ИИ и технологии

WebMCP, ACP, AP2, A2A и Web Bot Auth: где на самом деле находятся стандарты, позволяющие агенту действовать на вашем сайте.

Что действительно задокументировано о цитировании ИИ: nosnippet, max-snippet, исчезновение FAQPage и цифры, у которых нет источника.

Шесть файлов и сигналов, которые ИИ-агенты действительно читают на вашем сайте: robots.txt, schema.org, sitemap.xml, llms.txt, /.well-known/ и IndexNow.

Вы видите полноценную страницу, а агент получает сырой HTML-файл. Что публичные измерения действительно говорят о выполнении JavaScript ИИ-краулерами и как проверить это за две минуты с помощью curl.

Обучающие краулеры против сборщиков момента ответа: какие user-agent блокировать, какие разрешать, и пример robots.txt для 2026 года.

Собственное оборудование для ИИ-агентов окупается только при объёме примерно от 5 миллионов токенов в день по сравнению с фронтир-моделями и 195 миллионов — по сравнению с API открытых весов. Полный

Точку одобрения ИИ-агента задают две переменные: обратимость действия и ущерб при ошибке. Четыре схемы одобрения, работающий экран согласования и кнопка остановки.

Тестирование ИИ-агента — это ни тестирование софта, ни бенчмарк модели. Набор реальных случаев, измерение на четырёх уровнях, регрессия при каждом изменении и мониторинг в продакшене.

Rule of Two от Meta, модель разрешений из четырёх уровней и список действий, которые ИИ-агент никогда не выполняет в одиночку.

Модель, инструменты, память и контроль: четыре компонента корпоративного ИИ-агента, цикл выполнения и чек-лист перед первым агентом.

Маршрутизация между моделями, кеширование и пакетная обработка снижают счёт за инференс на 60–80 процентов. Шесть рычагов по отдаче на усилие.

95 процентов пилотов на генеративном ИИ не дают измеримой отдачи. Что измерять на самом деле, шестинедельный пилот и когда его закрывать.

За место, за использование или за результат: три модели, побеждающая гибридная структура и как поменять цену, не сжигая клиентскую базу.

Создавать или покупать — не бинарный вопрос. Пять путей, три призмы решения и слой абстракции, который нужно построить в первый же день.

Опубликованная цена API объясняет меньше половины реальной стоимости ИИ-функции. Семь строк затрат, формула стоимости единицы работы и три рычага, которые действительно снижают счёт.

С ИИ-компонентой критерий приёмки становится eval: размеченный набор данных, функция оценки и порог. Четыре составляющие и шесть разделов, которые стоит добавить в техзадание.

Публичные и внутренние данные — да. Конфиденциальные — только с условиями об отсутствии обучения и хранения. Ограниченные — никогда в промпт. Четыре уровня классификации.

Корпоративная база знаний RAG держится на четырёх слоях: отобранные источники, разбиение документов, гибридный поиск с переранжированием и права доступа на этапе поиска. План на 90 дней.

Видимость в ИИ-движках ответов измеряют четыре метрики: доля упоминаний, доля цитирований, доля голоса и точность. Search Console, GA4 и ручная панель промптов.

Юнит-экономика измеряет прибыль на одном клиенте. CAC, LTV, отношение LTV:CAC и срок окупаемости, с полным числовым примером и референсными диапазонами по типу бизнеса.