Компания Google приступила к тестированию новой экспериментальной категории под названием Agentic Browsing в своем инструменте анализа Lighthouse. Как сообщает The Decoder, этот шаг направлен на оценку того, насколько эффективно веб-ресурсы взаимодействуют с автономными ИИ-агентами, которые в будущем должны самостоятельно бронировать отели и заполнять сложные формы.
В отличие от привычных метрик производительности, данный аудит не выставляет оценку по стобалльной шкале, а лишь фиксирует соотношение пройденных проверок. Разработчикам предлагается адаптировать свои проекты под стандарты, которые позволят машинам беспрепятственно считывать структуру страницы и исполнять заложенную в нее логику без участия человека.
Ключевые критерии проверки
Новый раздел аудита фокусируется на нескольких технических аспектах, которые превращают обычный сайт в структурированную базу данных для нейросетей. В центре внимания оказался стандарт llms.txt — файл, который служит краткой инструкцией для больших языковых моделей, помогая им быстро понять содержимое ресурса без лишнего «шума» в виде рекламных баннеров и навигационных элементов.
Помимо этого, Lighthouse проверяет интеграцию с WebMCP API. Этот интерфейс позволяет разработчикам открыто предоставлять агентам доступ к функциональным элементам сайта, таким как кнопки оформления заказа или поисковые фильтры. Примечательно, что даже крупные игроки, такие как Airbnb, на текущем этапе справляются лишь с малой частью этих тестов, часто спотыкаясь на некорректном формировании дерева доступности.
Попытка навязать новые стандарты вроде WebMCP еще до того, как сами агенты научились стабильно работать с базовым HTML. Существует риск, что разработчики погрязнут в поддержке очередных «прослоек» для ИИ, которые устареют быстрее, чем нейросети научатся ими пользоваться. В итоге вместо открытого интернета мы можем получить набор костылей, оптимизированных под конкретные движки Google.
Рекомендации для разработчиков
Для тех, кто планирует готовить свои ресурсы к эпохе агентского интернета, Google предлагает вернуться к основам, которые раньше считались прерогативой SEO-специалистов и экспертов по инклюзивности. Основной упор делается на использование семантической верстки HTML и корректных ARIA-атрибутов, которые формируют «скелет» страницы для ИИ.
Также критически важной остается визуальная стабильность, измеряемая метрикой Cumulative Layout Shift (CLS). Если элементы на странице хаотично перемещаются в процессе загрузки, ИИ-агент может ошибочно взаимодействовать не с тем объектом, что приведет к фатальным ошибкам при совершении транзакций. Кажется, старая добрая аккуратность в коде снова становится главным трендом, пусть и под новым соусом автоматизации.
Оставить комментарий