스크립트
00:00:00Halo semuanya. Halo, halo. Jadi kita akan membahas sedikit tentang web agen dan lebih
00:00:19khususnya apa artinya dan bagaimana kita mempersiapkan web untuk para agen. Satu disclaimer, saya membuat
00:00:26pembicaraan ini kemarin, jadi mungkin sudah ketinggalan zaman karena segala sesuatunya bergerak sangat cepat di bidang ini.
00:00:32Dan kurasa saya perlu memperkenalkan diri untuk memberikan sedikit konteks. Jadi saya adalah salah satu pencipta dan
00:00:38pemelihara spesifikasi bernama MCP Apps. MCP Apps, itulah spesifikasi mendasar di balik ChatGPT Apps,
00:00:45CloudApps, Copilot, GitHub. Setiap aplikasi berbasis obrolan yang Anda lihat didasarkan pada spesifikasi MCP Apps
00:00:53di komite MCP. Saya juga salah satu pendiri perusahaan bernama Aura, tempat kami meneliti
00:00:58interaksi manusia agen. Dan saya membangun serta memimpin toko agen di Shopify. Jadi topik tentang
00:01:06web agen sangat dekat di hati saya. Dan sedikit pengantar tentang MCP Apps, jika Anda belum
00:01:12familiar. MCP Apps sebenarnya, ini adalah spesifikasi yang membuka jalan menuju web agen. Jadi MCP
00:01:18Apps dirilis sebagai spesifikasi dan standar beberapa bulan lalu dengan dukungan dari Claude terlebih dahulu sebagai
00:01:25klien pertama, dan kemudian semua klien menyusul. Dan jika Anda mencoba aplikasi berbasis obrolan apa pun dan menarik
00:01:32visualisasi dan lapisan UI interaksi dari server MCP, Anda mungkin pernah menggunakan MCP Apps.
00:01:39Dan hal yang baik tentang MCP Apps adalah semuanya diuntungkan. Karena jika server atau penyedia dapat
00:01:48mengirim potongan UI ke dalam obrolan, maka aplikasi tersebut mendapatkan merek dan identitas mereka. Mereka dapat mempertahankan UI mereka dan
00:01:58tidak direduksi menjadi database atau informasi berbasis teks saja. Pengguna mendapatkan kepercayaan dan
00:02:04kefamilieran. Karena jika Anda bertanya kepada ChatGPT, hei, pesan beberapa hotel untuk saya, dan Anda melihat booking.com,
00:02:09maka Anda tahu itu booking.com, bukan? Anda tahu dengan siapa Anda berinteraksi. Dan para host atau obrolan
00:02:16mendapatkan akses ke dunia kapabilitas. Anda tahu, beberapa bulan lalu, orang-orang bertanya, ya, mengapa
00:02:22OpenAI tidak membangun semuanya dari awal? Tetapi OpenAI tidak akan merundingkan kesepakatan dengan hotel atau mendukung
00:02:29pengguna yang ingin mengganti kursi di suatu tempat acara. Kita memerlukan layanan tersebut. Dan MCP Apps sebenarnya menyelesaikan
00:02:35mile terakhir interaksi ini.
