Ajan web’in protokol katmanı iki temel bahse ayrılıyor ve çoğu web sitesi farkında olmadan bu bahislerden birini çoktan koydu. İlk bahis kimlikle ilgili: AI modellerine kim olduğunuzu ve içeriğinizin neyi kapsadığını söyleyen llms.txt adlı bir dosya. İkincisi ise yetenekle ilgili: bir ajana web sitenizde neler yapabileceğini anlatan WebMCP adlı bir tarayıcı standardı. Kulağa aynı fikir gibi geliyorlar, ancak aslında zıt soruları yanıtlıyorlar. Aradaki fark, önümüzdeki yıl çabanızı nereye harcayacağınızı belirleyecek çünkü bu bahislerden biri sizin için varsayılan olarak açılırken, diğeri (bir ajana görevi tamamlama yeteneği veren) bilinçli bir çaba gerektiriyor.
Sitenize gelen bir ajanın bilmek isteyebileceği iki şey vardır. Birincisi, buranın ne olduğu ve neyi kapsadığı. İkincisi ise, buraya geldiğine göre, kullanıcısının gönderdiği görevi nasıl tamamlayacağı. Yani kimlik ve yetenek. Ajan web, her biri için ayrı bir yanıt oluşturuyor ve bu yanıtlar, iki farklı kamp tarafından desteklenen iki farklı dosyadan geliyor. Kimlik yanıtı llms.txt, alan adınızın kökünde yayınladığınız düz metin dosyasıdır. Bu dosya, kim olduğunuzu, en önemli sayfalarınızı ve her birinin ne hakkında olduğunu gösteren bir haritadır. Yetenek yanıtı ise WebMCP, web sitenizin ajanlara çağrılabilir araçlar sunmasını sağlayan bir tarayıcı standardıdır. Böylece ajan, arayüzünüzü tahmin etmek yerine bir işlevi çağırarak arama, filtreleme, fiyatlandırma veya rezervasyon yapabilir.
Llms.txt ve WebMCP, ajan hazırlığının iki versiyonu olarak bir araya getirilir. Ancak iki farklı soruyu yanıtlarlar. Kimlik bir broşürdür, yetenek ise yazar kasa. Şu anda endüstri her web sitesini broşüre, yani arkasındaki kanıt daha zayıf olan bahse iterken, yazar kasa (bir işlemi ilerleten bahis) yalnızca onu inşa etmeye istekli birkaç ekibe bırakılıyor. Llms.txt, web sitenizin kökünde yer alan bir markdown dosyasıdır. Jeremy Howard tarafından 3 Eylül 2024'te önerildi ve dil modellerine gezinme, reklam ve komut dosyalarıyla dolu HTML'yi tarayıp yeniden oluşturmak yerine içeriğinizin temiz, insan tarafından seçilmiş bir dizinini sunmayı amaçlıyor. Mantıklı görünüyor: Modeller yapı ile daha iyi çalışır, öyleyse onlara yapı verin.
Teknik Analiz
Sorun şu ki, işe yaradığına dair kanıtlar zayıf. Google'ın John Mueller, Haziran 2026'da yaptığı bir açıklamada llms.txt için 'şimdilik tamamen spekülatif' dedi ve 'dosya yıllardır var, ancak hiçbir AI sistemi onu kullanmıyor' diye ekledi (Search Engine Journal tarafından bildirildi). Bir yıldan uzun süredir var olan bir dosya. Hiçbir büyük AI sisteminin okuduğunu doğrulamadığı bir dosya. Kendi içeriğinizin ikinci bir kopyasını senkronize tutmanızı isteyen bir dosya. Bu kadar zayıf kanıta rağmen, llms.txt varsayılan olarak web sitelerinde açılıyor. 3 milyondan fazla WordPress sitesinde kullanılan bir eklenti olan AIOSEO, varsayılan olarak llms.txt oluşturuyor. Çok sayıda web sitesi sahibi, yayınlamaya hiç karar vermedikleri bir llms.txt yayınlıyor ve web sitelerini hiç okumadıkları bir dosyada tanımlıyor.
