用途：面向 50 篇以上文献的大规模综述，用“每批一个新子代理 + 批间合并”的方式并行推理，同时保持主上下文干净。
内置工具（RC 原生，直接调用，勿写 curl 或 rp.py）：rp_search({query, limit?, min_year?}) 检索；rp_abstracts({dois}) 批量摘要与开放获取链接；rp_cite({doi, direction?, limit?}) 引用遍历；rp_fulltext({doi, out?}) 获取开放全文，可选保存到文件。结果以 JSON 内联返回，持久化需用工作区文件工具自行保存。
主要能力：并行评分（每批 15–25 条，按关键词、数据类型、具体性打分并返回 JSON）；优先论文深潜（提取数据表、方法、结果、数据可用性）；引用网络探索（一个种子一个子代理，方向 both）；领域化提取（基因组、计算、临床、生态）。
用法要点：主代理先 rp_search 并 rp_abstracts 一次，把摘要缓存到磁盘，再派发子代理只读缓存做评分，可放心铺开；实时 API 子代理控制在 ≤3–4 个。子代理只返回 JSON，不写 tracking 文件；主代理合并、按 DOI 去重、写 papers-reviewed.json 与 SUMMARY.md，并抽查一致性。
限制：API 吞吐受服务端配额限制（Scopus 周配额、OpenAlex polite-pool 约 10 req/s），子代理共享 IP，且速率限制器按进程隔离，盲目铺开引用检索会触发 429。少于 20 篇不建议用子代理；需要逐篇实时可见或筛选时交叉比较时也不适用。子代理消耗 token，评分 20 条约 10–15K。