Agent Ready — co to znaczy? Praktyczny poradnik

Agent Ready — co to znaczy? Praktyczny poradnik dla Agentic Commerce & Answer Engines (wrzesień 2025)

Definicja (w 2 zdaniach)

Agent Ready = Twój serwis/aplikacja jest gotowy dla agentów AI (oraz answer engines typu Google AI Mode, Bing Copilot, Perplexity), aby mogli odkryć → zrozumieć → przywołać (call) → zrealizować akcję (w tym zakup/płatność) → bezpiecznie to rozliczyć i przypisać źródło. W praktyce to 4 filary: odkrywalność (sitemapy, lastmod, IndexNow, NLWeb/AutoRAG), czytelność maszynowa (structured data, „fact-density”, llms.txt), wywoływalność (MCP/NLWeb endpoints: search/availability/cart/refund), płatność & bezpieczeństwo (Visa Intelligent Commerce, Mastercard Agent Pay + SCA/3DS, polityki zgód).

Agent Ready = 4×A:

Available (sitemapy+IndexNow),
Assignable (structured data/llms.txt),
Actionable (NLWeb/MCP endpoints),
Accountable (płatność z politykami i audytem)

Celem jest by agenci mogli odkryć, zrozumieć, zacytować i wykonać transakcję bezpiecznie — z korzyścią dla użytkownika i Ciebie.

Dlaczego teraz?

Search → Agentic: Google rozwija AI Mode (agentowe funkcje: rezerwacje, personalizacja; ekspansja globalna), więc odpowiedź + akcja dzieją się w obrębie wyników.
Otwarte „porty” dla agentów: Microsoft promuje „open agentic web” i NLWeb — naturalno-językowy interfejs do stron; Cloudflare AutoRAG ułatwia stałe zasilanie agentów świeżym kontekstem.
Od odpowiedzi do zapłaty: Perplexity uruchomił checkout z PayPal/Venmo; sieci płatnicze publikują infrastrukturę dla agentic payments (Visa Intelligent Commerce, Mastercard Agent Pay).

Checklista „Agent Ready” (4 filary)

1) Odkrywalność (by agent Cię znalazł)

XML sitemapy z rzetelnym lastmod + zgłoszenie w Bing Webmaster Tools.
IndexNow do natychmiastowych powiadomień o zmianach (nowe/zmienione/usunięte URL).
(Opcjonalnie) NLWeb + AutoRAG: punkt dostępu NL do treści i ciągłe odświeżanie wektorowego indeksu.

2) Czytelność maszynowa (by agent Cię zrozumiał)

Structured data (JSON-LD): Product/Offer/AggregateRating, FAQPage/HowTo, BreadcrumbList, Dataset dla danych/raportów.
„Fact-density”: definicje, liczby, tabele, kroki — łatwe do cytowania i uziemiania odpowiedzi.
llms.txt (Yoast): kurator treści dla LLM-ów (manual/auto; tygodniowe odświeżanie).

3) Wywoływalność akcji (by agent mógł kliknąć… bez klikania)

Endpoints/capabilities (API albo NLWeb/MCP): search_products, check_availability, add_to_cart, apply_coupon, checkout, refund.
MCP/NLWeb: standaryzowany „port narzędziowy” dla agentów (USB-C dla AI).

4) Płatność & bezpieczeństwo (by agent mógł zapłacić i nie narobić szkód)

Visa Intelligent Commerce (passkeys + tokenizacja + limity/reguły), Mastercard Agent Pay (program/warstwa agentic payments).
SCA/3DS, ślad zgody (consent trail), limity wydatków, whitelist domen.
Mitigacje LLM: zasady OWASP Top-10 dla aplikacji LLM + profil NIST AI RMF dla GenAI.

Jak wdrożyć „Agent Ready” — przewodnik krok po kroku

Krok A — Odkrywalność (techniczna higiena, 1–2 tyg.)

Sitemap: kompletna, aktualna, jeden lub wiele plików; uzupełnij <lastmod> (ISO 8601).
IndexNow: wdroż webhook/API w CMS/edge, aby wysyłać zmiany URL „w sekundach”.
Monitoruj: „freshness ratio” (procent URL z poprawnym lastmod w ostatnich 7/30 dniach).

Krok B — Czytelność & cytowalność (2–4 tyg.)

