Cosa è servito per rendere i nostri siti pronti per gli agenti

Sempre più visite a un sito web non sono di persone, ma di agenti AI che leggono le pagine per rispondere alla domanda di qualcuno, o che cercano di usare un prodotto per conto di qualcuno. Questa settimana abbiamo passato in rassegna questo sito e i siti dei nostri prodotti, SawirPost, Sawirly, Rindraw, Math Daily e altri, per renderli più facili da leggere e da usare per gli agenti.

Come checklist abbiamo usato isitagentready.com, che valuta un sito per livelli. Ecco cosa ha richiesto ogni passaggio.

Copie in Markdown di ogni pagina

Un agente che legge l'HTML deve farsi strada tra navigazione, script e footer per trovare pochi paragrafi. Per questo ogni pagina di questo sito ha ora accanto una copia in Markdown, in index.md, con solo il contenuto principale della pagina. Le genera da HTML un piccolo script, così le due versioni non si disallineano mai.

Gli agenti le ottengono in due modi: aggiungendo index.md a un URL, oppure richiedendo Accept: text/markdown. Un piccolissimo Cloudflare Worker davanti ai file statici controlla quell'header e serve la copia in Markdown, con una stima approssimativa dei token in un header x-markdown-tokens. I browser continuano a ricevere la pagina normale.

curl -H "Accept: text/markdown" https://sawirstudio.com/shopify/

Header Link

Ogni pagina HTML ora indica dove si trova la sua copia in Markdown, in un header HTTP Link con rel="alternate". La home page rimanda anche a llms.txt e alla sitemap. Un agente può trovare tutto con una sola richiesta, senza dover indovinare gli URL.

llms.txt

llms.txt è un indice del sito in testo semplice pensato per i modelli linguistici: un riassunto di una riga e un elenco di tutte le pagine con la relativa descrizione, con i link alle copie in Markdown. Il nostro viene generato dalla sitemap dallo stesso script.

Content Signals

robots.txt dice chi può fare crawling, non cosa può fare con ciò che legge. Content Signals aggiunge proprio questo. Il nostro è una sola riga e consente tutti e tre gli usi, perché vogliamo essere trovati e citati:

Content-Signal: ai-train=yes, search=yes, ai-input=yes

Questi tre passaggi hanno portato ogni sito al Livello 3.

Un catalogo delle API e le Agent Skills

SawirPost e Sawirly hanno delle API, quindi sono andati oltre. Ciascuno pubblica un catalogo delle API in /.well-known/api-catalog (RFC 9727): un piccolo documento JSON che rimanda alla descrizione OpenAPI e alla documentazione. Un agente che arriva sul sito può trovare l'API senza leggere nemmeno una pagina.

Pubblicano anche delle Agent Skills, brevi istruzioni per gli agenti su come svolgere i compiti più comuni con il prodotto. Questo ha portato entrambi al Livello 4.

Dove ci siamo fermati

Il Livello 5 richiede che gli agenti possano registrarsi e autenticarsi in autonomia, tramite un flusso di registrazione degli agenti OAuth. Una pagina che descrive come registrarsi con email e password non conta. È una funzionalità vera da sviluppare, con questioni di sicurezza altrettanto vere, quindi ci stiamo ragionando con calma invece di correre.

Ne è valsa la pena?

Per un sito statico, quasi tutto si è risolto in un pomeriggio: uno script, un piccolo Worker e una riga in robots.txt. Per chi visita il sito non è cambiato nulla. Pensiamo che sempre più domande riceveranno risposta da agenti che leggono siti come il nostro, e una pagina Markdown pulita è il modo più semplice per essere citati correttamente.

Per i clienti configuriamo le stesse cose all'interno di Lancio e crescita.

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