Agent-Ready Web

AI agenti přistupují k webu jinak než lidé — potřebují strojově čitelný obsah, jasná pravidla přístupu a efektivní formáty. Vznikají proto nové standardy a nástroje, které pomáhají webům komunikovat s autonomními AI systémy.

🔍 Diagnostické nástroje

Is It Agent Ready? — diagnostický skener, který vyhodnotí připravenost webu pro AI agenty. Testuje pět oblastí:

Discoverability — robots.txt, sitemapy, link response headers
Content Accessibility — podpora Markdown content negotiation
Bot Access Control — pravidla pro AI boty, Content Signals, Web Bot Auth
Protocol Discovery — MCP servery, Agent Skills, WebMCP, OAuth discovery
Commerce — agentic commerce standardy (x402, UCP, ACP)

Skener generuje skóre připravenosti a doporučuje konkrétní kroky ke zlepšení. Nabízí i AI-generované implementační instrukce pro coding agenty (Claude Code, Cursor).

Ora — „Agent Experience Ranking” platforma od Era Labs. Spouští Deep Scan nad doménami a MCP servery a hodnotí, jak dobře dokáží AI agenti web najít a používat. Verze v1.1 provádí reálnou exekuci agentů ve více vrstvách a hodnotí MCP endpointy proti Anthropic best-practice guidelines.

Ora se prezentuje jako „benchmark, not a checklist” — žebříček vyhodnocených stránek napříč kategoriemi (AI & ML, Developer Tools, Infrastructure & DevOps, E-commerce). Z více než 10 000 oskenovaných sites dosáhnou hodnocení B nebo vyššího jen 3 %.

📄 Accept: text/markdown

Accept Markdown — iniciativa prosazující HTTP content negotiation pro Markdown. Řeší problém, kdy AI agenti dostávají plné HTML včetně navigace, skriptů a stylů, což plýtvá tokeny a snižuje kvalitu.

Princip je jednoduchý — klient pošle hlavičku Accept: text/markdown a server odpoví čistým Markdownem místo HTML:

GET /article HTTP/1.1
Accept: text/markdown

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/markdown
Vary: Accept

Hlavní výhody:

Úspora tokenů — odpadá navigace, styly, skripty a layout
Vyšší kvalita retrieval — bez reklam, sidebars a modálních oken, které degradují RAG embeddings
Rychlejší odpovědi — menší objem dat ke stažení a parsování

Projekt poskytuje implementační návody pro Nginx, Django, Next.js, Rails a další platformy. Opírá se o standardy RFC 7763 (media type text/markdown) a RFC 9110 (HTTP semantics).

📡 Content Signals (aipref)

Content Signals — průvodce připravovanou IETF specifikací AI Preferences (aipref). Jde o standardizovaný mechanismus, kterým vydavatelé webového obsahu sdělují automatizovaným systémům, jak smí jejich obsah používat.

Na rozdíl od robots.txt, který řeší pouze crawling, aipref umožňuje granulární kontrolu — například povolit indexaci, ale zakázat použití pro trénink modelů. Specifikace reaguje na rostoucí napětí mezi tvůrci obsahu a AI systémy, které obsah stahují bez explicitního souhlasu.

🤖 agents.txt

agents.txt — návrh standardu (v1.0 Draft, 2025-10-13) pro deklaraci agentích schopností webu. Zatímco robots.txt říká, co agent smí číst, agents.txt deklaruje, co agent může dělat — platit, autentizovat se, volat MCP endpointy, používat skills.

Soubor se podává jako UTF-8 plain text na <origin>/agents.txt (doplněn strukturovaným agents.json). Spec definuje osm direktiv:

Direktiva	Účel
`Protocols:`	Podporované platební protokoly (x402, mpp, ap2)
`Payments:`	Univerzální požadavek na platbu
`Authorization:`	Metody autentizace (agent-auth, oauth2, auth-md)
`Identity:`	Povinná autentizace
`MCP:`	Endpoint Model Context Protocol
`Skills:`	Balíčky Agent Skills
`A2A:`	Agent2Agent protocol cards
`UCP:`	Universal Commerce Protocol profil

Soubor nesmí obsahovat wallet adresy, API klíče ani jiné citlivé údaje — ty patří do 402 Payment Required odpovědí nebo na endpointy typu /.well-known/agent-configuration. agents.txt je veřejný discovery artefakt.

Vztah k ostatním souborům: llms.txt kurátoruje obsah pro LLM inferenci, agents.txt deklaruje runtime schopnosti agenta. Spec se vědomě inspiruje dvojicí llms.txt + llms-full.txt (stručný signál + strukturovaný companion).

🔑 Agent Identity (AID)

Agent Identity (AID) — otevřený protokol pro autentizaci a autorizaci AI agentů. Nahrazuje sdílené API klíče a vypůjčené uživatelské tokeny kryptografickou identitou — Ed25519 keypair agenta je jeho credentialem.

Identifikátor má tvar my-agent@acme.crabmail.ai podle Agent Messaging Protocol (AMP). Agent předkládá podepsaný Agent Identity Document (JSON s public key, adresou a fingerprintem) a proof of possession s timestampem (5 min platnost) a výměnou získá scoped RS256 JWT přes OAuth 2.0 s grant typem urn:aid:agent-identity.

Dvě cesty registrace:

Admin-initiated — přímá registrace s okamžitým přístupem k tokenům
Agent-initiated — RFC 8628 device flow, kde agent požádá o přístup a člověk schválí přes authorization URL

Klíčové vlastnosti — per-agent audit trail (každý agent má vlastní keypair a accountability oddělenou od uživatele), role-based access s granulárními permissions, cloud agnostic (funguje s libovolnou OAuth 2.0 infrastrukturou). Integruje se s AMP, MCP a A2A protokoly.

Jak spolu souvisí

Standard / Nástroj	Řeší
`robots.txt` + aipref	Kdo smí přistupovat a co smí s obsahem dělat
`Accept: text/markdown`	Jak efektivně doručit obsah AI agentovi
`agents.txt` + `agents.json`	Jaké akce agent na webu může provádět
Agent Identity (AID)	Kdo je agent a co smí (autentizace, scoped tokeny)
Is It Agent Ready?, Ora	Komplexní audit výše uvedených standardů

Společně tvoří základ „agent-ready webu” — webu, který je připravený na autonomní AI agenty jako plnohodnotné uživatele.