惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

W
WeLiveSecurity
博客园 - 【当耐特】
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
WordPress大学
WordPress大学
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
IT之家
IT之家
Cloudbric
Cloudbric
The Register - Security
The Register - Security
小众软件
小众软件
PCI Perspectives
PCI Perspectives
G
Google Developers Blog
AI
AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Google DeepMind News
宝玉的分享
宝玉的分享
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
量子位
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
F
Full Disclosure
N
Netflix TechBlog - Medium
博客园_首页
Last Week in AI
Last Week in AI
A
Arctic Wolf
B
Blog RSS Feed
J
Java Code Geeks
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
I
InfoQ
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
云风的 BLOG
云风的 BLOG
NISL@THU
NISL@THU
MyScale Blog
MyScale Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Jina AI
Jina AI
有赞技术团队
有赞技术团队
S
Schneier on Security
L
Lohrmann on Cybersecurity
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Palo Alto Networks Blog
S
Security @ Cisco Blogs
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Security Latest
Security Latest
Vercel News
Vercel News
博客园 - 司徒正美
Webroot Blog
Webroot Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
A
About on SuperTechFans

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
ИИ-агенты уже ходят по вашему сайту, и вы не представляете, что они там видят
Александр Степанов · 2026-06-01 · via Все публикации подряд на Хабре

ИИ-агенты уже ходят по вашему сайту, и вы не представляете, что они там видят

Средний

4 мин

6K

Проведём небольшой тест. Откройте свой сайт и посмотрите на него глазами не живого пользователя, а ИИ-агента.

Не на красивую кнопку «Записаться». А на то, что получает ChatGPT или браузерный агент, когда ваш клиент просит его: «запиши меня на стрижку вот в эту студию». Чаще всего там каша из HTML. Смысл спрятан в вёрстке, кнопка нарисована картинкой, а цену подгружает скрипт через пару секунд после открытия.

Человек в этой каше разберётся. Он видит страницу целиком, догадывается по контексту, тыкает наугад и попадает. Агент не догадывается. Агент исполняет буквально. И если смысл живёт только в том, как страница выглядит, для агента его просто нет.

Вот это и есть Agent Experience — опыт, который ваш продукт даёт ИИ-агенту.

У вашего продукта появился третий пользователь

Двадцать лет мы проектировали для людей. Это UX. Потом оказалось, что есть и второй тип пользователя — разработчик, который подключается к продукту. Занялись опытом и для него: это DX.

Теперь пришёл третий. ИИ-агент. Он заходит не поковыряться в вашем API и не полюбоваться интерфейсом, а сделать дело за вашего клиента. Купить. Записать. Сравнить. Оформить возврат. Термин придумал Мэтт Билманн из Netlify в начале 2025 года: агентский опыт, AX. По аналогии с UX для людей и DX для разработчиков.

И если вы думаете, что вас это пока не касается, то у меня для вас плохие новости. Агентский опыт у вашего продукта уже есть. Не в будущем, а сейчас. Агенты ходят по вашему сайту сегодня. Вопрос один: этот опыт нормальный — или такой, что агент уведёт клиента к конкуренту, с которым ему удобнее?

Самое обидное в AX — даже не баг. А то, что вас просто обходят стороной. Невидим — значит, вас нет.

Четыре места, где агент слепнет

Когда я проверяю продукт на готовность к агентам, смотрю на четыре вещи.

Доступ. Может ли агент вообще войти и начать действовать? Барьеры, которые ставили против спам-ботов, теперь бьют и по полезным агентам, которых привёл ваш же клиент. Только рубить защиту под ноль — не выход, иначе получите вал спама. Различайте. Капча на входе нормальна: агент упрётся в неё и передаст управление человеку, это штатный сценарий. А вот капча или принудительное приложение посреди процесса, без предупреждения, гасят агента на полпути — он уже начал дело и встал. И отдельный барьер, про который забывают все: лимиты запросов. Агент работает не по-человечески, может слать десяток запросов в секунду. Сервис принимает это за атаку и блокирует. Задача не «убрать защиту», а научиться отличать полезного агента от спама.

Контекст. Есть ли у агента точные и свежие данные? Цена, наличие, условия, часы работы. Если всё это живёт только в красивом баннере на главной, агент до них не доберётся. Ему нужны данные, а не картинка.

