Opublikowano: 25 lutego 2025 r.
Deweloperzy stron internetowych tworzą i optymalizują witryny dla odbiorców, którzy są ludźmi, oraz dla odbiorców, którzy nie są ludźmi, w tym dla robotów indeksujących i innych botów. Agenty AI to najnowszy typ użytkownika internetu, który korzysta z optymalizacji.
Agent to system, który odbiera dane wejściowe, interpretuje je, a następnie planuje i wykonuje działania w imieniu użytkownika (człowieka lub innego agenta). Agent ma wiele komponentów, które mogą obejmować modele, interfejsy API lub inne narzędzia.
Agenty mają kilka cech. W kontekście tworzenia stron internetowych należy wziąć pod uwagę te kwestie:
- Autonomiczność: agenty mogą działać bez bezpośredniej interwencji człowieka.
- Interaktywność: agenty mogą prowadzić rozmowy z innymi agentami i ludźmi.
- Reaktywność: agent postrzega swoje otoczenie i reaguje na zmiany.
- Proaktywność: agenty mogą podejmować inicjatywę w celu osiągnięcia określonych celów.
Na przykład Księgarnia to księgarnia internetowa. Użytkownik może zbierać rekomendacje dotyczące nowej książki na podstawie książek, które mu się podobają, i innych zainteresowań, wchodząc w interakcję z dużym modelem językowym (LLM). Agent może przekierować użytkownika na stronę polecanej książki i rozpocząć proces płatności. Jeśli książka jest niedostępna, agent może przekierować użytkownika do innej księgarni internetowej, w której można kupić polecaną książkę.
Agenty są stosunkowo nowym typem użytkownika w internecie, więc masz trochę czasu, zanim będziesz musiał(-a) wdrożyć sprawdzone metody. Wiele sprawdzonych metod, które pomagają agentom pomaga też wszystkim użytkownikom, zwłaszcza w tworzeniu dostępnej witryny.
W tym dokumencie opisujemy, jak agenty działają jako użytkownicy internetu i dlaczego warto tworzyć witrynę z myślą o agentach.
Jak agenty działają jako użytkownicy
Większość dyskusji na temat AI i witryn dotyczy robotów indeksujących używanych do pobierania danych treningowych dla LLM. Dane pobrane na potrzeby trenowania są często przechowywane w otwartych zbiorach danych, takich jak Common Crawl, co pomaga zapobiegać przeciążeniu witryn przez roboty indeksujące. Trenowanie to jednak tylko jeden z powodów, dla których możesz spotkać się z systemami AI.
Systemy AI mogą kierować się na konkretne strony, aby je pobierać, na podstawie prośby konkretnego użytkownika (człowieka lub agenta). Użytkownik może na przykład podać źródła do NotebookLM, a system pobierze treści , aby lepiej pomóc użytkownikowi w powiązanych zadaniach, takich jak podsumowywanie lub agregacja danych.
Agenty postępują podobnie i pobierają strony w imieniu użytkownika, aby odpowiedzieć na jego prośbę, ale proces ten może być mniej liniowy.
Agenty są od dawna używane do automatyzacji zadań i zbierania informacji, ale teraz mogą też klikać linki i przyciski, wypełniać pola i przewijać strony, wykonując w ten sposób zadania w imieniu użytkowników. Mogą to być małe zadania, takie jak wypełnianie formularzy kontaktowych, lub bardziej złożone, takie jak rezerwowanie lotów dla rodziny.
Zrozumienie zgody jest najważniejszą umiejętnością tych nowych typów agentów, ponieważ działają one jako towarzysze ludzi. Agenty powinny prosić o potwierdzenie w krytycznych momentach, takich jak etap zakupu lub przesłanie formularza z informacjami poufnymi.
Agenty jako towarzysze
Agenty mogą być towarzyszami, a nawet zastępować użytkowników, pomagając w wykonywaniu złożonych zadań w Twojej witrynie lub aplikacji internetowej. Ogólnie proces agenta jest zawsze taki sam:
- Otrzymanie zapytania.
- Przetworzenie zapytania i zaplanowanie sposobu jego rozwiązania.
- Wykonanie planu.
- Zapisanie w pamięci wszelkich wniosków.
Agenty najlepiej nadają się do obsługi zadań z wielu źródeł. W przypadku zakupu książek agent może wykonywać zadanie w Twoim źródle, a jednocześnie poruszać się po innych podobnych źródłach. Im lepiej Twoja witryna obsługuje agenta wykonującego zadanie, tym większe prawdopodobieństwo, że agent wykona je w Twoim źródle.
Twoim zadaniem jako dewelopera stron internetowych jest wspieranie i tworzenie narzędzi, które pomagają ludziom i agentom skutecznie wykonywać krytyczne zadania. Narzędzia to jednak tylko jeden element infrastruktury agenta.
Infrastruktura agenta
Agent to samodzielna jednostka z wieloma połączonymi elementami:
- Model: duże modele językowe (LLM) są podstawą agenta AI. Zapewniają one rozumowanie, bazę wiedzy oraz możliwość przetwarzania i generowania języka.
