Résumé
Web prêt pour l’IAest le programme UAIX destiné aux sites Web qui doivent rester excellents pour les humains tout en devenant fiables pour les systèmes d’IA. Il définit comment rendre les pages accessibles, le contenu détectable, les API déterministes, les revendications de capacités limitées, la délégation vérifiable, la confidentialité préservée et l’adoption des futures normes honnête.
Contrat de mise en œuvre d’agent
Lorsqu’un utilisateur envoie un agent vers ce guide Web AI-Ready, la mission consiste àappliquer la stratégie au site cible, au référentiel ou au package de publication de l’utilisateur. Traitez UAIX comme norme de référence et liste de contrôle. Ne copiez pas le contenu de la page UAIX dans le site cible, ne créez pas de page sur les conseils de UAIX et ne publiez pas d’explication « AI-Ready Web » à moins que l’utilisateur ne demande explicitement cette sortie.
L’ensemble de preuves attendu du site cible est concret: manifeste public, découverte .well-known, inventaire des itinéraires, résultat de préparation, robots.txt, plan du site, llms.txt, données structurées, limites de support visibles, vérifications ciblées et sortie du package ou du fichier racine lorsque la publication est demandée.
| Étape de l’agent | Faire la véritable mise en œuvre | Ne fais pas ça |
|---|---|---|
| Résoudre la cible | Identifiez le domaine cible, la racine du dépôt, les routes publiques, le système de build, le CMS, le package de déploiement, le chemin de sortie du fichier racine et les preuves actuelles avant de procéder à la modification. | Supposons que UAIX.org soit le site cible, résumez cette page ou créez une nouvelle page de conseils car cette page a été fournie à titre de référence. |
| Auditer le site existant | Vérifiez les HTML humains, les en-têtes, les métadonnées, les URLs canoniques, les robots, les plans de site, les schémas, les fichiers.well-known, les fichiers llms, les API, les inventaires d’itinéraires, les enregistrements de préparation, l’accessibilité, la confidentialité et les limites de support. | Ignorez l’audit du site cible et reformulez uniquement les définitions AEO/GEO/SEO. |
| Mettre en œuvre des améliorations | Mettez à jour les pages du site cible, la navigation, les données structurées, les fichiers de découverte, l’inventaire des itinéraires, les enregistrements de préparation, les preuves publiques, la copie AEO/GEO/SEO, les conseils de non-opération, les chemins de révision et les fichiers racine du package de publication là où l’audit montre des lacunes. | Utilisez des mots-clés, masquez, ajoutez du texte caché réservé aux robots, injectez des invites pour les modèles, fabriquez des citations ou créez des pages de porte synthétiques. |
| Vérifier et emballer | Exécutez les vérifications ciblées du site, enregistrez les fichiers et les itinéraires modifiés, nommez les vérifications et les bloqueurs ignorés et fournissez les fichiers racine, le ZIP racine ou le package de publication demandés lorsque l’utilisateur demande une sortie déployable. | Réclamez la préparation, la certification, l’approbation, les gains de classement, la publication en direct ou l’autorité d’un agent sans preuve. |
Portée
Le programme complète UAI-1.UAI-1est la couche d’échange public portable, de preuve, de mémoire, de déclaration de confiance et de transfert. HTTP API etOpenAPIdécrire les interfaces au niveau de la route.MCPdécrit l’intégration modèle/outil/ressource dans des environnements hôtes compatibles.A2Aou d’autres protocoles peuvent gérer la découverte d’agents, la délégation et la coordination des tâches lorsqu’un site les implémente réellement. AI-Ready Web enregistre la manière dont ces couches s’assemblent sans les fusionner.
Principes de fonctionnement
- Priorité à l’humain, compatibilité avec les agents: ne sacrifiez pas les personnes, l’accessibilité ou la clarté au profit des robots.
- Des normes stables avant les protocoles spéculatifs: étiquetez chaque mécanisme par maturité.
- Preuve plutôt que assertion: la prise en charge actuelle nécessite une copie de page, un artefact machine, des tests et des preuves de publication.
- Moindre privilège et sécurité sans opération: les agents doivent utiliser l’itinéraire sûr le plus bas et s’arrêter lorsqu’ils ne sont pas pris en charge.
- Neutralité des fournisseurs: le programme doit fonctionner avec tous les navigateurs, frameworks, environnements d’exécution et fournisseurs d’agents.
- Une source de vérité: les pages humaines, les manifestes, les schémas, les exemples, les validateurs et les notes de version doivent correspondre.
AEO/GEO: faites ce qu’il faut
Référencementsignifie optimisation des moteurs de recherche.OEAsignifie optimisation du moteur de réponse.GÉOsignifie optimisation du moteur génératif. UAIX traite le SEO/AEO/GEO comme une discipline de publication d’intérêt public: créez d’abord des pages utiles aux humains, puis rendez les réponses faciles à trouver, à vérifier, à citer, à comparer et à renvoyer aux preuves sources sans cacher le contenu aux humains ni essayer de manipuler la sortie du modèle.
