Aprender el sistema
Aprende las capas entre contenido legible y un agente que actúa mediante API, feed o protocolo.
Construir el modelo
Etapa 08 · Mejorar
Ve más allá del contenido legible para que agentes autorizados descubran capacidades y actúen con seguridad.
Resultado
Evaluar descubrimiento, capacidades legibles, autenticación, permisos, estado y supervisión.
Aprender → Hacer → Probar
Aprende las capas entre contenido legible y un agente que actúa mediante API, feed o protocolo.
Construir el modelo
Mapea un trabajo del cliente desde descubrir hasta actuar, con permisos y fallos.
Crear el entregable
Demuestra un camino acotado y documenta límites de seguridad y operación.
Revisar evidencia
Concept boundaries
A clearly described action, input, output, and constraint that software can discover and interpret.
Publishing a description does not make the underlying action safe or executable.
A task path in which an authorized agent discovers information, makes bounded choices, and may request or perform an action.
Autonomy should not exceed the identity, permission, and approval model.
An operation that creates, updates, purchases, books, sends, deletes, or otherwise changes a system or external commitment.
Machine readability never removes the need for authentication, authorization, validation, idempotency, and recovery.
Core lesson
An agent may understand a page yet have no safe path to complete the user's job.
Map the layers: discoverable information, structured facts, capability description, interface contract, authentication, authorization, confirmation, state change, receipt, and recovery. A gap at any layer changes what the journey can responsibly promise.
Static files and metadata can improve discovery. APIs, feeds, tools, or protocols can expose capability. Neither should imply permission to act on behalf of a person without the required controls.
A useful interface declares what happens when data is missing, stale, duplicated, unauthorized, or partially completed.
Define inputs, validation, permissions, side effects, idempotency, rate limits, error states, confirmation language, receipts, and escalation. Treat observability and audit logs as part of the capability, not an afterthought.
Begin with read-only or reversible paths where possible. Expand autonomy only when the evidence shows the team can detect failure, contain impact, and restore a safe state.
Decision framework
How far can this journey safely progress today?
Can an agent find the correct facts and capability description?
Fix canonical information and machine-readable discovery first.
Are inputs, outputs, constraints, and freshness explicit?
Define the contract and validation before execution.
Can identity, scope, and user intent be verified?
Keep the path read-only or require human handoff until permissions are sound.
Can the system prevent duplicates, record the result, and recover from failure?
Permit bounded state change only with confirmation, idempotency, audit, and recovery.
Worked non-client example
A service company wants an AI agent to book consultations directly from a public capability page.
Expose a read-only availability check and a human-confirmed booking handoff before allowing autonomous booking.
Discovery is ready, but the state-changing contract and recovery path are not.
A prototype can prove the bounded path works under test conditions; it does not establish production security or universal agent compatibility.
Reusable work template
Map one customer job from discovery through recovery.
State the intended outcome, actor, and who may authorize each step.
List canonical sources, freshness, and machine-readable representations.
Define action, inputs, outputs, constraints, validation, and side effects.
Specify identity, scope, least privilege, and human approval points.
List duplicate, timeout, partial, denied, stale, and cancellation paths.
Define logs, receipts, monitoring, owner, and production-readiness boundary.
Failure modes and corrections
A file or schema is presented as proof that agents can complete the task.
Description does not provide an authenticated, reliable execution path.
Separate discovery evidence from executable capability evidence.
The flow handles success but not duplicates, partial completion, denial, or cancellation.
A state-changing failure can create real commitments or data inconsistency.
Design idempotency, receipts, recovery, and human escalation before autonomy.
Because an endpoint is reachable, the agent is assumed to have authority to use it.
Reachability does not establish identity, scope, or user intent.
Require explicit authentication, authorization, and confirmation boundaries.
Practice exercise
Choose a real customer job and stop the prototype at the last layer the current controls can support.
Proof artifact
An agent journey map, capability contract, bounded prototype evidence, and readiness backlog.
Completion rubric
BIBLIOTECA DE LA ACADEMY
Elige una etapa y usa el tema y la intención para escoger la profundidad adecuada.
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Leer artículoTarea de prueba
Demuestra un camino acotado y documenta límites de seguridad y operación.
Entregable
Mapa de recorrido del agente y backlog que separa descubrimiento y ejecución.
Biblioteca de apoyo
El núcleo sigue abierto; algunos whitepapers avanzados mantienen su acceso actual.
MCP ya es el conector compartido por los grandes proveedores de IA, y WebMCP permite que una web exponga funciones estructuradas para que el agente ejecute tareas directamente. Este whitepaper explica cómo la agentic web empuja el marketing de "ser leído" a "ser usado", y cómo empezar a construir tu infraestructura B2A.
De ser leído a ser ejecutado: MCP y la infraestructura agent-ready de B2AConfigura llms.txt en tu web desde cero: sintaxis, estructura de directorios, reparto de tareas con robots.txt y los errores más comunes que hemos detectado en las webs de clientes.
Guía de despliegue de llms.txtTras retirar Instant Checkout, OpenAI apostó por el descubrimiento de productos y ahora pide a los comercios que envíen un feed para que sus productos se «muestren por completo». Esta guía te da el formato, los campos y la especificación de actualización del feed de productos de ChatGPT para convertir tus productos en datos que la capa de descubrimiento de la IA entiende y selecciona.
Guía de configuración del feed de productos de ChatGPT: la especificación de datos que la IA eligeEn 2026 la infraestructura del pago con agentes ya está sobre la mesa: Google abre AP2, Mastercard Agent Pay, Visa Trusted Agent, y hasta Visa se ha conectado a ChatGPT. Este análisis te ayuda a entender las diferencias entre estos protocolos, cuáles debería soportar tu comercio y cómo convertir las señales de confianza en algo verificable por máquina.
Las vías de checkout para agentes: AP2, Visa y Mastercard al descubiertoAplica la etapa con una herramienta
Mapea un trabajo del cliente desde descubrir hasta actuar, con permisos y fallos.
Límite de evidencia
Use the output for the decision it describes; do not treat a technical scan, self-assessment, or planning model as proof of live AI citations.
APLICAR
Usa herramienta o servicio solo si su evidencia coincide con la decisión.