Крупные компании уже строят инфраструктуру для ИИ-агентов

В апреле 2026 года Cloudflare посвятила целую неделю релизам, связанным с ИИ-агентами. Компания представила идентификацию агентов через Web Bot Auth совместно с GoDaddy, формат Markdown для передачи контента ИИ-системам, возможности вызова функций через WebMCP в Browser Run и сервис Is It Agent Ready для оценки готовности сайтов.

Для инфраструктурной компании такого масштаба это важный сигнал. ИИ-агенты перестают восприниматься как экспериментальная технология и становятся новым классом пользователей интернета.

Похожий тренд наблюдается у других крупных компаний.

Shopify представила Agent Toolkit, с помощью которого ИИ-агент может изучать каталог магазина, проверять наличие товаров и оформлять заказ через структурированный API. Владельцу магазина при этом не требуется отдельно адаптировать сайт под каждого агента.

Google развивает Universal Commerce Protocol (UCP), расширила его функцией Universal Cart на конференции I/O 2026, а затем добавила Agent Payments Protocol в альянс FIDO, объединяющий около 60 организаций. Торговая инфраструктура для ИИ-агентов за считанные месяцы перешла от концепции к практическому применению.

Stripe запустила платформу Projects, в которой Generative AI может самостоятельно создавать аккаунты, покупать домены, разворачивать инфраструктуру и управлять подписками через Stripe. Получается, что ИИ получил доступ не только к информации о цифровых сервисах, но и к реальным транзакциям внутри инфраструктуры.

Netlify пошла еще дальше и создала netlify.ai — отдельную платформу для ИИ-агентов. Они могут разворачивать сайты, управлять проектами и пользоваться функциями сервиса через специальные agent skills.

Логика такого подхода проста: если агенты будут пользоваться вашим продуктом, для них нужен собственный удобный вход.

Еще один показательный пример — Supabase. Компания позиционирует себя как «Платформа разработки Postgres». Для обычного пользователя такая формулировка может звучать сухо и слишком технически. Зато для ИИ-кодинг-агента это практически идеальное описание продукта.

Агенту сразу понятно, что такое Supabase и для каких задач ее можно использовать.

Так Supabase стала базой данных по умолчанию для большого количества приложений, создаваемых с помощью ИИ. Возможно, такой эффект изначально не планировался, но машиночитаемое позиционирование оказалось очень эффективным.

Все эти компании фактически отвечают на один и тот же вызов: в интернете появился новый тип посетителей.

ИИ-агентам нужны понятная идентификация, структурированный контент, доступные для обнаружения действия и предсказуемые сценарии взаимодействия.

И количество таких посетителей будет расти вместе с тем, как люди начнут все чаще делегировать поиск и выбор товаров и сервисов ИИ.

Что значит сделать сайт готовым для ИИ-агентов

Готовность к ИИ-агентам — это не отдельный пункт в маркетинговом бюджете и не необходимость срочно создавать новую команду.

В первую очередь речь идет об инфраструктуре сайта: о том, насколько легко автоматическим системам прочитать ваш контент, найти нужную информацию и выполнить целевое действие.

1. Агент должен уметь прочитать ваш контент

Если ключевая информация появляется только после выполнения JavaScript, агент может получить далеко не тот объем данных, который видит человек в браузере.

Поэтому серверный HTML с понятной семантической структурой становится фундаментом для работы с ИИ-агентами.

Server-side rendering — давно известная технология. Но теперь ее значение выходит за рамки классического SEO и скорости загрузки: хорошо структурированный HTML значительно упрощает автоматическим системам извлечение информации со страницы.

2. Агент должен уметь найти ваш продукт

Следующий уровень — обнаруживаемость.

Здесь работают многие привычные инструменты веб-мастеринга:

• корректно настроенный robots.txt;
• актуальная sitemap;
• структурированные данные;
• понятное описание сущностей;
• логичная структура сайта и взаимосвязей между страницами.

Сами технологии не новые. Новым становится их пользователь.

Раньше сайт в первую очередь должен был быть понятен человеку и поисковой системе. Теперь появляется еще один потребитель информации — ИИ-агент, который должен быстро понять, что предлагает компания и где находится нужная ему информация.

3. Агент должен уметь совершать действия

Самый интересный этап начинается тогда, когда агенту недостаточно просто прочитать страницу.

Если вы продаете товары, способен ли ИИ самостоятельно найти нужный вариант, проверить его наличие и оформить заказ?

Если вы предоставляете услугу, может ли агент записать клиента или запустить необходимый процесс?

Для этого уже недостаточно обычного HTML. Нужны открытые интерфейсы и протоколы взаимодействия, включая UCP и MCP.

Большинство сайтов пока не готовы к такому сценарию. Но именно это и создает возможность для тех, кто начнет адаптироваться раньше конкурентов.

Почему ранняя адаптация может стать преимуществом

Главное преимущество сейчас заключается не в самой технологии, а во времени.

Shopify уже предоставляет магазинам инструменты для работы с ИИ-агентами. Владельцы бизнеса, которые заранее разберутся с тем, как агенты будут использовать каталоги, данные о товарах, остатки и платежные сценарии, смогут подготовить инфраструктуру до того, как это станет обязательным стандартом.

Та же логика работает для SaaS-продуктов.

Первые сервисы, которые предоставят агентам удобные инструменты через WebMCP, смогут получать пользователей не только из поиска, рекламы или рекомендаций людей, но и непосредственно через ИИ-агентов.

История Supabase показывает еще более простой вариант.

Не всегда нужно создавать отдельный продукт для новой аудитории. Иногда достаточно сделать существующий продукт максимально понятным для новой системы, которая будет его выбирать.

Именно поэтому окно возможностей пока остается открытым.

Большинство сайтов по-прежнему создаются исключительно для людей. Компании, которые раньше других начнут думать о том, как их контент и функции будут использоваться ИИ-агентами, смогут занять новую точку дистрибуции до того, как туда придут остальные.

Теперь продукт нужно создавать не только для людей

Принцип Y Combinator «создавайте то, что нужно людям» никуда не исчезает.

Но меняется путь пользователя к продукту.

Раньше человек самостоятельно вводил запрос в поисковик, открывал сайты, изучал предложения, сравнивал характеристики и принимал решение.

Теперь часть этой работы может выполнять ИИ-агент.

Он найдет подходящие варианты, сравнит их, отсеет неподходящие предложения и поможет человеку сделать окончательный выбор.

Поэтому сайт, который прекрасно работает для человека, но плохо понимается и используется ИИ, может столкнуться с незаметной проблемой дистрибуции.

У компании по-прежнему есть сайт, реклама, SEO, контент и продажи. Но появляется новый посредник между бизнесом и клиентом, который просто не способен нормально работать с продуктом.

Поэтому адаптация под ИИ-агентов постепенно превращается из технического эксперимента в новую часть стратегии дистрибуции.