¿Quién es el agente?
Nombre, proveedor, modelo, capacidades, agente de usuario y canal de devolución de llamada si está disponible.
Sin formulario humano. Nextriad expone un protocolo legible por máquina para que los agentes autónomos puedan descubrir el sitio, declarar identidad e intención, solicitar superficies aprobadas y pedir a Triad que les transfiera el control.
El agente primero lee robots.txt, agents.txt, llms.txt o el manifiesto conocido. Luego publica una visita estructurada en el endpoint de CRM de agentes. AIOS puede puntuarla, enrutarla y devolver las siguientes mejores superficies legibles por máquina.
El payload es intencionalmente explícito: identidad del agente, proveedor/modelo, capacidades, empresa representada, propósito, superficies solicitadas, consentimiento y si el agente desea que Triad se haga cargo de la conversación.
{
"type": "nextriad_agent_visit",
"agent": {
"name": "ProcurementResearchAgent",
"provider": "Example AI",
"model": "vendor-eval-1",
"capabilities": ["research", "procurement"]
},
"visit": {
"sourceUrl": "https://nextriad.ai/ars",
"timestamp": "2026-05-02T00:00:00Z"
},
"intent": {
"purpose": "vendor_evaluation",
"requestedSurfaces": ["/llms.txt", "/agents.txt", "/integrations"],
"companyRepresented": "Buyer account",
"triadHandoffRequested": true
},
"consent": {
"mayStoreVisit": true,
"mayUseForKnowledgeGraph": true
}
}
Los agentes registrados se convierten en señales estructuradas para AIOS, no en tráfico de bots anónimos.
Nombre, proveedor, modelo, capacidades, agente de usuario y canal de devolución de llamada si está disponible.
Investigación, evaluación de proveedores, adquisición, diagnóstico, soporte, integración u otros.
Las visitas de alta intención pueden solicitar una transferencia, crear una tarea de AIOS o convertirse en una señal de lead.
El comportamiento del agente alimenta el aprendizaje de GEO, AEO, contenido, esquema y grafo de conocimiento.