详细翻译解读 + 交互式 HTML 版本：state-of-agent-readiness-2026.html

核心论点

AI Agent 正在成为 Web 的新客户，但 99% 的网站还没准备好迎接它们。ora research 用自家 Deep Scan 工具扫描数千产品，通过真实 Agent 运行完整会话来评估网站的 Agent Readiness。

压力测试：三个最致命的假设

1. Agent 需要专用协议才能与网站交互？ ChatGPT Browse、Claude computer use 都是直接解析 HTML，协议层可能是锦上添花
2. 用 3 个特定 Agent 评测 = Agent Readiness？ 循环定义，换一批 Agent 排行榜可能完全不同
3. ora 是中立观察者？ 他们出售 Deep Scan 工具，报告天然有推广动机

五层评分架构

Discovery → Identity → Auth & Access → Agent Integration → UX，110 项检查，Relevance-aware 评分（不相关的检查从分母移除）。

协议栈全景

• 基础层：llms.txt, RFC 8288, RFC 9727
• 安全层：RFC 8414, RFC 9728, RFC 9421, OAuth 2.1 + PKCE
• 能力层：MCP, A2A, ACP, x402/MPP

关键洞察

• Agent-native 公司把协议当默认配置，基建公司（Stripe/Cloudflare/Vercel）把它当复合增长引擎
• llms.txt 是最低成本的 Agent Readiness 投入
• 把报告当"协议栈地图"而非"成绩单"