Keenable 該放進台灣 Agent 團隊的搜尋備選嗎？
Keenable.ai 把自己定位成給 AI agents 用的搜尋基礎設施：100B+ 文件索引、Search/Fetch API、 MCP/CLI 入口、100K 免費月額度與 keyless public endpoint。對台灣／繁中 agent 團隊來說， 現階段最合理的位置是 provider matrix 裡的實測候選；Brave、Exa、Tavily 或 Serper 仍要留著對照。
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24 篇文章Groundlane 實戰系列（篇 1）：為什麼 AI 代理需要一個受控的網路存取層
Groundlane 是一個開源 TypeScript 遠端 MCP 伺服器（v0.1.0），以單一穩定合約為 AI 代理提供 web_search、web_fetch、web_extract 三種能力，並把身份驗證、提供者替換與資源限制留在操作者邊界內。
Groundlane 實戰系列（篇 2）：三個 MCP 工具的參數、回傳與錯誤處理
以實際呼叫範例說明 web_search（十適配器、RRF 合併、雙提供者預設）、web_fetch（format/render 策略、finalUrl 來源證據）、web_extract（CSS selector 結構、無 LLM 隱式步驟），並整理回傳結構與錯誤邊界。
Groundlane 實戰系列（篇 3）：與傳統方案的對比 — WebFetch、stealth_fetch、puppeteer 與 requests
從確定性、可替換性、身份邊界、維運成本四維度比較 Groundlane 三工具與傳統本機方案（WebFetch、stealth_fetch、puppeteer、requests），指出各方案適合與不適合的場景。
Groundlane 實戰系列（篇 4）：在 quidproquo 站內的應用 — 以現有 MCP 工具與流程為事實
以站內 .claude/skills/groundlane 的 usage-modes 流程為事實，說明如何把 web_fetch 與 web_extract 整合進文章參考驗證與每日 digest 資料收集，而不假設未實作功能。
Groundlane 實戰系列（篇 5）：踩坑與最佳實踐 — timeout、selector、render 模式與安全邊界
整理實戰中最常見的操作陷阱：timeout 與位元組上限導致的 truncated、selector 設計錯誤、render 模式切換的成本與確定性風險、版本變動（v0.1.0 早期預覽）的可重現驗證方式，以及預設安全邊界不可繞過的原因。
Agent 搜尋 Query 怎麼寫：關鍵字、語意描述、拆解與改寫
Agent 不該把使用者原句直接丟給每一種搜尋服務：先辨認 exact lookup、keyword、semantic 或 fielded search，再把來源、時間、語言與欄位限制放進 provider 原生參數，最後依零結果、結果過廣與來源不對症狀改寫。
Brave Search API 完整指南：用獨立搜尋索引替 Agent 取得網路結果
Brave Search API 以 Brave 自有的網頁索引與排名模型提供 Web、News、Images、Videos 與 LLM Context 五類端點；核心搜尋不只是 Google SERP 的 API 包裝。
Parallel Web Systems：Agent 的搜尋、擷取與深度研究層
Parallel Web Systems 把 Search、Extract 與 Task API 分成三個成本與延遲不同的網路存取層，並以 Basis 把引用、摘錄與信心標到輸出欄位。
從搜尋結果到可靠引用：URL 去重、來源分級與 Claim-Source Mapping
可靠引用不是在答案後面塞 URL：先把 URL、內容副本與來源獨立性拆開，再用 atomic claim、quote span、snapshot 與可重跑檢查建立 claim-source matrix。
SerpAPI 完整指南：多搜尋引擎、結構化 SERP 與非同步查詢
SerpAPI 的核心是代管搜尋結果頁的抓取與解析：用 engine 指定來源，取得結構化 SERP，再自行處理地區、分頁、非同步輪詢與結果驗證。
Serper Search API 完整指南：把 Google 搜尋結果變成 Agent 可用 JSON
Serper 是第三方 Google SERP API：用一個 POST 請求取得 organic、knowledgeGraph、peopleAlsoAsk 等結構化 JSON；真正上線前仍要驗證選填欄位、URL、重試與引用證據。
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。
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。
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。
Tavily Search API 完整指南：搜尋、抽取、Map 與 Crawl
Tavily 把 Search、Extract、Map、Crawl 做成同一組 agent 網路 API；免費方案每月有 1,000 credits，Search 的 basic、fast、ultra-fast 各用 1 credit，advanced 用 2 credits。
Agent 搜尋品質怎麼驗收：Web Retrieval Benchmark 實作
Web retrieval 要測的是完整 task，不是 HTTP 200：固定 30 題、五種失敗層、三條 live channel，同時量答案、引用、freshness、延遲、成本與不必要升級。本文交付可執行 harness 與 gate，但因目前沒有三條 live channel 設定，不提供虛構排名。
AI Agent 上網查資料的完整路由：Search、Fetch、Crawler、Browser 怎麼切換
Agent 上網不該一律開瀏覽器：先依任務分流 Search 或 Fetch，再按狀態碼、內容品質、JS shell、登入與 challenge 訊號逐級升級；每一步都受 retry、budget、快取、去重與來源紀錄約束。
AI Agent 接搜尋 MCP 工具：當 WebFetch / WebSearch 被擋的時候
用 Claude Code、Cursor 等 AI agent 時，內建 WebFetch / WebSearch 常被 Cloudflare、地理限制或 rate limit 擋住。接一個 search MCP server 是最直接的解法，這篇比較 2026 年實際能用的選項。
你的 JSON-LD 和 schema 對 AI 搜尋引擎是隱形的嗎？各家管線拆解與 AEO/GEO 策略
不同 AI 引擎讀網頁的方式差異很大。有的只看 body、有的靠預建索引。JSON-LD 和 schema 不是萬能的，正文品質和結構才是跨平台有效的基礎。
OpenClaw 工具篇（一）：一個專屬瀏覽器、三種附著方式，與被標成「不可信」的搜尋結果
OpenClaw 的瀏覽器是一個獨立的 agent 專用 profile，跟你的個人瀏覽器完全隔離。而 web_search 的回傳結構裡有一個 externalContent.untrusted 標記——搜尋結果在型別層就被標成不可信的外部內容。