AI agents 即将成为软件买家。还有人在思考这个问题吗？

我一直在研究AI agents如何与SaaS产品交互，我认为有一个尚未被充分讨论的差距。当agent试图为用户评估或使用SaaS工具时，它基本上必须像2009年那样抓取你的营销页面。没有标准的方法来查找定价、了解产品实际功能，或者在不经过打断一切的、由人类控制的结账流程的情况下完成购买。三种解决方案部分解决了这个问题：llms.txt - 位于你域名根目录的一个纯文本文件，用于告知agent你的定价、政策和能力。它类似于robots.txt，但专为LLMs设计。规范已经存在，但很少有人采用。MCP servers - 这些允许你将产品的核心操作暴露为可调用的工具，使agent能够直接调用诸如list_plans()或create_project()之类的函数。规范是现成的，但大多数SaaS产品尚未使用。Agent checkout protocols - 包括像ACP这样的系统，它们使agent能够完成购买，而无需重定向流程或假定人类在监督进程的确认屏幕。让我一直困扰的是，随着越来越多的研究和决策交给agent，人类访问者的转化已经发生变化。如果你的产品无法被非人类找到或评估，你可能在毫无察觉的情况下错失交易。有人在他们的分析中注意到agent流量吗？你是否有意实施了这三种解决方案中的任何一种，还是它们仍然处于雷达之外？你会考虑为管理这一层的解决方案付费，还是更倾向于内部处理？