TruthForge 是一个面向互联网传闻的多智能体事实核查系统。它使用 LangGraph 编排主张拆解、RAG-first 证据检索、来源与时间线审查、红队复核、引用校验和可追溯报告生成。
- macOS、Linux 或其他可运行 Conda 与 Python 3.11 的环境；
- Conda（项目不使用
venv）； - 用于真实模型调用的 OpenAI-compatible API Key 与 Base URL；
- 用于实时联网搜索的 Tavily API Key。
完整联网复现需要模型 Key 和 Tavily Key 两者。模型 Key 只负责 Agent 调用，不能替代实时搜索服务。
在仓库根目录执行：
conda env create -f environment.yml
conda activate truthforge
cp .env.example .env编辑 .env，填入私下交付的受限 Key 和对应服务地址：
# OpenAI-compatible LLM
OPENAI_API_KEY=your_llm_key
OPENAI_BASE_URL=https://your-llm-endpoint/v1
TRUTHFORGE_MODEL_PROVIDER=openai_compatible
TRUTHFORGE_MODEL_NAME=your_model_name
# Live web search
TRUTHFORGE_SEARCH_MODE=live
TRUTHFORGE_SEARCH_PROVIDER=tavily
TAVILY_API_KEY=your_tavily_key.env 已被 Git 忽略。不要提交、压缩或分享该文件；提交前使用 scripts/verify_submission.py 检查压缩包。
初始化 hash-verified 本地来源快照的 RAG 索引和已验证案例记忆：
conda run -n truthforge python scripts/init_data.py初始化会在 data/runtime/ 创建可再生索引与运行数据，不修改受控来源快照。
以下命令启用真实模型和实时搜索：
conda run -n truthforge python main.py \
--query "待核查的互联网传闻" \
--search-mode live该命令运行完整多 Agent 图：主张拆解、案例记忆、RAG-first 检索、必要时的 Tavily 联网搜索与正文提取、来源可信度与时间线审查、裁决、红队复核、引用校验和报告生成。
--search-mode live 会在 Evidence Agent 选择联网搜索后直接调用 Tavily。系统仍是 RAG-first：如果 manifest-backed 本地快照已足够支撑某个主张，Evidence Agent 可以正确地不调用 Web 工具。若需要演示真实联网链路，使用时间敏感、且不被本地快照覆盖的传闻；在 JSONL 运行日志中确认出现 web_search 和 text_extract，并检查结果中的快照、来源和引用状态。
真实网页内容只有在正文提取、保存本地快照、登记到 EvidenceRegistry 且通过 CitationGuard 后，才能支撑最终结论。搜索摘要不能单独支撑确定性结论。
conda run -n truthforge streamlit run app.py页面只接受直接输入。初始设置选择 live 搜索和已配置的真实模型；点击“开始核查”之前不会发送外部请求。运行期间会显示 Agent、工具和路由进度，完成后可查看结论、证据、运行事件、人工复核项和导出内容。
conda run -n truthforge python scripts/verify_corpus.py
conda run -n truthforge ruff check .
conda run -n truthforge pytest -q
conda run -n truthforge python scripts/verify_release.py
conda run -n truthforge python scripts/verify_submission.py /path/to/submission.zip提交前可运行语料校验、静态检查、测试与提交结构校验；这些命令不会替代上述真实模型与实时搜索的全量联网运行。
运行产生的 Chroma/SQLite 数据、联网搜索缓存和 live snapshots 位于 data/runtime/；报告、JSONL 审计日志和评测结果位于 outputs/。两者均不纳入版本控制或提交压缩包。