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AI

OpenHands 值得追嗎？從代理式寫程式到可控執行，拆解這個最像「開源 Devin」的 AI 專案

Browser Use：讓 AI Agent 真的能操作網站，但離可靠上線還有距離

Docling：把文件解析從抽文字，推進到 AI-ready 的資料層，但代價也更重

MarkItDown：把文件轉成 LLM 真正吃得下的 Markdown，但別把它當萬能解析器

PydanticAI：把 AI Agent 從 prompt script 拉回工程系統，但前提是你本來就在 Python 生態裡

Autoresearch：把 LLM 訓練研究流程外包給 Agent，但不是每個團隊都該照抄

Crawl4AI：把網站變成 LLM 讀得懂的資料層，不只是另一個爬蟲

Pydantic AI：把會動的 Agent，變成能上線的系統

AI Agent 真正缺的，不是更長的 Prompt：Mem0 的記憶層思路

模型一多就會亂：LiteLLM 想做的不只是 API 轉接