feat: improve RAG agent search configuration

docs/PROJECT_SPEC.md

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 - **PostgreSQL + pgvector 知识库**：保存术语、译法、领域、别名、解释、来源、置信度、状态和 embedding，翻译时按向量相似度召回并注入上下文。
 - **主 Agent + 子 Agent 架构**：每个字幕 block 创建一个 `rag_master` 主 Agent；主 Agent 负责术语 gate、调度并发子 Agent、汇总结果；每个术语研究子 Agent 维护自己的 observation/evidence 上下文。
 - **工具调用循环**：子 Agent 可按需调用 `rag_lookup`、`wiki_search`、`search_web`、`fetch_url`、`finish`。工具选择由 LLM 根据当前 observation 决定，程序只做超时、重试、fallback 和写库安全控制。
+- **轻量 Agent Runtime**：借鉴 LangGraph/OpenAI Agents SDK/PydanticAI 一类框架的核心做法，但不引入重依赖；内部统一 tool schema、结构化输出校验、预算控制、状态迁移、错误分类和 trace 事件。
 - **Wikipedia Tool**：固定使用 English Wikipedia API，适合百科型专有名词和通用背景知识；不用在配置里维护各种不通用的 wiki 地址。
 - **SearXNG Tool**：可接入自建 SearXNG，配置填写 base URL，系统自动请求 `/search?q=...&format=json` 并过滤搜索引擎自身页面等无效结果。
+- **SearXNG 参数配置**：翻译设置支持配置 `categories`、`engines`、`fallback_engines`、`language`、`safesearch`、`time_range` 和 `pageno`。不指定 `engines` 时使用实例默认引擎，默认搜索为空时使用 fallback 引擎再次尝试。
 - **网页正文读取 Tool**：当搜索摘要不足时，Agent 可以打开候选链接抽取正文，再交给 LLM 总结证据。
 - **Verifier 入库保护**：候选术语会经过 verifier 判断来源是否支撑、是否和字幕上下文一致、置信度是否足够；不满足条件时不会污染长期知识库。
 - **并发术语研究**：翻译设置里可调整 RAG Agent 并发数和超时时间，让多个需要查证的术语同时研究；子 Agent 结束后返回结构化 `AgentResearchResult`，由主 Agent 合并回当前翻译上下文。
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 - `knowledge_cards`：文档型背景知识。
 - `hits`：原始知识库命中，用于记录匹配和使用次数。
 
+Agent trace 是规范化事件流，每步包含 `event_id`、`span_id`、`kind`、`action`、`status`、`duration_ms`、`error_type`、工具 schema、预算计数和输入输出摘要。Dashboard 以这些字段展示主 Agent/子 Agent 树和每步 JSON。
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 ## 2. 总体拆分：三大模块 + 一个编排层（Orchestrator）