Dodaj JSON-LD (przykładowe typy poniżej) i FAQ/HowTo tam, gdzie naturalne.
Sekcje „W skrócie/Key facts” na topowych URL (3–6 zdań + 2–3 liczby).
llms.txt: wskaż cornerstone; użyj Yoast (tryb manual/auto; auto-regeneracja przy zmianach).

Krok C — Wywoływalność (3–5 tyg.)

NLWeb: skonfiguruj naturalno-językowy interfejs do treści i wyszukiwania (model dowolny).
MCP: zdefiniuj narzędzia (tools) bota sprzedażowego — katalog, koszyk, checkout.
AutoRAG: włącz ciągłe „zaopatrywanie” indeksu (crawl → R2 → wektory → Workers AI).

Krok D — Płatność i zgody (równolegle)

Wybierz szynę: Perplexity×PayPal/Venmo (off-site w answer engine) albo Visa/MC (agentic tokenizacja/limity) lub własny PSP z 3DS.
Zaprojektuj ekran zgody (całkowity koszt, SLA, polityki; „Potwierdzam i płacę”).
Loguj consent trail (kto, co, kiedy, kwota, trace-ID).

Fragmenty do wdrożenia (kopiuj-wklej)

1) Product + Offer + AggregateRating (JSON-LD, skrót)

<script type="application/ld+json">
{
 "@context":"https://schema.org",
 "@type":"Product",
 "name":"Nazwa produktu",
 "sku":"SKU-123",
 "image":["https://twoja-domena/img.jpg"],
 "description":"Krótki opis z kluczowymi faktami.",
 "aggregateRating":{"@type":"AggregateRating","ratingValue":"4.7","reviewCount":"328"},
 "offers":{"@type":"Offer","url":"https://twoja-domena/produkt","priceCurrency":"PLN","price":"199.00","availability":"https://schema.org/InStock"}
}
</script>

(Wspierane przez wytyczne Search Central; pamiętaj o zgodności z politykami danych strukturalnych).

2) BreadcrumbList (ułatwia nawigację i grounding)

<script type="application/ld+json">
{"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[
 {"@type":"ListItem","position":1,"name":"Sklep","item":"https://twoja-domena/"},
 {"@type":"ListItem","position":2,"name":"Kategoria","item":"https://twoja-domena/kategoria"},
 {"@type":"ListItem","position":3,"name":"Produkt","item":"https://twoja-domena/produkt"}
]}
</script>

3) llms.txt (kurator treści dla LLM-ów)

# llms.txt (fragment)
include: /poznaj/oferta.md
include: /poznaj/faq-zwroty.md
include: /baza-wiedzy/porownanie-X-vs-Y.md
note: last-updated=2025-08-15 owner=content@twoja-domena.pl

(Yoast: tryb auto/manual, personalizacja i auto-regeneracja).

4) Deklaracja capabilities agenta (MCP/NLWeb – przykład)

{
  "tools": [
    {"name":"search_products","description":"Szukaj po frazach/parametrach"},
    {"name":"check_availability","description":"Stany i czas dostawy"},
    {"name":"add_to_cart","description":"Dodaj SKU/qty"},
    {"name":"apply_coupon","description":"Kupony i warunki"},
    {"name":"checkout","description":"Podsumowanie i zgoda"},
    {"name":"refund","description":"Zwrot/wymiana"}
  ]
}

(MCP = „USB-C dla AI”: standardowy sposób podłączenia narzędzi i danych).

Bezpieczeństwo „Agent Ready” (konkretne ryzyka i osłony)

Prompt-injection/indirect: realne incydenty w przeglądarce-agencie Perplexity Comet (audyt Brave/Guardio). Wprowadź whitelist źródeł, sanity-check cen i „HITL” dla ryzykownych akcji.
OWASP Top-10 LLM: zaadresuj LLM01–LLM10 (injection, insecure output handling, DoS, supply-chain, excessive agency itd.).
NIST AI RMF (profil GenAI): GOVERN→MAP→MEASURE→MANAGE, z właścicielem ryzyka agenta, limitami i audytem.

Agent Ready w płatnościach (Agentic Commerce)

Visa Intelligent Commerce: passkeys + tokenizacja + limity wydatków/kategorie — agent może kupować w ramach ustalonych zasad.
Mastercard Agent Pay: program/warstwa do secure, scalable agentic payments w wielu kanałach.
Perplexity × PayPal/Venmo: in-flow checkout bez wychodzenia z czatu (USA start).

