AnySearch：不是 URL 轉 Markdown，而是給 Agent 用的 search / routing / normalization 層

Agent Web Data Stack / Search Infrastructure

這則 Threads 討論 AnySearch 與 Firecrawl / 自寫 agent flow 的差異。關鍵不是「能不能把單一網頁轉成 Markdown」，而是當 agent 還不知道該看哪些來源時，有沒有一層能先做搜尋、來源路由、內容型態選擇與結構化回傳。

核對資訊：AnySearch 官網標題為 AI Search Infrastructure for Agents；meta description 稱其為 privacy-first search infrastructure for AI Agents，包含 anonymous access、smart routing、structured output、native API、MCP、Skill integration。Docs 顯示 API base URL 為 https://api.anysearch.com，主要端點是 POST /v1/search。

跟 Firecrawl 的差異

Firecrawl 類工具擅長抓取與抽取指定 URL。AnySearch 的定位更前一層：輸入 query，gateway 依 intent routing 到合適 providers，融合與 re-rank results，再回傳較適合 AI 消化的內容。

Threads 的實測觀察

作者認為它在開發文件、結構化查詢、agent 需要一次拿到官方文件、社群、影片、官網等多來源時比較有感；追即時新聞則普通 web search 可能已足夠。

高訊號反對意見

留言指出：如果只是指定 URL 的 scrape，可以透過 agent.md / prompt 規則讓 agent 自行處理圖片下載、表格、mermaid、marp 等輸出，不一定需要額外服務。

比較務實的定位

AnySearch 的價值不是「你自己做不到」，而是省掉 search、source routing、content normalization、MCP / Skill 包裝與維護成本。這是 buy vs build 的問題。

需求	較適合的做法	理由
已知 URL，轉 Markdown / 擷取內文	Firecrawl、browser、custom scraper	不需要 search routing，直接 extract 更單純。
不知道該看哪個來源，只知道問題	AnySearch / Tavily 類 search API	需要 query → provider routing → result fusion → re-rank。
需要 agent-native integration	AnySearch MCP / Skill