RustXNG 是一个用 Rust 写的自托管元搜索引擎，基于 SearXNG 改造，专门面向 AI Agent 做网页检索和 grounding。它自己不爬网页也不建索引，而是把查询发给多个外部搜索引擎、合并结果后以 JSON 返回，还能按需抓取页面正文，让 Agent 只把必要的证据文本喂给模型，控制 token 消耗。典型用法是把它跑在本机或内网，给能执行命令的 Agent 当本地搜索工具，比如查文档、找最新资料、为回答附上出处。需要注意的是，搜索词仍会发往上游引擎，作者已因合规问题移除了 Google 相关集成，部分数据源默认关闭，公开部署或高频调用前得自行核对各引擎条款。适合在做 Agent 应用、RAG 检索链路的工程师，以及想给本地 LLM 接联网搜索能力的开发者看看；纯做前端或业务后端的人关系不大。

fatsearch 是给 AI Agent 用的网页抓取和阅读工具，可以理解为「网页版的 ripgrep」：它把网页清洗成干净的 Markdown 存到本地，先给 Agent 一个简短的目录大纲，Agent 需要细节时只读其中一节，而不是把整页塞进上下文。官方数据显示，同一个 Wikipedia 页面，其他抓取方案要 7 万到 11 万 token，它只要 918 个，模型账单降到约两百分之一；菜单、cookie 横幅、追踪脚本全部剔除，价格、日期、数字则保留。它还能读 Agent 自带 fetch 搞不定的 JS 页面、PDF 和反爬墙，先试免费的普通 HTTP，失败再按价格从低到高升级到你自己的 provider key。提供 CLI 和 MCP 两种接入方式。值得看的是正在搭 Agent 工作流、被网页抓取 token 成本和 403 拦截困扰的工程师，尤其是用 Claude Code 之类工具做检索类任务的人；如果你不涉及 Agent 联网搜索，关系不大。