Task task-search-agent-search — Agent 搜索功能实现方案研究

文件路径

task.md：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-search-agent-search/task.md
session.md：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-search-agent-search/session.md

原始需求

使用新搜索方案（SearXNG + search.py 学术/代码/社区专项搜索）研究：
1. AI Agent 实现搜索功能的方案和技巧
2. 深度搜索（Deep Search）的实现方法
3. 学术搜索的最佳实践

重点：技术性内容，优先使用学术源、代码源、英文社区源。

执行链

Ai.Rev（搜索 + 归纳）→ 爱衣质检

各 Agent 职责

Ai.Rev（session key: `agent:reviewer:main`）

任务：按照以下搜索方案，搜集 Agent 搜索功能相关资料，归纳整理成结构化报告。

📋 搜索方案

第一步：SearXNG 广度搜索

SearXNG 端口：8889

# 方案与框架
curl -s "http://localhost:8889/search?q=AI+agent+search+tool+implementation&format=json"
curl -s "http://localhost:8889/search?q=deep+research+agent+web+search+technique&format=json"
curl -s "http://localhost:8889/search?q=agentic+search+RAG+academic+search+best+practice&format=json"
curl -s "http://localhost:8889/search?q=LLM+agent+search+strategy+iterative+query&format=json"

解析：

| python3 -c "
import json,sys
d=json.load(sys.stdin)
print(f'共 {len(d.get(\"results\",[]))} 条')
for r in d.get('results', [])[:15]:
    print(r.get('title','')[:80])
    print(' ', r.get('content','')[:120])
    print()
"

第二步：search.py 专项搜索（本任务重点使用学术+代码+社区源）

cd /root/.openclaw/workspace

# === 学术源（重点）===
# ArXiv - 最新论文
python3 scripts/search.py -c academic -e arxiv -q "agentic search deep research LLM" -n 8 -f json 2>/dev/null
python3 scripts/search.py -c academic -e arxiv -q "web search agent iterative retrieval" -n 8 -f json 2>/dev/null
python3 scripts/search.py -c academic -e arxiv -q "academic search agent scholarly retrieval" -n 5 -f json 2>/dev/null

# OpenAlex - 开放学术图谱
python3 scripts/search.py -c academic -e openalex -q "AI agent information retrieval search" -n 8 -f json 2>/dev/null

# CrossRef - 期刊论文
python3 scripts/search.py -c academic -e crossref -q "autonomous agent web search strategy" -n 5 -f json 2>/dev/null

# === 代码源（实现参考）===
# GitHub - 开源项目
python3 scripts/search.py -c code -e github -q "deep research agent search" -n 8 -f json 2>/dev/null
python3 scripts/search.py -c code -e github -q "LLM agent web search tool implementation" -n 8 -f json 2>/dev/null
python3 scripts/search.py -c code -e github -q "academic search agent arxiv pubmed" -n 5 -f json 2>/dev/null

# PyPI - Python 工具包
python3 scripts/search.py -c code -e pypi -q "agent search tool" -n 5 -f json 2>/dev/null

# === 社区源（实践经验）===
# HackerNews
python3 scripts/search.py -c community -e hackernews -q "deep research agent search" -n 8 -f json 2>/dev/null
python3 scripts/search.py -c community -e hackernews -q "AI agent web scraping search strategy" -n 5 -f json 2>/dev/null

# StackOverflow
python3 scripts/search.py -c community -e stackoverflow -q "LLM agent search tool implementation" -n 5 -f json 2>/dev/null

# === 通用网页源 ===
python3 scripts/search.py -c web -e bing -q "AI agent deep search implementation techniques 2024 2025" -n 8 -f json 2>/dev/null
python3 scripts/search.py -c web -e startpage -q "agentic search best practices deep research" -n 5 -f json 2>/dev/null

医学学术参考（了解领域专项搜索范式）：

python3 scripts/search.py -c medical -e pubmed -q "systematic review search strategy agent" -n 5 -f json 2>/dev/null

目标：累计收集 30-40 条有效信息（学术论文标题+摘要 > GitHub项目 > 社区讨论）。

第三步：归纳报告格式

## 一、Agent 搜索功能核心架构
（搜索工具如何接入 Agent？常见模式？）

## 二、深度搜索（Deep Search）实现方案
（迭代式查询、多步骤规划、结果聚合等）

## 三、学术搜索最佳实践
（使用哪些学术源？查询策略？如何处理论文内容？）

## 四、工具与框架
（有哪些现成的开源项目/库？）

## 五、关键技巧总结
（可直接应用到 search.py 或 Agent 工作流的技巧）

## 六、相关论文/资源清单
（值得深入阅读的论文、博客、项目链接）

## 七、信息来源平台

开始时：
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh reviewer receive "Agent搜索方案研究" task-search-agent-search

完成后：
1. 将搜索过程简记 + 完整报告追加到 /root/.openclaw/workspace/tasks/task-search-agent-search/session.md
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh reviewer handoff "Agent搜索方案研究" main task-search-agent-search
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main）：
task_id=task-search-agent-search task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-search-agent-search/task.md

⚠️ 爱衣质检 SOP（收到最终通知后执行）

Step 1：评估工作区大小

du -sb /root/.openclaw/workspace/tasks/task-search-agent-search/

超过 80KB → 跳至「超限处理」
未超过 80KB → 继续 Step 2

Step 2：读取 session.md

wc -l /root/.openclaw/workspace/tasks/task-search-agent-search/session.md

Step 3：质检要点

是否使用了 SearXNG + 学术源（arxiv/openalex）+ 代码源（github）+ 社区源三类？
收集信息是否达到 20+ 条？
报告是否覆盖：架构/深度搜索/学术搜索/工具/技巧/资源清单六个维度？
是否有具体可操作的技巧（不只是概念介绍）？

Step 4：输出结论

通过 →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "Agent搜索方案研究" task-search-agent-search
2. 用 message 工具发送给主人（telegram, 92763607），发送完整报告
⚠️ 必须调用 message 工具，不能只在主对话回复

不通过（rejectCount == 0） →
1. 创建新 task.md（加后缀 -retry1），session.md 独立
2. 在原 session.md 末尾追加 rejectCount=1
3. sessions_send 给新执行链起始 Agent
4. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main retry "Agent搜索方案研究" "<新执行链>" <起始role> 1 task-search-agent-search

rejectCount >= 1 →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main fail "Agent搜索方案研究" task-search-agent-search
2. message 主人，归纳失败原因，请主人裁决

超限处理（工作区 > 80KB）

仅读 task.md
读 session.md 末尾 200 行
message 主人：任务已完成，工作区繁多（XXkB），建议人工审计，附简单归纳