00:02:41Ya. Jadi ini adalah keuntungan yang kita dapatkan. Dan MCP Apps menyelesaikan mile terakhir interaksi kita, bukan? Jadi apa
00:02:51artinya mile terakhir? Mile terakhir adalah seiring agen menjadi lebih baik, seiring model menjadi lebih baik, mereka dapat melakukan
00:02:57hal-hal secara lebih otonom. Tetapi kita masih berada di ujung rantai sebagai manusia. Kita masih harus bisa
00:03:05memilih hotel, atau melihat model 3D, atau memilih kursi di tempat acara. Semua mile terakhir
00:03:12interaksi itu, itu bisa berubah. Dan ini adalah contoh dari... Oh, maaf. Ya. Jadi ini dari seperti
00:03:20Claude, sebuah PR pada MCP Apps. Beginilah tampaknya, benar? Jadi ketika Anda menyematkan aplikasi di dalam obrolan,
00:03:28Anda mendapatkan pengalaman terpadu tentang bagaimana UI terasa di dalam konteks obrolan yang sama. Dan seperti yang Anda lihat,
00:03:36dalam percakapan yang sama, Anda mendapatkan data dari Booking, Anda mendapatkan data dari AllTrails, Anda bisa mendapatkan data dari
00:03:41segala hal yang ingin Anda ajak berinteraksi, bukan? Jadi ini sudah terjadi. MCP Apps sudah didukung secara luas
00:03:49di setiap agen obrolan, kecuali Gemini, tetapi itu akan segera hadir. Dan ini sudah terjadi. Dan
00:03:57bagian yang menarik adalah hal ini membawa kita ke apa yang kita sebut web agen. Jadi apa itu web agen? Web
00:04:05agen bukanlah web yang berisi agen-agen. Ini bukan web seperti yang kita kenal sekarang. Ini adalah sebuah pergeseran. Ini adalah perubahan. Ini adalah
00:04:11perubahan dalam cara kita melihat situs web dan cara kita melihat browser. Karena hingga saat ini, kita menghabiskan
00:04:2120 tahun, dua dekade, menyempurnakan pengalaman ini. Artinya, jika saya ingin entah bagaimana melakukan proyek atau
00:04:29menyelesaikan tugas atau merencanakan ulang tahun, saya harus membuka tab di browser saya, dan saya harus melewati tab-tab ini,
00:04:36dan saya harus menyampaikan niat saya secara berbeda kepada masing-masing layanan tersebut, bukan? Artinya, jika saya hanya ingin
00:04:43merencanakan ulang tahun, maka saya perlu mempelajari UI Google dan UI Amazon dan UI Booking dan UI Booking lainnya
00:04:51dan UI Amazon lainnya. Semua itu hanya untuk menyampaikan niat yang sama ke antarmuka tersebut. Dan setiap
00:04:58perusahaan telah menyempurnakan alur pengguna ini. Tetapi kita tidak perlu melakukannya lagi, bukan? Kita bisa mengambil antarmuka ini
00:05:04dan memecahnya menjadi atom-atom. Karena saya tidak memerlukan 99% dasbor Booking. Saya tidak memerlukan
00:05:1299% dasbor Airbnb. Saya pastinya tidak memerlukan dasbor Jira. Tetapi saya ingin menyampaikan niat saya kepada
00:05:19layanan-layanan tersebut. Jadi mengapa saya tidak membiarkan asisten pribadi saya menggunakannya? Jadi jika saya memiliki asisten pribadi,
00:05:27saya dapat mengambil atom-atom ini. Dan asisten itu menyusun atom-atom ini. Dan ia berkata, ya, saya melihat Anda memiliki
00:05:31ulang tahun yang akan datang. Ini adalah tampilan dari Google yang menyatakan bahwa Anda memiliki ulang tahun yang akan datang.
00:05:36Jadi saya dapat memesan, saya dapat membelikan barang untuk Anda. Saya dapat memesan hotel Anda. Sekarang, Claude mengenal saya. Jadi ia tahu bahwa
00:05:43saya lebih suka memesan hotel di alam bebas, bukan? Jadi ia tahu cara menarik peta dari Booking. Saya tidak perlu
00:05:49memikirkannya. Dan keuntungan yang didapatkan Booking dan Amazon dan Google dari hal ini adalah mereka memiliki lapisan integrasi
00:05:56ini yang tidak perlu mereka kembangkan. Karena Claude memiliki konteks untuk saya, bukan? Jadi Booking tidak
00:06:01perlu mengembangkan integrasi dengan kalender saya. Amazon tidak perlu mengembangkan integrasi dengan Booking.
00:06:06Jadi ini adalah situasi yang menguntungkan semua pihak. Inilah pandangan yang kita tuju. Dan ini sangat berbeda
00:06:13dari kebiasaan saat ini, yaitu meramban ke berbagai layanan yang berbeda hanya untuk menatap
00:06:21berbagai kotak teks yang menanyakan apa yang ingin saya lakukan di sana. Tetapi tidak ada seorang pun yang akan melakukan itu.
