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Threads 討論 agent 上網搜尋到底用 OpenAI 內建 web_search 還是 Google Custom Search API。實測重點是：web_search 可以讓模型搜尋並 open_page 看頁面，但可讀文字轉換可能丟掉只有 icon、沒有 anchor text 的 href；Google Custom Search JSON API 只回搜尋結果 metadata，且官方文件顯示 2027-01-01 停止服務、目前不開放新客戶。本文整理最實用架構：web_search 負責找候選與判斷，fetchPage 讀原始 HTML 抽 href / metadata / JSON-LD，GCS 或替代搜尋 API 只當 fallback。
Threads @a5555555678 認為 Docker + SearXNG + FastAPI + Crawl4AI 這種免費、隱私、開源 AI 搜尋系統已經半死，原因不是架不起來，而是搜尋引擎反爬、雲端 IP 黑名單、AI slop 汙染與 prompt injection 讓維護成本太高。本文交叉查證 SearXNG 與 Crawl4AI metadata，整理成 Hermes / Allen KB 的 web search backend 決策：自架適合維基、GitHub、新聞等低風險來源；一般網頁搜尋要混用 Tavily/Exa/Brave/Firecrawl/Jina 與來源驗證，而不是迷信免費私有搜尋。
從 Threads 提醒出發，整理 Hermes Agent 的 web.search_backend / web.extract_backend / web.backend 設定邏輯：搜尋與整頁抽取是兩種能力，DDGS/SearXNG/Brave 偏搜尋，Tavily/Exa/Firecrawl 可做抽取；實務上可用免費搜尋 backend 搭配少量抽取 backend，降低 Nous Portal/Firecrawl 額度消耗。
AnySearch 官方定位是 AI Search Infrastructure for Agents，提供 /v1/search API、anonymous free quota、API key 模式、smart routing、structured output，以及 MCP / Skill integration。這則 Threads 的有價值討論在於：它不是取代 Firecrawl 類單頁抓取，而是把 search、source routing、content normalization 包成 agent 搜尋基礎設施。