| Faire | Ne pas | Pourquoi c’est important |
|---|---|---|
| Rédigez des sections de réponses directes avec des titres stables, des définitions simples, des exemples, des limites, des dates si nécessaire et des liens vers des preuves canoniques. | Remplissez des mots-clés répétés, publiez une copie de porte uniquement par l’IA ou masquez des faits de la page humaine tout en les montrant aux robots. | Les moteurs de réponse et les systèmes génératifs ont besoin de la même source fiable qu’un évaluateur humain peut inspecter. |
| Exposer la provenance: auteur ou propriétaire, dernier état révisé, liens sources principaux, ID de schéma, ID de route, sommes de contrôle, notes de version et chemins de révision, le cas échéant. | Inventez une autorité, citez des rapports obsolètes comme vérité actuelle ou utilisez des données structurées qui en disent plus que ce que la page visible supporte. | Un bon AEO/GEO rend les réponses citables et corrigibles au lieu d’être simplement extractibles. |
| Utilisez la sémantique HTML, des noms accessibles, des listes, des tableaux, des définitions, des sections de style FAQ lorsque cela est utile, JSON-LD lorsque cela est exact, des plans de site, des manifestes bien connus et des fichiers LLMS facultatifs qui sont conformes aux pages canoniques. | Traitez llms.txt, le balisage de schéma, les invites masquées ou les résumés synthétiques comme des substituts à un contenu public clair. | Les couches lisibles par machine devraient renforcer la page publique et non devenir une surface de vérité parallèle. |
| Limites de prise en charge par l’État, comportement non opérationnel, gestion des actions dangereuses et voies d’examen humain en plus des réclamations. | Cela implique que la visibilité de l’IA accorde l’autorisation de récupérer, d’authentifier, de publier, de muter des données, de valider les informations d’identification, de certifier la sécurité ou de contourner la politique locale. | L’AEO/GEO responsable aide les agents à s’arrêter en toute sécurité lorsque la demande dépasse l’autorité publique. |
| Gardez le contenu à jour grâce aux notes de version, aux inventaires d’itinéraires, aux résultats de préparation, aux contrôles de localisation et aux audits de dérive. | Recherchez les hacks spécifiques à un modèle, les fausses citations, les pages générées automatiquement sans examen ou les promesses de classement invérifiables. | La victoire durable est un meilleur Web: des pages précises, des itinéraires stables, des preuves transparentes et moins de réponses hallucinées. |
Pages de termes
Programme en sept volumes
Modèle de maturité actuel
| Statut | Utilisez-le pour | Exemples | Règle UAIX |
|---|---|---|---|
| Ligne de base stable | Exigences qui doivent être mises en œuvre avant toute réclamation spécifique à un agent. | WCAG 2.2, sémantique HTML, HTTP sémantique, robots.txt, plan du site, JSON schéma, OpenAPI, détails du problème, contexte de trace, JSON-LD. | Peut être une langue requise lorsque cela est pertinent et testé. |
| Actuel en option | Capacités utiles avec des implémentations réelles mais adoption spécifique à l’environnement. | MCP dans les hôtes compatibles, A2A là où pris en charge, flux principaux non humains signés, représentations alternatives structurées. | Étiquette comme prise en charge uniquement lorsque la mise en œuvre locale dispose de preuves publiques. |
| Proposition ou congrès communautaire | Signaux de découverte ou de politique utiles qui ne sont pas des normes Web formelles. | Terminologie AEO/GEO, llms.txt, miroirs de démarque, fichiers de préférences d’agent, signaux de droits de style TDMRep. | Utiliser comme signaux consultatifs et jamais comme seule source d’autorité. |
| Piste de recherche | Idées à surveiller sans réclamations de support actuelles. | Déclarations d’outils WebMCP/natifs du navigateur, découverte d’agents basée sur DNS, informations d’identification commerciales d’agents autonomes au-delà des API publiées. | Conservez le langage de la feuille de route jusqu’à ce que les spécifications, les implémentations, les tests et les preuves de version existent. |
| Non pris en charge | Les réclamations UAIX ne doivent pas impliquer. | Exécution du runtime hébergé, écritures automatiques dans le référentiel, validation des informations d’identification cachées, certification, approbation, preuve de sécurité, preuve de conscience. | Bloquez ou réécrivez la réclamation. |
Fichiers lisibles par machine
- Registre des exigences JSONIdentificateurs d’exigences ARW stables, tests, preuves et anti-modèles.
- Registre d’échéance JSONMécanismes actuels stables, spécifiques à la configuration, de proposition, de recherche et non pris en charge.
- Inventaire des itinéraires JSONFaits d’audit source/en direct, limite de publication et plan d’exposition des itinéraires.
- Schéma du manifeste du site AI-ReadyDéclaration portable pour la découverte, les capacités, les politiques, les preuves et les limites de support.
- Exemple de manifeste de site AI-ReadyExemple concret à saveur UAIX sans revendiquer l’exécution du runtime hébergé.
- Schéma des résultats de préparationModèle de résultat d’évaluation pour les contrôles automatisés et les preuves d’examen manuel.
- Exemple de résultat de préparationExemple de paquet de notation avec des avertissements, des bloqueurs et aucune demande de certification.
Limite de support
Les enregistrements Web AI-Ready sont des conseils publics, des schémas, des exemples et des preuves d’examen. Ils n’autorisent pas le scraping, ne contournent pas la politique locale, ne valident pas les informations d’identification, n’accordent pas d’outils, n’exécutent pas de flux de travail, ne certifient pas les fournisseurs, n’approuvent pas les agents, ne prouvent pas la sécurité ou ne prouvent pas leur conscience. Les actions non prises en charge devraient renvoyer une absence d’opération et un examen humain.