00:06:27Dalam setahun, tidak ada seorang pun yang akan meramban ke agen Amazon dan agen Etsy dan agen Expedia. Saya tidak
00:06:34ingin melakukannya. Saya memiliki asisten pribadi saya sendiri. Saya tidak ingin menggunakan agen Anda. Saya ingin menggunakan agen saya.
00:06:41Oke? Sekarang, jika kita pikirkan, itu berarti situs web sebagai sumber kebenaran adalah sesuatu yang
00:06:49akan hilang. Karena mengapa mereka membutuhkan situs web? Mengapa mereka perlu membuka tab? Mengapa
00:06:55mereka membutuhkan informasi yang diupayakan dengan sangat keras oleh situs web untuk disampaikan kepada saya?
00:06:59Dan tanggapan langsung untuk itu adalah, ya, kita memiliki agen browser. Kita memiliki agen penggunaan komputer.
00:07:04Kita memiliki agen atau asisten yang sangat cerdas yang dapat meramban web untuk kita. Tetapi itu tidak masuk akal.
00:07:10Karena itu adalah solusi kuda yang lebih cepat. Mengapa mereka membiarkan agen yang tidak tahu apa-apa tentang
00:07:17keterbatasan persepsi manusia bekerja dengan filter, penomoran halaman, penyortiran, dan semua UI yang telah kita
00:07:24habiskan waktu berdekade-dekade untuk menyempurnakannya bagi kita agar ia dapat menyelesaikan tugasnya? Jadi Google sangat optimis
00:07:33pada spektrum ujung lainnya, yaitu perambanan bersama dan situs web. Dan mereka memiliki protokol atau
00:07:37standar bernama WebMCP. WebMCP mengatakan, oke, alih-alih agen mengambil tangkapan layar situs web dan
00:07:44mencoba mencari tahu apa yang terjadi, mari kita buat situs web mengekspos beberapa alat di dalam situs web tersebut, alat JavaScript,
00:07:49dan agen akan bekerja dengannya. Dan Anda dapat melihat di sini contoh Gemini di Chrome yang membelikan
00:07:55barang untuk saya atau mencarikan penawaran untuk saya saat saya meramban web, yang sangat bagus, tetapi itu sangat sederhana.
00:08:02Apa yang terjadi jika kita mendorong dasbor Salesforce ke Gemini di Chrome? Mengapa saya menginginkan itu? Mengapa saya ingin
00:08:09meramban ke dasbor Salesforce dengan Gemini untuk mengklik tombol bagi saya di dasbor yang bahkan tidak ingin
00:08:15saya gunakan? Maksud saya, ini jelas bukan apa yang kita inginkan. Dan pergeserannya adalah asisten menjadi titik masuk kita
00:08:24ke web, bukan? Kita melihatnya di mana-mana. Setiap laboratorium besar ingin aplikasinya menjadi aplikasi segalanya.
