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现在给 AI Agent 接大模型已经不难，真正麻烦的往往是另一件事：怎样让它稳定地读懂网页。 你当然可以直接请求一个 URL，但拿回来的可能是几百 KB 的 HTML、导航栏、Cookie 弹窗、脚本、广告、延迟加载内容，以及一堆对回答问题没有帮助的噪声。 遇到 JavaScript 渲染、分页、登录态、反爬策略和站内多页面时，问题还会继续放大。 Firecrawl 想解决的正是这一层。...
OctaFuse Gateway 2.3.0 新增路由池级供应商粘性、绑定观测与运维能力，并将路由策略 ID 统一为 hash_affinity 和 weight_priority。
腾讯开源 TencentDB Agent Memory v2.0.0，将聊天记忆、可执行 Skill、文档 Wiki 与代码图谱组织成可治理、可共享、可装配的团队经验资产。
Agent Reach 不重写爬虫，而是为 AI Agent 管理联网工具的选型、安装、体检和多后端路由。本文拆解它的工作机制、安装方式、PyPI 同名包问题，以及 Cookie 和账号权限边界。
OctaFuse Gateway 2.2.0 正式发布：统一 Gemini Generate Content 路由语义，支持 Route Pool priority 分层策略，并升级 Admin 配置体验。
OctaFuse Gateway 2.1.2 优化 Admin 路由与 Provider 体验，为请求日志增加 external_system，并修复干净仓库下 Admin 本地开发解析问题。
OctaFuse Gateway 2.1.1 统一 user+model 熔断，完善 Failover 与错误码契约，并增强上游请求失败诊断和阿里云模型预设。
过去我们的 AI 网关，绝大多数的更新关注点在以下几个方面： - 如何统一接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等协议 - 如何在多个 Provider 之间路由和故障转移 - 如何管理 API Key、预算、Token、成本与调用日志 但当 Agent 真正进入业务，模型调用只是链路的一部分。它还会搜索网页、抓取正文、做深度检索，甚至调用 AI...
以前配置 AI 网关，像在修飞机发动机：Provider Key 一堆、优先级一串、策略藏在字段里，改完还要心里默念「这次会不会打到对的上游」。 2.0.0 把重点放在了路由配置上，这个版本的目标很朴素：用户打开页面，一眼看懂请求怎么走；点几下，就能配好多供应商、故障转移和分流策略。 开源地址： https://github.com/OctaFuse/octafuse-gateway...
如果你跟我一样，平时折腾独立产品、或者是 AI 方向的 OPC，相信你一定买了很多 Coding Plan、Token Plan 等各种 AI 资源。不论你是在各种客户端中使用，还是自己开发产品提供 AI 服务，都需要接入这些资源。由于那么多供应商都提供了单独的 BaseUrl 和 ApiKey 接入，本身管理这些信息就很麻烦，在接入方还要根据不同的需要配置不同的供应商，日常调度切换也是非常头疼。...