Açık olmak gerekirse, dosyaya karşı değilim. Bakımı iyi yapılmış bir llms.txt iyi bir içerik dizinidir. Sorun varsayılan ayardır. Kimlik bahsi, işe yaradığı için değil, bir eklenti onay kutusu varsayılan olarak açık gönderildiği için benimsenmede öne geçiyor. Sizin yazmadığınız, hiçbir AI sisteminin okuduğu doğrulanmamış, varlığını unuttuğunuz anda tanımladığı web sitesiyle senkronizasyonu bozulan bir dosya, bir ajan stratejisinin merkezinde olmak için tuhaf bir şey. Ancak birçok web sitesi şimdi varsayılan olarak, tercihle değil, orada duruyor. WebMCP, Web Model Context Protocol'ün kısaltması, web sitenizin bir navigator.modelContext API aracılığıyla ajanların çağırabileceği araçlar kaydetmesine izin veren bir tarayıcı standardıdır. Kimlik dosyasından farklı bir sorudan başlar: kim olduğunuz değil, bir ajan web sitenizdeyken, gelmiş olduğu görevi nasıl doğru bir şekilde tamamlayacağı. Bu, Mueller'in aynı konuşmada kendi tercihini ifade etme şekline yakındır. WebMCP yaklaşımını ve ticari entegrasyonları sevdiğini söyledi çünkü 'net hedefleri ve süreçleri var.'
Sistem Güvenliği
Bir ajanın sayfanızın ekran görüntüsünü alıp nereye tıklayacağını tahmin etmesi yerine, web siteniz doğrudan şunu söyler: desteklediğim eylemler bunlar, her birinin ihtiyaç duyduğu girdiler bunlar, geri alacağınız çıktı bu. Kontrol tersine döner. Web sitesi, ajana yeteneklerini tersine mühendislik yapmaya zorlamak yerine yeteneklerini bildirir. Standart, W3C Web Machine Learning Topluluk Grubu aracılığıyla Google ve Microsoft mühendisleri tarafından yazılıyor ve 10 Şubat 2026'da bir taslak olarak yayınlandı. Şimdi Chrome 149'dan Chrome 156'ya kadar süren herkese açık bir kaynak denemesi var. Kaynak denemesi, Chrome'un bir web sitesinin deneysel bir özelliği yalnızca geliştirici bayrağı arkasında gizlemek yerine, bir token kaydettirerek gerçek ziyaretçileri için sınırlı bir süreliğine açmasına izin verme yöntemidir. Yani WebMCP araçlarını canlı trafikte, yalnızca kendi makinenizde değil, şimdi çalıştırabilirsiniz. Chrome'da bu araçları tüketen ajan bugün Gemini'dir.
WebMCP daha güçlü bir bahistir çünkü net bir işi vardır. Bir kimlik dosyası sizi tanımlar ve birinin okumasını umar. Bir yetenek aracı çağrılır, yapılandırılmış veri döndürür ve bir görevi bir adım ileri taşır. Broşür okunmayı bekler, yazar kasa öter. İki bahis birbirinin yerine geçmez. Farkı anlamanın en temiz yolu, Machine-First Architecture'da sürekli döndüğüm iki tasarım kısıtıdır: kimlik ve etkileşim. Kimlik, markanızı ve içeriğinizi açık bir şekilde makine tarafından okunabilir kılmaktır. Etkileşim, bir ajanın öngörülebilir bir sonuçla bir eylemi tamamlamasına izin vermektir. Llms.txt, kimlik katmanında bir oyundur. WebMCP, etkileşim katmanında bir oyundur. Bunlar iki farklı iş için araçlardır ve stratejiniz hangisini kullanacağınızı bilmeyi gerektirir.
Kaynak: searchenginejournal.com