- Reguły: różne ograniczenia, w tym persona, instrukcje i cele, pomagają agentowi wykonywać zadania w sposób spójny.
- Pamięć: pamięć krótkotrwała i długotrwała pomagają agentowi zarządzać kontekstem, zwiększać wydajność i ogólnie lepiej działać na rzecz użytkownika.
- Narzędzia: agent może używać wielu różnych narzędzi, w tym interfejsów API, funkcji, baz danych, a nawet innych agentów. Na przykład, WebMCP (w wersji próbnej) to propozycja obsługi uporządkowanych interakcji w Twojej witrynie.
Gdy agenty traktują witryny jako źródła danych lub wchodzą w interakcję bezpośrednio ze stronami, mogą to robić wizualnie lub semantycznie:
- Interakcja wizualna: agent robi zrzut renderowanej strony internetowej. Używa modelu wizyjnego do odczytywania treści i identyfikowania elementów interaktywnych.
- Interakcja semantyczna: agent analizuje DOM i bezpośrednio odczytuje tekst. Jest to szczególnie powszechne w przypadku agentów wykonujących zautomatyzowane zadania.
Zarówno w przypadku interakcji wizualnych, jak i semantycznych agenty korzystają z witryn, które są dobrze zaprojektowane, intuicyjne w nawigacji i mają przejrzystą hierarchię treści.
Agenty wymagają dostępu do danych
Jednym ze sposobów zdefiniowania agentów jest ich relacja z danymi. Czy właściciel agenta i danych jest taki sam czy inny? Ta decyzja określa, jakie warstwy uwierzytelniania są potrzebne i jak trudne jest wykonanie zadania.
Agent zerowej strony
Agent zerowej strony to agent działający w przeglądarce, który działa w kontekście lokalnym i korzysta z danych produktów dostępnych lokalnie. Ponieważ przeglądarki przechowują niestandardowe preferencje użytkownika, które można uznać za informacje umożliwiające identyfikację, agent zerowej strony może uniemożliwić operacje, które udostępniają te dane innym stronom.
Agent własny
Agent własny to sytuacja, w której narzędzie i informacje należą do tej samej strony, dzięki czemu deweloperzy mogą posiadać i obsługiwać narzędzia oraz zarządzać dostępem do informacji i konfiguracji.
Załóżmy na przykład, że jesteś użytkownikiem, który planuje wakacje w Toronto i chcesz utworzyć listę miejsc do odwiedzenia. Agent udostępniony przez Mapy Google może na podstawie zestawu kryteriów i danych wygenerować listę interesujących miejsc w Twoim imieniu, oznaczając każdy element na mapie. Można to uznać za agenta własnego, ponieważ agent jest udostępniany przez Google, która jest też właścicielem danych mapy i innych preferencji osobistych przechowywanych przez zalogowanego użytkownika.
Agent innej firmy
Agent innej firmy jest tworzony przez zewnętrznego dewelopera lub organizację i oferuje funkcje oraz dane z usług zewnętrznych. Możesz na przykład chcieć, aby zewnętrzny dostawca kalendarza obsługiwał funkcję opartą na wydarzeniach w Twojej witrynie. Możesz oferować tym agentom narzędzia, takie jak WebMCP, lub integrować ich z przepływami pracy (zakładając, że przejdą kontrolę prywatności).
Agent innej firmy mógłby teoretycznie wykonać to samo zadanie mapowania, jeśli zostałby utworzony jako rozszerzenie.
Deweloperzy mogą utworzyć agenta, który będzie korzystać z określonych źródeł do tworzenia list, np. z najlepszych restauracji z lokalnych gazet. Ten agent będzie potrzebować dostępu do odczytu witryn lokalnych gazet oraz dostępu do odczytu i zapisu w narzędziu do tworzenia list, takim jak Mapy Google lub usługa alternatywna. Wymaga to kilku warstw zgody i uprawnień, a także konkretnych narzędzi do interakcji z witrynami (takich jak narzędzie Playwright).
Jest prawdopodobne, że Twoja witryna lub aplikacja internetowa może być dostawcą informacji innej firmy dla agenta. W takim przypadku możesz zaoferować strukturę uprawnień, która umożliwi agentom i ludziom wykonywanie zadań z Twoją pomocą.
Wnioski
Teraz, gdy wiesz już, jak działają agenty, możesz zdecydować, jak Twoja witryna może je najlepiej obsługiwać.
- Przeczytaj informacje o WebMCP i zarejestruj się w testowaniu origin.
- Dowiedz się, jak utworzyć dostępną witrynę.
- Weź udział w kursie Learn AI, aby dowiedzieć się, jak dodawać systemy AI do swoich witryn.
W miarę pojawiania się nowych sprawdzonych metod będziemy aktualizować tę serię artykułów, aby wspierać interakcje Twojej witryny i aplikacji internetowej z agentami.