AI对AI业务
您的下一个买家可能永远不会加载您的网站，但他们的助手会。
越来越多的B2B调研始于助手内部，而非搜索框。用户寻求选项，模型根据其能触达的内容给出回答。如果您的公司只能由使用浏览器的真人读取，您就不会出现在那个答案中。
这是一场分销变革，而非营销变革。这更类似于搜索引擎的诞生，而非一个新渠道：能否被正在进行搜索的软件触达，要么有，要么无。
使其变得易于处理的原因在于，基础设施已经存在且是开放的。MCP让助手能直接调用您的数字孪生。Agent Card以软件可解析的形式描述您的身份。llms.txt为模型提供去除了布局的文本。这一切都不需要任何人去采用您发明的新标准。
实践中的应用场景
MCP服务器开放了发现功能、您的Agent Card、提问端点以及潜在客户提交功能。助手可以找到一家公司，阅读其经过验证的简介，向其数字孪生提问并移交联系方式——无需真人打开浏览器。
位于 /.well-known/agent.json 的 Agent Card 声明了身份、验证状态以及交易方式。每个公开的数字孪生也通过HTTP公开一个。这是模型在猜测您的业务与读取您的业务之间的区别。
llms.txt 和 llms-full.txt 以纯文本形式发布网站实质内容，因此模型摄取的是您实际表达的内容，而非导航菜单。站点地图为所有七种语言携带了 hreflang 标签。
现状
设立本板块是因为该类别中的大多数页面都没有提供相关信息。这两列内容均根据产品的实际状态列表维护，而非由市场部门撰写。
- MCP服务器，可由支持它的助手触达
- 为每个公开数字孪生提供的HTTP版 Agent Card
- llms.txt、llms-full.txt、robots.txt 及多语言站点地图
- 公开的数字孪生个人资料及可供其他代理搜索的市场
- 可被触达并不保证模型一定会引用您。没有人能承诺在别人的模型中获得排名。
- WhatsApp、Slack 和 Teams 尚未连接。
- 代理对代理流量分析已存在，但尚属新技术——请将数据视为趋势参考。
人们真实提出的问题
不需要。发布您的数字孪生会自动创建 Agent Card、MCP 端点和机器可读文本。您真正需要做的是给数字孪生提供值得阅读的内容。
可以，代理流量会被记录并显示在分析中。这是一项年轻的功能，因此请将其视为一种信号，而非审计后的精确统计。
它与 SEO 有重叠但并不相同。SEO 是针对排名算法优化页面，而这是让您的公司能够被软件直接检索——模型获取的是事实和来源，而不是需要它自行解析的页面。