CrewAI（GitHub 57.4k star，MIT，PyPI 週下載 1,164 萬）用角色（role）、目標（goal）、背景故事（backstory）定義 agent，再把一組 agent 編成 crew 來協作。跟 LangGraph 的圖優先和 MAF 的工作流優先不同，CrewAI 是團隊優先——你不畫節點和邊，你描述一個團隊裡每個人負責什麼。2024 年底完成 LangChain 依賴的全面移除，現在是獨立框架。商業端分開源套件與 AMP 託管平台，AMP 加的是視覺化建構、部署、追蹤與合規。
Exa 把整個網頁索引轉成 embedding 再檢索，而不是比對關鍵字。2026-08 官方定價：/search $7 / 1k 次（含前 10 筆結果）、/contents $1 / 1k 頁、deep 系列 $12–15 / 1k 次，新帳號 $20 免費額度。這個 blog 的 CLAUDE.md 把 Exa 列在雲端抓取工具的第一順位，38 支 skill 裡有 16 支寫到它，站上既有文章只有 4 篇順帶提過——但一篇專文都沒有。這篇補上。
Firecrawl 把單頁抓取、網站探索、整站爬取與 JSON 抽取包成同一套 API；雲端版省下瀏覽器、proxy 與 worker 維運，自架版則換得基礎設施控制，但預設能力不等同雲端。
免費方案有每日或每月額度、餘額補回、持續限速與一次性試用；有些 API 沒有免費額度，必須預付或按量計費。
Linkup 把搜尋深度與輸出格式分開控制：多數 agent 查詢先用 standard + searchResults，需要循線讀多頁才升到 deep；每月補回 20 美元是餘額恢復，不是固定再送 20 美元。
LlamaIndex（GitHub 51,775 star，MIT，2026-08-21 實查）的重心已經從索引搬到 Workflows：獨立套件 llama-index-workflows 的 PyPI 週下載 281 萬，比傘狀套件 llama-index 的 197 萬還高。這篇拆核心抽象、跟自己刻 pipeline 的取捨，並實測它在繁中語料上的預設值——同樣的 chunk_size=1024，英文裝得下 4,645 字元，繁中只有 1,332。另附一個選型前必看的事實：TypeScript 版已封存停更。
Meilisearch 適合把應用程式資料做成快速、容錯的全文搜尋；真正的導入難點不在 search API，而在索引設定、非同步 task、中文分詞、權限過濾與備份還原。
微軟把 Semantic Kernel 與自家 AutoGen 合併成 Microsoft Agent Framework，2026-04-02 發 1.0 GA（.NET 與 Python，Go 仍是 public preview）。被收編的 autogen-agentchat 停在 2025-09-30 沒再發版；但原作者那側的社群分支 AG2 沒有合併，六天前還在發 1.0.2，而且 `pip install autogen` 裝到的是 AG2 不是微軟。這篇拆解 MAF 的抽象、遷移時程，以及這團名字到底該怎麼讀。
MIT 6.S191 的 2026 版已公開九講影片、投影片、三個 software labs 與解答，足以列為 A3 自學課；但官方執行路線需要 Google／Colab、Comet，以及 Lab 3 的 OpenRouter，校外讀者也拿不到 MIT 的學分、專案回饋與 API credit。
Modal 是按秒計費的 serverless GPU 平台，同時把 agent sandbox 做成一級公民（官方自報累計啟動逾 10 億個 sandbox、佔營收三分之一以上）。選型的關鍵不是它多方便，是你的 GPU 使用率：2026-08-21 實查，Modal A100 80GB 折算 $2.50/hr、RunPod 同卡 $1.59/hr，使用率超過六成四自己開機器就比較便宜；但同一天 H100 SXM Modal $3.95/hr、Lambda $3.99/hr，這張卡的溢價幾乎是零。
Qdrant 的核心不是把 embedding 存進去，而是先固定 vector schema、替高頻過濾欄位建 payload index，再用 dense + sparse query、租戶邊界、snapshot 與監控把檢索做成可維運的服務。
Scrapling 把 HTTP、Playwright 瀏覽器、CSS/XPath 抽取與 Spider 放進同一套 Python API；adaptive selector 會保存元素特徵，版面改動後再用相似度重新定位，但仍需要驗證輸出。
SearXNG 是元搜尋引擎，不是 crawler，也沒有自己的全網索引。這篇以官方 2026.8.20 文件為準，從 Compose 安裝、settings.yml、引擎選擇與 JSON API，一路做到空結果診斷。
三個元件、各做一件事：SearXNG 負責找、Crawl4AI 負責讀、一層薄薄的程式把兩者黏起來。有三個預設值不改就不會動——`formats` 預設只吐 HTML、`secret_key` 預設是 `ultrasecretkey`、limiter 開了會擋你自己的程式。另外官方安裝方式在 2026 年 3 月換過，網路上多數教學指的 searxng-docker 已經封存了。
Tavily 和 Exa 都是純雲端 API，不能自己架。能自己組的是 SearXNG（269 個上游引擎、82 個預設開啟）+ Crawl4AI（78.8k stars、Apache-2.0），現成的 Tavily 相容 wrapper 都還是幾十顆星的個人專案，不建議直接用。但 SearXNG 沒有自己的索引，而且從機房 IP 跑會被搜尋引擎打成空結果——這兩件事決定了自架划不划算。
CS124 是 Stanford NLP 分支的第一門課：十週從斷詞、n-gram、文本分類、資訊檢索與詞嵌入，講到 LLM 與 Transformer。教科書是免費的《Speech and Language Processing》，九個作業 repo 與實作課的題目和解答都公開；預錄影片、每週複習測驗與自動評分要 Stanford 帳號。
CS221 是 Stanford 的人工智慧原理課，把 AI 排成反射、狀態、變數、邏輯四層，深度學習只是最低的那一層。可執行的 Python 講義與八份作業（含程式骨架與本機評分器）全部公開；課堂錄影、隱藏測資與作業解答拿不到。
CS224N 是 Stanford 用深度學習做自然語言處理的課：從詞向量、反向傳播講到 Transformer，之後每一堂都建立在 Transformer 之上，四份作業包含自己刻一個 decoder-only Transformer。現行投影片與作業公開，第三份作業附可以在筆電上跑的單元測試；公開的完整錄影是較早的版本，跟現行課表有落差。
CS224U 是 Stanford 的自然語言理解課，接在 CS224N 之後：教情感分析的領域適應、檢索增強的 in-context learning、進階行為評估與模型分析方法，三份作業各附一場 bake-off。教材是一個公開的 GitHub repo，投影片與線上版的全套錄影也公開；第一份作業的資料載入在新環境要自己修正才跑得起來。
CS224V 是 Stanford 的 Agentic AI 課：教怎麼用形式語意、知識圖譜與形式方法約束 LLM agent，讓它少編造，兩份作業之後以專案為主。十四堂講義、閱讀清單、作業講義與課程用到的開源系統（STORM、WikiChat、SUQL、Genie Worksheets）都公開；沒有公開錄影，公開的投影片是刻意留白的版本，作業要用的憑證也只發給選課學生。