00:08:31Dan pergeseran itu sedang terjadi. Dan teman-teman saya yang menghubungkan MCP Jira ke IDE mereka, mereka tidak pergi ke
00:08:39situs web Jira lagi, bukan? Dan ibu saya menggunakan ChatGPT untuk segalanya. Jika dia bisa memesan janji temu dokter
00:08:44menggunakan ChatGPT, dia tidak akan pergi ke situs web klinik itu lagi. Dan Anda memiliki banyak
00:08:49situs web yang tidak akan dikunjungi siapa pun karena jauh lebih mudah bagi saya untuk menghubungkannya menggunakan
00:08:54asisten pribadi saya. Jadi situs web akan menjadi usang, browser akan menjadi usang, dan asisten pribadi
00:08:59akan menjadi satu-satunya gerbang kita ke web. Dan saya tahu pendengarannya seperti apa. Ini terdengar seperti orang tua
00:09:04yang memarahi awan, bukan? Maksud saya, ya, mereka tidak akan sepenuhnya usang,
00:09:11tetapi kita melihatnya pada generasi muda saat ini. Anak saya yang berusia sembilan tahun pergi ke ChatGPT. Dia tidak pergi ke
00:09:17Google ketika dia ingin mencari sesuatu. Saya sedang bepergian ke Georgia, negara di Eropa Timur,
00:09:24dan ada seorang wanita paruh baya di sana yang meminta saya memotretnya, sekitar usia 70 tahun. Dan di ponselnya,
00:09:28dia memiliki tiga aplikasi: WhatsApp, Kamera, dan ChatGPT. Itu saja. Pergeseran itu sedang terjadi. Dan orang-orang yang sangat
00:09:36cerdas, seperti David Kremer dari Sentry, mengatakan setahun lalu, saya akan mengambil taruhan ini melawan siapa pun yang
00:09:44berpikir situs web akan menjadi usang dalam 25 tahun. Itu satu tahun lalu. Beberapa hari lalu, David
00:09:49Kremer menerbitkan Designing for Agents, yang mengatakan, kita harus menyadari bahwa interaksi dengan produk di
00:09:54Sentry tidak lagi secara eksklusif melalui aplikasi web kita. Dan kita harus merancang untuk API terlebih dahulu
00:10:00sebagai permukaannya. Jadi semuanya menjadi nir-kepala (headless). Salesforce baru-baru ini menjadi nir-kepala, yang sangat
00:10:06penting karena pembeda utama Salesforce dari para pesaingnya adalah UX-nya. Yaitu cara ia
00:10:12menyampaikan segala sesuatu kepada pengguna. Namun ia menjadi nir-kepala. Cloudflow menjadi nir-kepala. Sentry menjadi nir-kepala.
00:10:17Ini adalah cuitan oleh CEO Cloudflow yang menyatakan bahwa lalu lintas agen melampaui lalu lintas manusia di web. Dan kita
00:10:25memiliki spektrum interaksi ini karena jika agen saya otonom, saya tidak memerlukan mile terakhir UI ini,
00:10:30bukan? Jika saya memiliki Open Claw, saya hanya mengirim dan saya hanya berkata, ya, atur email saya. Ia kembali,
00:10:35berkata, selesai, bagus. Tetapi jika saya ingin memesan hotel untuk bulan madu saya, saya mungkin memerlukan mile terakhir
00:10:40interaksi ini. Jadi kita menyebutnya web yang hampir nir-kepala, bukan? Web tersebut tidak sepenuhnya nir-kepala. Para agen akan
00:10:47berinteraksi dengan situs web Anda secara nir-kepala, tetapi kemudian ia akan membawa kembali sumber daya UI ini untuk Anda.
00:10:55Jadi pengalaman pengguna seperti yang kita kenal sedang dibagi. Sekarang ini adalah pengalaman agen dari situs web Anda ditambah bagaimana
00:11:02pengguna mengalami agen yang mengalami situs web Anda. Tetapi 90% akan bergantung pada pengalaman agen,
00:11:09yang berarti situs web Anda harus siap untuk agen dalam segala hal. Situs web harus siap untuk
00:11:16agen Anda. Jika saya melakukan pemesanan, saya harus membuat pemesanan yang siap untuk agen pemesanan. Saya harus membuatnya
00:11:21siap untuk ChatGPT pelanggan saya atau Open Claw pelanggan saya. Dan saya harus siap untuk pelanggan manusia saya
00:11:28pelanggan manusia yang tidak memiliki agen tapi tetap ingin menjelajah ke booking.com, kan? Jadi saya harus
00:11:33siap untuk agen. Dan yang kami temukan adalah siap untuk agen mencakup banyak hal. Jadi kita banyak mendengar tentang
00:11:39AEO, SEO, GEO, cara agar ditemukan. Namun penemuan hanyalah langkah awal. Karena begitu agen tahu
00:11:47tentang Anda, ia tetap perlu tahu siapa Anda dan cara berinteraksi dengan Anda serta cara melakukan otentikasi ke
00:11:51Anda dan cara membayar Anda secara nir-kepala (headless), benar? Dan sebenarnya, ketika kami membangun -- ini sebuah anekdot -- tetapi ketika kami
00:11:56membangun analitik untuk produk kami, kami bertanya kepada CloudCode apa layanan analitik terbaik.
