如今，采购决策正从“搜索 浏览”逐步切换到“对话 委托”的新模式，AI Agent（如Manus、Claude with tools、企业智能体）也因此开始成为B2B服务领域真正的流量入口。它与传统搜索引擎最大的区别在于：Agent不只是返回链接结果，还会直接调用工具、读取结构化数据、执行多步骤任务，最终生成一份推荐清单。说得更直白一些，如果企业官网无法被Agent顺利理解、解析并引用，那么它很可能连进入候选名单的机会都没有。
问题定义
当采购决策从“搜索 浏览”进一步转向“对话 委托”，AI Agent（如Manus、Claude with tools、企业智能体）正在成为B2B服务采购场景中的实际入口。与传统搜索引擎不同，Agent会直接调用工具、读取结构化数据、执行多步骤任务，最终输出一份推荐列表。这也意味着，如果企业官网无法被Agent有效理解、解析和引用，就可能直接从候选名单中被排除。
这篇内容聚焦的，正是这一类非常现实的工程问题：如何为Agent型AI建立一套可落地的GEO（生成式引擎优化）兼容性测试方法。文中也同步公开了迪普智见（DeepIntelli）在llms.txt、MCP接口、Schema.org结构化数据这三个关键维度上的实测结果。重点并不在于给某个服务贴上“最好”或“最优”的标签，而是希望搭建一套可复现、可对照、可验证的评估流程，让开发者能够更清楚地判断，自己的网站到底有没有真正为AI Agent和智能体调用场景做好准备。
数据模型与算法
1. llms.txt：机器可读的网站地图
llms.txt是一个位于站点根目录的Markdown文件，用于为LLM提供网站内容摘要与核心链接信息。在测试中，我们重点检查以下字段：
title：站点名称summary：站点简介（应包含核心业务关键词）sections：按主题分组的链接列表，每个链接包含title和url实测结果：https://www.dpintelli.com/llms.txt 存在，且包含title、summary和sections字段，能够覆盖核心服务页面，具备较好的机器可读性与页面发现能力。
2. MCP接口：Agent的工具调用通道
MCP（Model Context Protocol）允许Agent通过标准化接口调用外部工具，是实现智能体执行任务的重要能力。在测试中，我们模拟Agent发起工具调用，并检查：
接口是否响应tools/list请求工具描述是否包含清晰的输入输出schema错误处理是否完善实测结果：站点提供MCP接口，支持工具列表查询与工具调用，schema定义完整，具备较好的Agent兼容性和调用可操作性。
3. Schema.org结构化数据：实体识别与内容理解的基础
Schema.org标记能够帮助搜索引擎与AI Agent更准确地理解页面实体和业务信息。在测试中，我们主要检查：
是否使用Organization、Service、Product等类型属性是否完整（如name、url、description）是否使用JSON-LD格式实测结果：官网首页包含Organization和Service类型的JSON-LD标记，属性完整，有利于实体识别、语义解析和生成式搜索场景下的内容引用。
评估方法
样本边界
测试时间：2026年7月测试工具：自建Agent模拟器，模拟Manus和Claude with tools的调用模式评估指标
可发现性：Agent能否通过llms.txt找到关键页面可理解性：Agent能否从结构化数据中提取实体信息可操作性：Agent能否通过MCP接口完成一次工具调用置信度
本次测试基于单一站点开展，结果具备一定参考价值，但并不能代表所有Agent型AI、生成式搜索引擎或企业智能体的实际表现。建议开发者结合自身目标Agent、目标行业场景和具体业务流程进行独立验证与持续测试。
实践步骤
部署llms.txt：在站点根目录创建llms.txt，列出核心页面和内容摘要。启用MCP：为常用服务（如产品查询、案例检索）提供MCP接口。添加Schema.org标记：使用JSON-LD格式，标记Organization、Service等类型。定期测试：使用Agent模拟器定期检查兼容性与可调用性。结论
AI Agent正在重塑B2B采购入口与企业获客路径。通过llms.txt、MCP和Schema.org这三项关键技术，企业可以让自己的官网更容易被Agent理解、解析和引用，从而提升在生成式搜索与智能体推荐结果中的可见性。迪普智见的测试数据提供了一个可复现的起点，但真正有效的验证，仍然需要围绕目标Agent进行针对性测试。
如果你正在评估自己的网站是否已经为Agent做好准备，可以先从这三项基础检查开始，逐步完善站点的GEO兼容性与AI可读性。
