LLM + GNN：讓語言模型讀圖，也讓圖模型讀文字｜Stanford CS224W 第 16 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 16 講，涵蓋 LLM 與 GNN 的互補缺口、text-attributed graphs、LLM as predictor or encoder，並標明公開材料邊界。
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1274 篇文章Agents + Graphs：讓 agent 在結構化世界中檢索、規劃與行動｜Stanford CS224W 第 17 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 17 講，涵蓋 從 graph QA 到 agent、STaRK 的多模態檢索、工具使用與 traversal，並標明公開材料邊界。
Deep Generative Models for Graphs：GraphRNN 與目標導向分子生成｜Stanford CS224W 第 18 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 18 講，涵蓋 圖生成問題與資料表示、生成品質的評估、GraphRNN 的 autoregressive factorization，並標明公開材料邊界。
315K 個 GNN designs 如何用 anchor models 排名｜Stanford CS224W 第 19 堂
Fall 2025 Conclusion deck 在 32 個 tasks 上研究約 315K 個 GNN designs：先跑少量 anchor models，以 ranking 描述 task similarity，再從相似 task 轉移 best designs。
Steel Browser：Agent 的開源瀏覽器 API 與自架邊界
Steel 用 Apache-2.0 runtime 把 Chromium session、CDP、proxy、stealth 與除錯介面包成同一套 browser API；公開 repo 約 7,400 stars，並在 2026 年進入 Stripe Projects developer preview。單機自架適合開發與資料邊界，Cloud 才解決高併發、託管 proxy、CAPTCHA、錄影與 SLA。
Together AI：從 Serverless 推論到專屬端點與 Fine-tuning
Together AI 把開放權重模型的 Serverless API、專屬 GPU 端點、批次推論與 Fine-tuning 放在同一平台，適合先按 token 驗證，再在流量或客製化需求成形後升級部署。
Claude Code skill 怎麼寫才不吃 context：入口、門檻、成本、來源
把 Anthropic 的 session 成本建議做成全域 skill，第一版就犯了它要防的錯：description 塞滿觸發關鍵字、用檔案數和分鐘數當硬門檻、把「保護主 context」和「省總 token」混成一件事。三輪修正後入口縮到一頁，細節拆進 references，數量門檻換成四個判斷維度，草稿裡的主張則逐條對官方文件查證。
Vapi：語音 Agent 的即時編排層，以及電話上線前的安全界線
Vapi 把電話與 Web 音訊、STT、LLM、TTS、tool calls 和 call observability 接成託管 voice runtime；可換 provider，卻不能搬走 Vapi 專屬的即時編排。官方 2026-05 自報已有 100 萬名開發者，並宣布 5,000 萬美元 B 輪。
Vercel Sandbox 深入介紹：把 Agent 執行層放進 Vercel 生態
Vercel Sandbox 用 Firecracker microVM 隔離不受信任的程式碼，搭配 Fluid compute、Active CPU 計價與 Vercel OIDC；它最適合已在 Vercel 上運行的 Agent，但網路預設值、記憶體計費與持久化生命週期仍要自己設計。
Vertex AI：從模型 API 到 Gemini Enterprise Agent Platform
Vertex AI 不是只有 Gemini API，而是把 200+ 個模型的取用、訓練、評估、部署與治理放進同一個 Google Cloud 控制面；2026 年 4 月後，它的產品與後續藍圖已併入 Gemini Enterprise Agent Platform，但 Vertex AI API、文件路徑與既有資源名稱仍大量存在。
網頁抽取品質實測：Crawl4AI、Firecrawl、Jina Reader 與 Readability 差多少？
抽取工具不能只比 HTTP 200；同一組 20 個 URL 要分別量正文、heading、table、code、link、metadata、雜訊、延遲與成本。本文先公開 corpus、adapter contract 與評分 gate，但因目前缺 Firecrawl credential 與四條同版本 raw run，尚不發佈勝負。
Zep 完整介紹：用時序知識圖管理 Agent 記憶
Zep 的核心不是向量化聊天紀錄，而是把 episode 抽成帶有效時間的 entity 與 fact，讓新資訊使舊關係失效但不抹掉歷史；Graphiti 是開源核心，Zep 則是代管與治理層。
Agent Plugins 1.0：OpenAI、Google、AWS 罕見聯手，統一 AI Agent 擴充的封裝標準
Agent Plugins 1.0 是一個封裝格式標準，把 Agent Skills（Markdown 指令）和 MCP server 設定包成一個目錄，讓同一個 plugin 能被 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、Kiro、VS Code 直接載入。它不是新的協議，是協議之上的包裝紙。Vercel 發起，OpenAI、AWS、Microsoft、Cursor 共同制定，Google 發佈當天加入——Anthropic 不在治理名單上，但 MCP 團隊正面回應。
AgentQL 完整介紹：用語意查詢做網頁擷取與 Playwright 自動化
AgentQL 用接近資料結構的語意查詢取代易碎的 CSS/XPath：`query_data` 回傳結構化資料，`query_elements` 回傳可操作的 Playwright locator。Starter 公開方案列出每月 50 次免費 API 呼叫，但超額、綁卡與遠端瀏覽器時數的實際停止規則仍要在 Billing 頁確認。
Apify 完整介紹：Actor、Task、排程與資料集怎麼組成爬取平台
Apify 不是單一 crawler，而是把爬取程式包成 Actor，再用 Task 固定設定、Schedule 觸發執行、Dataset 交付結果的平台。適合不想自己維護佇列、排程與執行環境的團隊，但 Actor 費用、運算、proxy、儲存與傳輸會共同消耗預付額度。
Browser Use 完整介紹：讓 AI Agent 操作瀏覽器的任務迴圈
Browser Use 把瀏覽器狀態、模型決策與 click／type／extract 等動作組成可重複迴圈；開放原始碼版本適合自訂工具與執行策略，Cloud 則代管瀏覽器、profile、proxy 與並行工作。
changedetection.io 完整指南：用 selector、通知與 Browser Steps 監控網頁
changedetection.io 是網頁變更訊號層：先縮小監控範圍、排除雜訊，再把真正的變更通知下游；它不是搜尋 API，也不該取代 crawler。
Composio：agent 接一百個 SaaS 時，誰替你保管每個使用者的 token
站上把 MCP 寫得很齊，卻從沒寫過它下面那一層：agent 要代表一萬個終端使用者去讀他們各自的 Gmail 時，refresh token 存在誰家、怎麼更新、怎麼撤銷。Composio 是這層目前最完整的一家——SDK 是 MIT，執行與託管 OAuth 是雲端服務；官方自稱 1,000+ toolkit，但託管 OAuth 清單實際列出 121 個，另外 96 個要你自備憑證。2026-08-15 起的新價目：免費 10 萬次 tool call、Pro $29/月。這篇拆它的授權模型到可操作的深度，並劃出「自己接 MCP server」與「用整合平台」的分界。
Context 滿了怎麼辦：七種答案，沒有一種是共識
Chroma 的對照實驗證明：就算塞得下，塞滿也會變差。於是各家 coding agent 發展出七種對策——壓縮、換手、剪枝、少載入、隔離、進模型、換單位。Amp 直接移除 /compact，Atlassian 說摘要該是最後手段，Cursor 的 A/B 測出 46.9% token 降幅。三場分歧的根源不是誰對，是各自在衡量不同的東西。
Crawl4AI 完整介紹：從 Markdown 抓取到結構化資料抽取
Crawl4AI 負責 URL 之後的抓取與抽取：穩定 DOM 先用 JsonCssExtractionStrategy，只有語意判讀或版面不規則時才切 LLMExtractionStrategy。