Инструменты. Может ли агент вызвать ваши функции напрямую, а не изображать человека, тыкая в кнопки наугад? Есть ли понятный способ сказать ему: вот сюда отправь дату — и клиент записан.

Оркестрация. Гладко ли передаётся управление от агента человеку и обратно? Агент дошёл до оплаты, дальше обычно нужен живой человек. Видно ли, где проходит граница, и не теряется ли по дороге всё, что агент уже собрал?

Большинство сыпется на первых двух. До инструментов и оркестрации дело не доходит: агент ослеп ещё на входе.

«Так это же просто SEO» — нет

Тут обычно говорят: да это та же оптимизация под поиск, добавим микроразметку — и порядок.

Не порядок. SEO отвечает на вопрос, найдут ли вас. AX — справится ли агент с задачей уже внутри. Разные вещи. Можно быть в топе выдачи и при этом продуктом, где агент не доводит запись до конца: форма падает на третьем шаге и не объясняет почему.

Понятнее всего это видно на ошибках. Если живой пользователь видит сообщение «что-то пошло не так» — он, возможно, немного расстроится, но перезагрузит и попробует ещё. Для агента это стена. Он не знает, что сломалось и что делать. И бросает задачу. Хорошая ошибка для агента всегда говорит три вещи: что случилось, почему и какой следующий шаг. Тогда агент выкрутится сам, без человека.

С чего начать на практике

Теорию любят не все, поэтому вот короткий минимум.

Положите на сайт файл /llms.txt. Это простая текстовая карта сервиса для агента: что вы умеете, где ключевые страницы, куда идти и за чем. Несколько строк — и вместо слепого блуждания по HTML агент читает нормальную карту. Только это первый шаг, а не панацея: карта доведёт агента до нужной страницы, но если данные там кривые, а вызовы сломаны, дальше он всё равно встанет. Поэтому — следующие два пункта.

Сделайте данные машиночитаемыми. Цена, наличие, условия должны лежать в коде структурой, а не прятаться в картинке. Это решает разметка вроде JSON-LD.

Загляните в свои ошибки. Посмотрите, что отдаёт продукт при кривом вводе. Если там сухое «invalid request» и код 400, агент в тупике. Допишите причину и следующий шаг.

И самое важное. Прежде чем что-то строить для агентов, посмотрите, что они у вас уже делают. Откройте продукт через агента и пройдите главный сценарий: запись, покупку, возврат. Запишите, где он завис. Вот вам список задач, сразу в порядке важности.

Про деньги, чтобы не пугаться раньше времени. Эти три пункта дешёвые: выходные одной команды, а не отдельный спринт. Дорогое начинается дальше, в «инструментах» и «оркестрации» — прямые вызовы функций и аккуратная передача управления человеку. Это уже архитектура, её планируют кварталом.

Почему это не отложить на потом

Год назад про AX знала кучка людей, которые делают инструменты для разработчиков. Сегодня о нём пишут Sequoia и Bessemer, появились первые вакансии AX-инженеров, а Netlify перестроил вокруг агентского опыта весь продукт.

Точный процент агентских визитов никто пока не публикует: рынок слишком молодой, а честной общей цифры нет. Но у вас уже скорее всего не ноль — загляните в логи: кто ходит по сайту необычно — десятки запросов в секунду, нечеловеческие паузы, странный user-agent.

Логика простая. Агентов с каждым месяцем всё больше. Они выбирают, с каким продуктом работать, по тому, с каким у них получается. Где агенту удобно, туда уходит клиент. Где агент слепнет, клиент теряется молча, а вы даже не узнаете, что он приходил.

Вы потратили годы, чтобы людям было удобно у вас. Теперь по тем же страницам ходит третий пользователь. Стоит хотя бы посмотреть, что он видит.


Об авторе. Александр Степанов — фаундер Quantumeon.ai. Двадцать лет строил UX-команды и исследовательские лаборатории в Gazprom, EPAM, Hearst, разработал собственную методологию аудита. Пишет, как продукты переживают приход нового пользователя — ИИ-агента, и что это меняет в UX и DX. Разборы и еженедельный дайджест — в канале «AX по-русски».