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。
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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。
CrewAI：用角色扮演組織多 Agent 協作的框架
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：為 agent 而不是為人設計的神經搜尋 API
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 完整介紹：Scrape、Crawl、Map 與結構化抽取怎麼選
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。
免費搜尋、爬取與瀏覽器 API 怎麼選：週期額度、限速、試用與自架成本
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 Search API 完整指南：從 standard、deep 到結構化輸出
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：它已經不是 RAG 框架了，而你可能還在照舊教學選它
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 完整介紹：索引、中文搜尋與多租戶安全
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。
Microsoft Agent Framework：兩個框架合併之後，AutoGen 這個名字現在指誰
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。
九講與三個 labs 全公開，但完整跑完仍要三個外部服務｜MIT 6.S191 課程總覽
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：跑推論引擎的那一層，以及它什麼時候不值那個溢價
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 完整指南：Collection、Hybrid Search 與自架維運
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 完整介紹：從 adaptive selector 到並行 Spider
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 完整介紹：引擎調校、JSON API 與自架維運
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。
自己架一套搜尋後端：SearXNG + Crawl4AI，從零到接進 Claude Code
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 不能自己架：要怎麼自己組一套
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。