清单
AI 代理团队上线清单
围绕范围、检索表面、责任边界、验证和 bot-readable surface 整理的 AI 代理团队实战清单。
大多数代理团队在开始写代码之前就已经失败了。他们把 archive URL 和目标页面混在一起，让主会话过载，同时又没有明确检索表面。这个清单就是公开或扩展代理工作流之前的最低门槛。
代理编排
围绕何时保持单代理、何时拆分任务，以及如何同时让人类和机器人都容易读取的检索表面而整理的操作手册。
关键问题
- 团队把同一份 Markdown 复制成几十个页面，然后称之为 pSEO。
- 有价值页面太少，archive、helper 与低价值 URL 过多，导致索引覆盖变差。
预期结果
- 产出意图更清晰、也更利于机器人检索的高价值详情页。
- 只生成精选 hub 与 utility 页面，让索引覆盖更干净。
范围与责任
每个页面只服务一个用户任务
为什么重要: 同时想做术语表、清单和对比的页面，对读者和爬虫都不够强。
执行动作: 写下一句成功标准，把不支持这句标准的内容删掉。
分离主页面与 helper URL
为什么重要: 如果 helper URL 可抓取，Google 会把预算花在低价值表面，而不是你的主页面。
执行动作: 像 llms.txt 这样的 helper endpoint 用 X-Robots-Tag noindex，并从 sitemap 中排除。
并行前先定责任边界
为什么重要: 两个执行者悄悄修改同一块内容时，多代理结果会迅速变差。
执行动作: 在实现前声明文件或子系统的归属。
检索与验证
每个详情页暴露一个机器可读入口
为什么重要: 稳定的纯文本入口能让机器人抓取更快，但它不该和网页搜索结果竞争。
执行动作: 给每个页面提供 llms.txt 或等价的纯文本表面，并把它排除在搜索索引之外。
上线前验证 structured data
为什么重要: 只有当页面意图、canonical URL 与正文一致时，schema 才真正有用。
执行动作: 部署前同时检查 canonical、hreflang、JSON-LD 与页面标题。
按批次发布
为什么重要: 与一次性大规模上线相比，分批更容易定位索引瓶颈。
执行动作: 先发布小批量页面，检查 Search Console 桶位，再扩展下一批。
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作者
Tony Lee / 이정민Tony Lee（이정민，토니리）是一名关注 SEO、AEO、AI 智能体与创业执行的 AI 工程师、独立构建者与创业者。
摘要
在发布任何代理工作流、programmatic resource 或 bot-facing 内容表面之前，先过一遍这份清单。