即時評価。出力はリンク一覧ではなく簡潔な JSON
• ▸信頼度を selection / absorption / freshness / 合意の 4 軸に分解、Agent がそのまま並べ替え `fetch` で再検証できる
• ▸垂直的な問いは垂直ソースに直結して回答。メモリ + SQLite の二層キャッシュでホットクエリは約 10ms
• ▸無料優先の予算モードでキーはすべて任意。`dsh plugin --profile web add` の 1 行で 10 個の `mcp__argo__*` ツールが入る

五语言文档的 Agent 搜索工具，120+ 引擎+MCP；通用工具而非 DSH 专属插件

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