18 сентября вышел Lighthouse 13.5 с новым аудитом Agentic Resource Discovery: он проверяет, может ли ИИ-агент найти на сайте каталог доступных инструментов и API. Разбираем, что именно проверяется, чем это отличается от llms.txt и нужно ли внедрять уже сейчас.
Что вышло
В релизе Lighthouse 13.5.0 появился аудит ard-schema — проверка каталога Agentic Resource Discovery (ARD). Он сгруппирован вместе с проверкой llms.txt в общий раздел «обнаружение агентами». Релиз ожидается в Chrome DevTools 156 и PageSpeed Insights в течение двух недель после выхода.
Саму спецификацию ARD 17 июня 2026 года представили Junjie Bu и Srinivas Krishnan из Google — в блоге Google Developers её описывают как открытый стандарт, который решает три задачи: помочь агенту найти нужную возможность, выбрать правильную и проверить, что ей можно доверять.
Что именно проверяет Lighthouse
По коду самого аудита в репозитории Lighthouse каталог считается найденным, если сработал хотя бы один из трёх явных сигналов или страница по стандартному пути ответила кодом 200.
- директива Agentmap в robots.txt, указывающая на файл каталога;
- тег
<link rel="ai-catalog">в<head>главной страницы; - HTTP-заголовок
Linkс адресом каталога; - сам файл
/.well-known/ai-catalog.json, доступный по стандартному пути.
Дальше найденный файл сверяется со схемой ARD (JSON Schema, Draft 2020-12). Если ни один сигнал не сработал, аудит не проваливается, а помечается как неприменимый: для сайта без каталога это нормальное состояние, а не ошибка.
Есть и техническая деталь не в пользу чистоты отчётов: директивы Agentmap нет в списке разрешённых для стандартного аудита robots.txt, поэтому пока она может помечаться там как «неизвестная директива» — хотя по RFC 9309 краулер обязан игнорировать непонятные строки, а не считать их ошибкой.
Что можно перечислить в каталоге
Файл ai-catalog.json описывает, какие возможности сайта доступны агенту и как к ним подключиться. Обычно это несколько пунктов из одного набора.
- MCP-серверы;
- агентов и отдельные навыки;
- API с описанием по OpenAPI;
- инструменты для выполнения операций — от поиска товара до оформления заказа;
- другие подключаемые каталоги возможностей.
ARD индексирует не тексты страниц, а доступные действия и программные возможности сайта — это отдельный слой поверх привычного поиска.
ARD, llms.txt и WebMCP — разные задачи
Путаница здесь частая, поэтому разделим прямо.
- llms.txt — краткое описание структуры и материалов сайта для ИИ-систем.
- WebMCP — способ для уже открытой страницы предложить агенту конкретные структурированные действия.
- ARD — способ для агента заранее, ещё до захода на сайт, найти, какие инструменты и API у организации вообще есть.
В том же релизе Lighthouse укрепили и проверку WebMCP: теперь аудит предупреждает, если на странице объявлено больше инструментов, чем агенту рекомендуется обрабатывать за раз.
Влияет ли это на позиции
Пока нет оснований считать ARD фактором ранжирования. Аудит относится к экспериментальному разделу Agentic Browsing, а не к обычному SEO-скорингу Lighthouse, и своей оценки от 0 до 100 у него нет — Google прямо объясняет это тем, что стандарты агентного веба ещё формируются.
Наш комментарий
Технически ARD ближе к API-документации для машин, чем к SEO в привычном смысле. Для сайта без API, MCP-сервера или похожего инструмента каталог публиковать пока нечего — и это не пробел, который нужно срочно закрывать.
Интереснее сам факт появления отдельного аудита. Lighthouse и PageSpeed Insights — инструменты, на которые ориентируются разработчики и агентства годами. Если в них закладывают проверку готовности к ИИ-агентам ещё до того, как эти агенты стали массовым каналом трафика, это заявка на то, что раздел будет расти, а не разовый эксперимент.
Кому стоит присмотреться уже сейчас
- интернет-магазины и маркетплейсы с API поиска товаров и остатков;
- сервисы бронирования и записи;
- SaaS-платформы с открытым API;
- логистические и страховые сервисы с калькуляторами;
- компании, уже предоставляющие API партнёрам.
Для остальных — информационных и корпоративных сайтов без собственного API — внедрять ARD ради самого факта внедрения смысла нет: спецификация ещё меняется, а поддержка каталогов на стороне ИИ-платформ пока ограничена.
Что делать владельцу сайта
- Проверить, есть ли что публиковать. Каталог имеет смысл только при наличии реального API, MCP-сервера или инструмента, которым агент правда сможет воспользоваться.
- Не спешить с внедрением ради проверки. Формат путей и сигналов уже менялся один раз, аудит пока даже не оценивается баллами.
- Если каталог всё же нужен — заложить время на выбор доступа: что можно отдать агенту без авторизации, а что требует проверки.
- Следить за разделом Agentic Browsing в следующих версиях Lighthouse и PageSpeed Insights: появление там оценки в баллах будет сигналом, что стандарт устоялся.
Это продолжение той же линии, что и открытая модель ИИ-ответов Яндекса, о которой мы писали ранее: поисковые системы и агентные платформы одновременно готовят инфраструктуру для того, чтобы задачи за пользователя выполняли программы, а не только показывали ссылки.
С чего начать
Сначала честно оцените, есть ли у сайта что-то, что действительно стоит отдать агенту — API, калькулятор, форма бронирования. Если да, разбор технической готовности сайта, включая доступность для роботов и скорость, входит в SEO-аудит. Смежную часть — как сделать так, чтобы контент сайта вообще цитировали и находили нейросети — мы разбирали в отдельном гайде по GEO.
