Browser MCP 三選一：CDP、Playwright MCP、Puppeteer MCP 比較
@playwright/mcp 用 accessibility tree 取代截圖，token 消耗最低，是 AI agent 做網頁自動化的首選；Puppeteer MCP 截圖導向適合需要視覺回饋的場景；直連 CDP 適合底層工具開發與高層工具未暴露的功能。
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32 篇文章Chrome DevTools MCP：直連 CDP 的 MCP Server
Chrome DevTools MCP 是把 Chrome DevTools Protocol（CDP）包成 MCP server 的做法，讓 AI agent 可以直接呼叫 40+ CDP Domain，存取 Playwright 和 Puppeteer MCP 未暴露的 Profiler、HeapProfiler、Security 等底層功能，代價是需要自行實作 MCP tool 定義與 auto-wait 邏輯。
@playwright/mcp：微軟官方的瀏覽器自動化 MCP Server
@playwright/mcp 預設用 accessibility tree（browser_snapshot）取代截圖，省下 90%+ 的 token 消耗，加上 Playwright 原生 auto-wait，是目前 AI agent 做網頁自動化的最佳起點。
@modelcontextprotocol/server-puppeteer：官方 Puppeteer MCP Server
server-puppeteer 是 MCP 官方 monorepo 裡的 Puppeteer 封裝，工具集精簡（7 個工具），以截圖 + evaluate 為核心，適合需要視覺回饋或自訂 JS 執行的場景，但每次截圖的 token 成本比 Playwright MCP 高出數倍。
幾百個工具怎麼選得準：tool selection 的崩塌曲線與工程解法
工具一多，選擇準確率不是緩降是崩塌：4→51 個工具從 43% 掉到 2%、10→100+ 個從 78% 掉到 13.62%。根治解法是別一次塞全部——Anthropic Tool Search Tool 用 defer loading + 檢索砍 85% token，Opus 4.5 準確率 79.5%→88.1%。description 品質的效益是條件式的：簡單場景沒差，多工具串接場景 correctness 44%→50%。
Bumblebee：Perplexity 唯讀供應鏈端點掃描器的設計拆解
Perplexity 2026-05 開源的 Go 唯讀掃描器（v0.1.1、零非 stdlib 依賴）。盤點 npm/PyPI/Go/RubyGems/Composer/MCP/編輯器與瀏覽器擴充等來源成 NDJSON，比對自訂 exposure catalog，回答供應鏈事件當下「機隊哪台機器現在中了」。它刻意不執行任何套件管理員，也不是 EDR。
A2UI（Agent-to-User Interface）：Google 讓 agent 把 UI 當資料傳出去的開放協定
A2UI 是 Google 在 2025-12-15 開源的 agent 生成式 UI 協定：agent 只送宣告式 JSON 描述 UI 意圖，client 用自己的元件 catalog 白名單渲染成原生畫面，疊在 A2A 之上。發布時 format v0.8，3 個月後已迭代到 v0.9。
CodeGraph：本地端程式碼知識圖譜，與「直接走圖才省錢」的真相
CodeGraph 用 tree-sitter 把 codebase 抽成本地 SQLite/FTS5 知識圖譜，讓 AI coding agent 查圖而不是掃檔。官方端到端 benchmark（7 repos、median of 4）平均省 35% 成本、70% tool calls；但前提是 agent 直接走圖——把探索 delegate 給只會讀檔的 subagent，CodeGraph 反而變成 overhead。
Midscene.js：押注純視覺的跨平台 UI 自動化框架
字節跳動開源(MIT、約 13k stars)的 UI 自動化框架。UI 動作只靠截圖餵給視覺語言模型(Qwen3-VL / Doubao / Gemini-3 / UI-TARS),不解析 DOM;一套 JS API 跨 Web / Android / iOS / 桌面,v1.0 起更直接移除 DOM 動作模式。代價是每步較慢、token 較貴。
Open Design：11 天 fork 出來的 Claude Design 開源替代品
Anthropic 2026-04-17 發 Claude Design，4-28 nexu-io/open-design 公開，同樣的 artifact-first loop、Apache-2.0、跑在你已經有的 16 個 coding-agent CLI 上。兩週從 0.1 到 0.7、40k+ stars。把 AI 設計工具從 vertical SaaS 攤平成 skill bundle 的範式轉移。
用 AI Agent 操作影片生成工具：HyperFrames、HeyGen、Runway 整合指南
AI agent 可透過 Skills、MCP Connector、直接 API 三種方式操作影片生成工具，選對整合方式比選對工具更重要。
Code Mode：把 tool definition 從 context 搬進 code
別再把所有 tool description 在 session 開頭一次塞進 context。讓 model 寫 code、runtime 執行，tool 定義只在 import 那行才進 context — Anthropic 的 GDrive→Salesforce 範例從 ~150K tokens 降到 2K，Cloudflare 的 2,500 endpoints schema 從 1.17M 降到 1K。
Claude for Financial Services：拆解 Anthropic 的多 Agent 參考實作
Anthropic 開源了 12 個金融業 Agent + 11 個 MCP connector，最值得抄的不是 Agent 本身，而是『同一份 prompt 雙 runtime』和『純檔案擴充』的分層設計。
