Agent Readiness
创建时间： 2026-05-04
来源： [[sources/The state of agent readiness.md]]（ora.run，2026-04-22）
相关： Agent-Native-Infrastructure，Agent-Paradigm-Shift，State-of-AI-2026，AI-Broken-Economics，PM-Industry-Transformation
核心论点
Agents are the new customers. 当 AI Agent 替代人类浏览网页、调用 API、做出购买决策时，产品是否对 agent 可用就直接等于是否对市场存在。
Ora Research 用真实 Agent（ChatGPT-User、ClaudeBot、Google-Extended、Qwen、DeepSeek、OpenClaw）对 8,359 个产品进行了 110 项检查、五个加权层的深度扫描。结论：99% 的网站没有准备好。
评分数据
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 样本量 | 8,359 |
| 中位数 | 37/100 |
| 峰值 | 36.74 |
| D 或 F 级 | 73% |
| C 级 | 大部分剩余 |
| A/B 级 | 极少数（右尾薄薄一层） |
分布曲线不是钟形——约 66% 的质量集中在左侧，峰值在 30 分段，向右拖出一条稀疏的右尾。平均站点距离及格线还很远。
两种赢家
Agent-native 公司（Attio、Tavily、AgentMail、Parallel、Fireworks 等）：在 agent 成为品类之后创立，MCP、流式传输、agent 级 UX 是出厂默认而非迁移目标。
基础设施老牌（Stripe、Cloudflare、Vercel）：读懂了紧迫性——每个新的 MCP 传输、商业协议、agent 运行时都运行在他们的轨道上，每个新的 agent 工作流都在复利他们的收入。支付和基础设施是 agentic web 的承重墙。
五层评分框架
Ora 的 Deep Scan 覆盖五个加权层：
| 层 | 含义 | 平均完成度 |
|---|---|---|
| Discovery | Agent 能否找到你、爬取你、理解哪些页面值得读 | 较高 |
| Identity | Agent 能否理解你是什么、卖什么、暴露哪些操作 | 尚可 |
| Auth & Access | Agent 能否认证、保持登录、安全地代表用户操作 | ~30%+（卡住） |
| Agent Integration | MCP、webhooks、流式传输、SDK、function calling、agent 支付轨道 | 27% |
| User Experience | 用户能否通过 agent 端到端完成真实任务 | 22% |
雷达图解读
Discovery 和 Identity 做得较好——读访问接近解决。Auth & Access 停滞在 30% 高位，Integration 和 UX 全线低迷。
Agents can read. They can’t act.
协议采纳：摩擦决定一切
协议采纳与实施难度几乎完全反比：
高采纳（静态文件，放到已知路径即可）
| 协议 | 通过率 |
|---|---|
| sitemap | 69% |
| robots.txt AI 策略 | 50% |
| llms.txt | 48% |
中采纳（需要一定工程工作）
| 协议 | 通过率 |
|---|---|
| ACP（Agent 间通信标准） | ~13% |
| A2A Agent Card（agent 公开能力档案） | ~12% |
低采纳（需要服务端代码、OAuth 元数据、PKCE）
| 协议 | 通过率 |
|---|---|
| A2UI（Agent 生成原生 UI 组件） | ~2% |
| OAuth metadata + PKCE S256 | ~1% |
| WebMCP（网页内直接提供 MCP） | 1% |
| x402 + MPP（agent 直接支付协议） | 0（零生产部署） |
一条值得写下的可证伪预测：胜出的 agent 支付协议不会是规范最干净的，而是那个「两条依赖、两种语言就能集成」的。
MCP 的”声称 vs 实际”差距
- 34% 的产品声称有 MCP 端点
- 仅 3% 具备规范级的工具描述、一致的命名、Streamable HTTP 传输
- OAuth metadata 和 PKCE S256（让 MCP 服务器真正能接入生产环境的两项）只有 1%
“我们有 MCP”正在变成和”我们有 API”一样空洞的声明——买家一旦开始测试是否真正可用，这句话就失去意义。
品类排名：B2B 碾压 B2C
| 品类 | 均分 | 驱动因素 |
|---|---|---|
| CRM | 50（唯一进入 C 区） | Attio、Agentforce、Pipedrive 拉动；销售团队已经在聊天框里说 “log this in my CRM” |
| Agent Tools | 并列第二 | 吃自己的狗粮 |
| Developer Tools | 并列第二 | 吃自己的狗粮 |
| Consumer | 垫底 | 消费者仍在用浏览器购物 |
| Healthcare | 垫底 | 合规门控 |
深层规律：当你的买家是一家即将派遣 agent 的企业时，agent-ready 是留在考虑集的必要条件——这是生存问题。消费者尚未被强迫，供应商也就没有动作。
OpenClaw 的特殊处境
OpenClaw 作为一个没有品牌积累的新 agent，只能触达 59% 的站点——比其他所有模拟 agent（ChatGPT、Claude、Google 等均在 81-90%）低 20-30 个百分点。
读访问也是品牌门控，而非策略门控。 站点只服务它们认识的名字，不认识的直接封锁。
2026 Q4：三项预测（2027-01-15 复盘）
1. 低于 50 分成为采购一票否决项。 Agent-readiness 分数出现在 B2B RFP 模板中，就像十年前 PageSpeed 出现在 SEO 简报里——低于 50 不会让你丢掉某一单，而是让你丢掉竞争的资格。
2. B2B 今年过线，消费者等到 2027。 CRM、开发者工具、agent 商业品类年末均值超过 65。消费者和医疗仍低于 40。B2B 买方已经在派遣 agent，消费者还在手动点击。
3. 下一个 30 分需要工程，不是静态文件。 生态系统均值在一年内移动了 30 分，几乎全部来自 sitemap + llms.txt + 更宽松的 robots.txt。Integration 27%、UX 22%——这些数字不写代码就不会动。
评分方法细节
- 对每个协议执行真实握手，不是字符串匹配
- 覆盖 RFC：8288（link headers）、8414（OAuth server metadata）、9309（robots.txt）、9421（Web Bot Auth）、9727（API catalog）、9728（OAuth protected-resource metadata）
- 覆盖协议：MCP 全表面（工具描述、OAuth、PKCE、Streamable HTTP、server cards）、A2A、ACP、x402、MPP、llms.txt、agentskills.io
- 相关性感知：扫描后 LLM 审查结果——对免费开源工具跳过支付协议检查，对简单只读 API 跳过多语言 SDK 检查。N/A 项从分母中剔除，站点不会因为缺少它本不该实现的协议而被扣分
- 0-100 分 + 字母等级：A = agent 能端到端完成任务，F = 连首页都过不去
对已有页面的意义
这篇数据为 Agent-Native-Infrastructure 中 Karpathy 的开放问题提供了量化答案——“当前哪些平台已经 agent-ready？“答案是 99% 还没有，但前 1% 已经形成了清晰的最佳实践模式。
对 Agent-Paradigm-Shift 来说，Agent 成为客户是范式转移在商业基础设施层的具体化——不仅仅是技术范式变了，采购关系、集成标准、竞争门槛也变了。
对 PM-Industry-Transformation 来说，agent-readiness 分数出现在 RFP 模板中意味着 PM 的工作产出不再是给人看的 PRD——产品必须对人和 agent 同时可用。
衍生创作
- article-agent-new-customer — 公众号长文：Agent 是新客户，面向创业者/PM 的商业视角解读
参考资料
- 来源：
[[sources/The state of agent readiness.md]] - 原始 URL：https://ora.run/blog/state-of-agent-readiness-2026
- 实时数据：https://ora.run/research
- 评分框架：https://ora.run/methodology