KPI i telemetry „Agent Ready” (co mierzyć co tydzień)

AIO/AI Mode Coverage (udział fraz z AI Mode/AIO) i Citation Rate (jak często jesteś w źródłach).
Share of AI Voice (Twój udział w linkach cytowanych dla tematu).
Time-to-Index (zmiana→pojawienie się w AIO/Copilot), Freshness ratio (lastmod≤7/30 dni).
AICR (AI Checkout Rate) i Auth/3DS pass rate, fraud/chargebacks dla ścieżek agentowych.

Plan 30/60/90 dni

30 dni (fundamenty & świeżość)

Uporządkuj sitemapy + lastmod, uruchom IndexNow.
Dodaj JSON-LD na topowych URL + FAQ/HowTo.
Włącz llms.txt (Yoast; wybór manual/auto).

60 dni (wywoływalność & UX pod agentów)

Wystaw NLWeb/MCP z funkcjami: search→cart→checkout→refund.
Uporządkuj „Key facts” i tabele porównań (fact-density).
Zrób baseline KPI: coverage/citations/Time-to-Index.

90 dni (płatność i governance)

Wybierz tor płatności agentowych: Perplexity×PayPal vs Visa/MC; dopnij SCA/3DS, limity i consent trail.
Wdrażaj OWASP Top-10 LLM i NIST AI RMF (przegląd ryzyka, audyt działań agenta).

Najczęstsze błędy

Pomijanie bezpieczeństwa (Prompt-Injection, „excessive agency”).

Brak lastmod/IndexNow → wolne odświeżanie w AI-search.

Tylko SEO pod ranking, bez fact-density/FAQ → mniejsza cytowalność w odpowiedziach.

Brak „portu” dla agentów (NLWeb/MCP) → answer engine nie potrafi wykonać akcji.

Wejdź do świata widoczności w AI

Napisz do nas: kontakt@integratorai.pl

Odwiedź: GEOknows.pl | SalesBot.pl | IntegratorAI.pl

GEOknows Generative Engine Optimization. AI Overviews, wyszukiwarki LLM, optymalizacja dla Silników Generatywnych GEO, Optymalizacja dla Silników Odpowiedzi AEO

Agent-friendly vs. Agent-ready

Agent-friendly i Agent-ready nie są synonimami.

Agent-friendly = treści/struktura strony są łatwe do rozumienia przez agentów i answer engines (czytelny HTML, dane strukturalne, sitemapy z lastmod, llms.txt itp.). To ułatwia odkrycie i cytowanie, ale nie gwarantuje wykonania akcji.
Agent-ready = krok dalej: poza czytelnością masz wywoływalne możliwości (API/NLWeb/MCP: wyszukaj→sprawdź dostępność→dodaj do koszyka→zapłać→zwróć), płatności agentowe i bezpieczeństwo/zgody. To gotowość do realnych działań i transakcji wykonywanych przez agenta.

Jak to odróżnić w praktyce

Agent-friendly (pod Answer Engines):

Masz JSON-LD (Product/Offer/FAQPage/HowTo, BreadcrumbList).
Sitemapy z poprawnym lastmod (+ opcjonalnie IndexNow) dla świeżości w AI-search.
llms.txt wskazuje kluczowe URL-e do “czytania” przez LLM.
Układ i treści „AI-friendly”: semantyczne nagłówki, tablice faktów, krótkie odpowiedzi.

Agent-ready (pod Agentic Commerce):

Wystawiasz punkty dostępu dla agentów (np. NLWeb/MCP) z funkcjami: search_products, check_availability, add_to_cart, checkout, refund.
Obsługujesz płatności agentowe (np. Perplexity+PayPal/Venmo; strategie „agentic payments” od Visa/Mastercard/Stripe).
Masz polityki zgód/limity i audyt działań (SCA/3-D Secure, tokenizacja).

Myśl o tym tak: agent-friendly = zrozum mnie, agent-ready = zrozum i wykonaj.
Microsoft/Cloudflare mówią wręcz o „AI-agent-friendly” webie (czytelność) plus NLWeb/AutoRAG do realnych akcji (gotowość).