00:12:02Dan ia merekomendasikan PostHog, yaitu layanan analitik. Dan kami katakan, tidak, kami lebih suka Mixpanel. Karena kami mengenal
00:12:07Mixpanel. Kami bekerja dengan Mixpanel selama satu dekade. Kami tahu cara menggunakannya. Dan CloudCode bersikeras pada
00:12:11PostHog. Karena ia mengatakan, PostHog memiliki MCP dan API yang lebih baik. Dan saya dapat mengintegrasikannya dengan lebih baik. Jadi kami
00:12:17tidak memiliki loyalitas merek, bukan? Kami memilih PostHog, jika itu yang direkomendasikan CloudCode. Tapi itu membuat
00:12:21kami memikirkan Mixpanel. Mixpanel menghabiskan waktu satu dekade untuk menyempurnakan UX dan pengalaman pengembang mereka. Kami
00:12:26begitu saja meninggalkannya hanya karena CloudCode lebih menyukai PostHog. Dan hal ini akan selalu terjadi. Hermes, misalnya,
00:12:31jika ia menggunakan produk Anda dan perlu membuka browser untuk menggunakan produk Anda, ia akan mengingatnya. Dan
00:12:35lain waktu, ia tidak akan pergi ke produk Anda lagi. Benar? Jadi di Aura, yang merupakan lab riset web agenik,
00:12:43kami mulai melakukan riset. Kami mengumpulkan modal. Dan kami mulai meneliti apa artinya bagi
00:12:49web agar siap bagi agen. Dan kami memiliki tolok ukur kesiapan ini, yang menarik. Jadi Anda
00:12:57dapat menjalankannya -- ini gratis. Anda dapat pergi ke Aura.ai. Anda dapat menjalankan situs web apa pun. Anda mendapatkan skor dan tolok ukur ini
00:13:02sesuai dengan banyak protokol dan praktik terbaik. Dan Anda memiliki umpan balik agenik. Jadi agen tersebut sebenarnya
00:13:09mengembalikan umpan balik tentang situs web Anda. Dan kami memiliki papan peringkat tentang bagaimana perusahaan dan
00:13:16produk mendapat peringkat menurut tolok ukur ini. Dan kami mulai memetakan web dan semuanya tampak bagus.
00:13:24Namun kami menemukan satu wawasan, atau satu hasil yang tidak terduga. Kami menemukan -- adakah di sini yang pernah mendengar tentang LMS.txt?
00:13:36LMS.txt, itu seperti standar de facto untuk siap-agen. Anda bilang, ya, jika situs web Anda menerbitkan LMS.txt,
00:13:42agen tahu cara berinteraksi dengan Anda. Dan Anda memiliki auth.md dan pricing.md dan X402 serta banyak standar lainnya. Dan kami menemukan bahwa hampir 50% situs web yang kami uji,
00:13:52yang kami jalankan, menerbitkan LMS.txt. Namun tidak satupun agen yang kami jalankan di situs web ini benar-benar menggunakan LMS.txt.
00:14:02Faktanya, hampir semua agen langsung menuju halaman dokumentasi lalu halaman beranda. Dan 40% yang menggunakan LMS.txt menggunakannya hanya karena halaman dokumentasi
00:14:12menunjukkan bahwa ada file bernama LMS.txt yang harus mereka gunakan. Saat itulah kami menyadarinya. Kami berkata, sepertinya tidak
00:14:19masuk akal bagi kita sebagai manusia untuk menentukan kepada agen apa yang mereka butuhkan. Tidak ada lagi yang melakukannya.
