Agent-Aware 架构：让 Web 站点为 AI 智能体提供显式意图层
sierracatalina · x · 2026-08-21
提出了“Agent-Aware”架构，旨在解决 AI 智能体在网页操作中面临的“抓取税”（高 Token 成本和低效率）问题。
核心问题：
当前 Agent 模拟人类视觉来猜测 UI 意图，速度慢且成本高（例如在混乱的 DOM 中查找按钮可能消耗 $0.50 的 Token）。
解决方案：
通过实现特定文件，将架构从“隐式 UI（猜测）”转变为“显式意图（已知）”。
- Token 效率：Agent 接收路线图，跳过 2MB 的 React 包和数千行 CSS，仅处理几百个 Token 的“本质”内容。
- 防御边界：使用 ai-instructions. 作为系统级护栏，指示 Agent 将特定 CSS 类中的内容视为不受信数据。
- 互操作性：原生支持模型上下文协议 (MCP) 和 Agent 间协议 (A2A)，使机器能将站点视为本地插件。
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