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。
goose：開源、跨平台、不鎖 LLM 的本地 AI Agent
goose 是由 Linux Foundation 旗下 AAIF 維護的開源 AI Agent，支援 15+ LLM 供應商、70+ MCP 擴充，用 Rust 打造桌面 App + CLI + API，定位是不鎖廠商、可自架的 Claude Code 替代方案。
AEO / GEO 工具全景：輸入面、流量面、輸出面——從 isitagentready 到 aeo-radar 到 Profound
AEO/GEO 工具不是單一類別，而是三個面向：輸入面（網站有沒有準備好給 AI 讀）、流量面（AI bot 實際爬了多少）、輸出面（品牌在答案裡怎麼被提到）。這篇把三面向、從開源自架到商業 SaaS 的工具一次攤開。
Agentic Engineering：讓 AI Agent 像真實工程團隊一樣協作
Agentic Engineering 不是讓 AI 寫更快的程式碼，而是讓軟體更快走完整個交付流程——透過多 agent 協作，壓縮跨團隊的協作摩擦。
MCP vs CLI vs API：Agent 工具介面的真實分界
MCP 不會退場，但有效範圍比想像中窄。本機開發場景 CLI 和 raw API 幾乎都贏過 MCP；MCP 真正不可替代的，是「跨 agent 共享的本機工具層」這條窄縫。
Graphify：把程式碼和文件變成可查詢的知識圖譜
Graphify 用 tree-sitter AST 提取程式碼結構，再用 LLM 語意分析文件與圖片，把整個專案壓縮成一張可查詢的知識圖譜。號稱每次查詢比讀原始檔案省 71.5 倍 token。
Claw Code：用 Rust 重寫 Claude Code 的開源 CLI Agent
Claw Code 是用 Rust 從零重寫的 Claude Code CLI 替代品，48K 行程式碼、40 個工具、MIT 授權。最驚人的是整個專案在 5 天內由多個 AI Agent 協作完成，上線不到一週就突破 170K stars。
OpenHarness：把 Agent Harness 完整開源的框架
香港大學 HKUDS 開源的 Agent Harness 框架，實作了工具呼叫、技能載入、記憶、權限、多代理協作等完整基礎設施，支援 Anthropic / OpenAI / GitHub Copilot 三種 API 格式。
code-review-graph：用知識圖譜讓 AI Code Review 省下 8 倍 Token
code-review-graph 用 Tree-sitter 解析 codebase 建立持久化知識圖譜，追蹤變更的爆炸半徑，只把真正相關的 context 餵給 AI，號稱平均省下 8.2 倍 token。
Agent CLI 完整指南：設計邏輯、工具比較與使用原則
Agent CLI 不是更聰明的補全工具，而是能讀懂 codebase、執行多步驟任務、操作真實環境的 AI 代理。Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode、Aider、Pi、Kiro、Amp、Cursor CLI... 工具越來越多，但底層共享一套設計邏輯——理解這套邏輯，才能真正用好它們。
AI-Ready Content：把網站變成 AI 可讀的資料來源，完整指南
2025–2026 年，網站不只要給人看，還要給 AI 看。從 llms.txt、Schema Markup、GEO 到 RAG ingestion pipeline，這篇整理了讓你的網站變成 AI 可用資料來源的完整技術地圖。
OpenClaw 工具篇（四）：TTS、PDF、Lobster 與 MCP
TTS 支援 ElevenLabs/Microsoft/OpenAI 三家，PDF 有 native 和 extraction 兩種模式，Lobster 是確定性工作流 runtime，MCP 支援外部工具擴展。
AI Agent 繞過 Cloudflare 反爬蟲完整指南：從踩坑到自建 MCP Server
標準 Playwright 無法通過 Cloudflare 驗證。playwright-extra + stealth 和 nodriver 都能繞過，最終包成 MCP server 讓 AI agent 自動使用。
MCP（Model Context Protocol）：AI Agent 工具呼叫的標準化協定
每個 AI 工具都有自己的呼叫格式，整合成本高。MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的開放標準，統一 AI Agent 與外部工具、資料源的通訊協定，讓工具可以跨 Agent 重用。
Claude Certified Architect Foundations 考試完整指南
Claude 官方架構師認證的完整備考指南：五大領域重點、六大考試情境、常見反模式與實際演練建議。
把爬蟲腳本做成 MCP Server，讓 Claude 直接用
用 FastMCP 把本地 Python 腳本包成 MCP Server，讓 Claude Code 可以直接呼叫，不再需要手動跑 pipeline。
MCP Tool 回傳 1M 字元：search_local_jobs 的 token 爆炸問題
MCP tool 回傳 description 欄位導致 1033 筆職缺超過 token 上限，改成預設不回傳 description 並加上分頁就解決了。
AI Agent 架構模式完整指南：從三支柱到 Multi-Agent 的系統化導航
AI Agent 不是一個技術，是一整個架構體系。本文是系統化導航：從 Agent 三支柱（Context/Cognition/Action）出發，穿過 AI 工程三階段演化（Prompt → Context → Harness），到八種 Multi-Agent 設計模式和生產級 Harness 基礎設施。每個主題都有對應專文深入。
AI Agent 的三個核心支柱：Context、Cognition、Action
AI Agent 不是黑盒子——它由三層構成：知道什麼（Context）、怎麼想（Cognition）、能做什麼（Action）。搞清楚這三層，才能理解 agent 為什麼有時聰明、有時失控，以及怎麼設計一個真正好用的 agent 系統。