00:14:26Bahkan OpenAI, mereka tidak lagi menerbitkan praktik terbaik untuk alat. Karena mereka mengatakan bahwa setiap kali mereka menerbitkan
00:14:31praktik terbaik, model menjadi lebih baik dan praktik-praktik ini menjadi usang. Enam bulan lalu, praktik
00:14:36terbaik untuk server MCP adalah, ya, miliki deskripsi tiga paragraf agar agen tahu cara
00:14:41berinteraksi dengan Anda. Dan sekarang tiga baris sudah cukup. Jadi praktik terbaik menjadi usang. Kita memerlukan agen untuk
00:14:47menentukan apa yang dibutuhkan agen, bukan? Kita memerlukan umpan balik agen pada situs web ini. Jadi kami membangun Aura's Journey.
00:14:54Dan Aura's Journey, itu sangat keren. Itu juga gratis. Anda dapat pergi ke journey.aura.ai dan Anda dapat menjalankan pada
00:15:00situs web apa pun, maksud apa pun dengan agen apa pun dan melihat jalur agen saat mencoba berinteraksi dengan
00:15:08situs web tersebut. Jadi misalnya, atia.com, pilih Cloud Code dan kami menjalankannya di situs web. Dan Anda dapat melihat secara
00:15:17langsung bagaimana agen pergi dan apa yang coba dicarinya di situs web. Dan kami melakukannya puluhan ribu
00:15:25kali hanya untuk memahami apa yang benar-benar dicari agen ketika mereka melihat, ketika mereka mencoba berinteraksi dengan
00:15:30situs web. Dan hal kerennya adalah tidak hanya menjalankan satu rangkaian. Ini menjalankan beberapa rangkaian. Anda melihat
00:15:39di sini Cloud Code dan Eve, yang merupakan rangkaian Vercel, dan ChatGPT pada situs web yang sama dengan maksud yang sama.
00:15:45Oke, jadi ini Cloud Code. Ini Haiku. Ini Eve. Lihat betapa berbedanya tampilan perjalanan agen.
00:15:52Dan ini ChatGPT. Jadi ChatGPT dapat menemukan hasil dengan lebih baik. Anda dapat melihat perjalanan melintasi
00:16:01situs web. Dan kita perlu memahami alasannya. Kita perlu memahami mengapa ini terjadi. Mengapa situs web menerbitkan
00:16:08file auth.md, tetapi agen tidak mencari file auth.md? Dan apa yang mereka cari?
00:16:13Jadi di Aura, Anda benar-benar dapat pergi ke pertanyaan bisnis apa pun. Jadi untuk domain apa pun, Anda memiliki semacam tujuan
00:16:21atau pertanyaan bisnis. Dan Anda dapat melihat jalur yang diambil oleh agen. Dan bagian yang menarik
00:16:28dari hal ini adalah, oke, sekarang kita tahu bagaimana agen berinteraksi dengan situs web. Apa tonggak sejarah besar berikutnya
00:16:33untuk web agenik? Dan bagi Anda yang mendengarkan pembicaraan sebelumnya,
00:16:40itu adalah penemuan. Benar? Tapi itu bukan penemuan seperti yang kita pikirkan. Itu bukan CO. Itu bukan GEO. Itu
00:16:45bukan AEO. Karena kita harus ingat bahwa setiap revolusi datang dengan lapisan penemuannya. Benar?
00:16:52Revolusi web datang dengan pencarian. Seluler datang dengan toko aplikasi. Sosial datang dengan umpan.
00:16:59Apa lapisan penemuan untuk sumber daya agenik? Apa lapisan penemuan untuk MCP? Apa
00:17:03lapisan penemuan untuk OpenAPI.JSON? Apa yang sebenarnya kita cari? Maksud saya, mungkin Airbnb memiliki MCP yang lebih baik
00:17:09daripada Booking.com. Tapi Booking.com memiliki API yang lebih baik daripada Airbnb. Jadi bagaimana kita melakukannya?
00:17:16Pencarian web. Pencarian web klasik. Itu tidak cukup. Karena itu didasarkan pada
00:17:22SEO manusia dan peringkat halaman manusia. Dan itu tidak cukup fleksibel. Registri kustom, seperti per agen atau per
00:17:29obrolan, itu tidak cukup. Karena mereka tertutup. Dan mereka mengharuskan setiap aplikasi untuk mendaftarkan dirinya ke
00:17:36registri tersebut. Dan registri pusat, seperti registri MCP, itu tidak cukup. Karena siapa yang akan melakukan
00:17:42kurasi? Apa model tata kelolanya? Bagaimana kita memutuskan sumber daya mana yang masuk ke registri itu?
00:17:48Ada standar baru yang bermunculan di sekitarnya. Ada AI Catalog.JSON, yang merupakan standar oleh
00:17:53Anthropic, OpenAI, Google, MCP, dan A2A, yang menstandarisasi bagaimana sebuah situs web mengekspos dirinya kepada agen.
00:18:00Dan ada standar penemuan sumber daya agenik, yang dibuat oleh semua perusahaan ini dan lebih banyak lagi,
00:18:05yang pada dasarnya menstandarisasi bagaimana lapisan penemuan atau direktori mengekspos dirinya kepada agen. Jadi kami membangun
00:18:14direktori kami yang lain, benar? Karena kami adalah lab riset untuk web autentik. Jadi kami membangun ini. Dan di
00:18:18direktori kami yang lain, kami mengambil semua domain yang kami pindai atau kami pindai sendiri, dan kami memasukkannya ke dalam
00:18:24direktori yang dapat kueri oleh agen, benar? Kami mengekspos file AI Catalog.JSON. Jadi Anda dapat melihat
00:18:31di sini, misalnya, untuk monday.com, Anda dapat melihat bahwa kami menghasilkan file JSON ini yang pada dasarnya memberi tahu
00:18:38agen, ya, ini server MCP untuk monday. Ini server API untuk monday.com. Dan Anda dapat
00:18:42melakukannya, agen dapat langsung menguerinya, benar? Jadi untuk setiap domain, Anda dapat langsung pergi ke
00:18:47pergi ke AI Catalog.JSON. Dan kami mengekspos registri, direktori itu sendiri. Jadi untuk setiap entri pada
00:18:55direktori, kami dapat memberi tahu agen, ya, misalnya, Vercel, ini adalah sumber daya agenik,
00:19:02dan ini cara Anda mengaksesnya. Dan tentu saja, direktori ini sepenuhnya patuh ARD atau penemuan sumber daya
00:19:08agenik, sehingga agen apa pun dapat langsung mengueri direktori tersebut dengan kueri apa pun, benar?
00:19:13Jadi ini Aura.directory, jika Anda ingin melihatnya. Semuanya adalah bagian dari multiverse Aura,
00:19:21journey, directory, dan ranker. Dan kami menemukan beberapa wawasan lain yang sangat menarik. Misalnya,
00:19:26siap-agen dan dapat diakses manusia sangatlah mirip. Karena LLM, ketika mereka datang ke
00:19:33situs web Anda, mereka seperti pengguna atau orang dengan disabilitas penglihatan. Mereka tidak melihat situs web Anda. Mereka
00:19:39membutuhkan sinyal lain untuk memahami cara bekerja dengan situs web Anda. Dan membuat situs web Anda dapat diakses manusia
00:19:44membantu aksesibilitas agen dan sebaliknya. Jadi untuk mengakhiri, ini adalah aplikasi MCP. Inilah yang telah saya
00:19:51kerjakan dalam beberapa bulan terakhir. Dan ini adalah bagian terakhir untuk web agenik. Ini benar-benar mewujudkan
00:19:57web agenik. Dan sekarang agen mulai menjelajahi web. Dan agen membutuhkan hal yang berbeda. Mereka membutuhkan
00:20:03jalan yang berbeda. Mereka membutuhkan infrastruktur yang berbeda. Tapi kami tidak ingin membangun ulang web untuk agen. Kami ingin
00:20:09membuat web dapat diakses oleh agen. Jadi mari kita pastikan web siap ketika agen datang.
00:20:18Terima kasih banyak.
00:20:39kamu
커뮤니티 글
아직 글이 없습니다. 이 영상에 대한 첫 번째 글을 작성해 보세요!
이 영상에 대해 글쓰기