Lighthouse 代理型浏览评分

# 在 Lighthouse 中记录基于 AI 代理的浏览结果 来源：https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/agentic-browsing/scoring?hl=zh-cn “自主浏览”类别通过一组特定的审计项，评估你的网站在与机器交互方面的设计质量。 ## 类别分数如何计算 与其他 Lighthouse 类别不同，“基于 AI 代理的浏览”类别没有 0-100 的加权平均分。由于基于 AI 的 Web 标准仍在开发中，当前重点在于收集数据并提供可操作的信号，而非给出最终排名。 报告中显示的不是分数，而是以下内容： - **通过率**：表示网站通过的就绪检查项所占的比例。 - **“通过”或“未通过”状态**：某些审计项如果未满足技术要求（例如 WebMCP 模式的有效性），会显示错误或警告。 - **信息数量**：类别标题中可能包含*通过率*，以帮助你快速了解整体进展。 ## 结果波动的原因 尽管审计项是明确的，但你的结果可能会因为网站注册其工具或响应 AI 请求的方式发生变化而波动，常见原因包括： - **动态注册工具**：如果你的网站使用 JavaScript 注册 WebMCP 工具（JavaScript API (https://developer.chrome.com/docs/ai/webmcp/imperative-api?hl=zh-cn)），这些注册的时机可能会影响 Lighthouse 在快照时是否能够检测到它们。 - **辅助功能树结构的变化**：DOM 大小或复杂性的显著变化会影响辅助功能树的结构，而这是基于代理导航的关键指标。 - **累积布局偏移 (CLS)**：由广告、未指定尺寸的图片或动态注入内容引起的布局偏移，可能会在用户代理定位元素与尝试交互之间移动元素。 ## 审计项如何确定 Lighthouse 使用一组特定的信号来评估你的页面，确保审计项可重现并适用于集成到 CI/CD 流程中。 ### WebMCP 集成 Lighthouse 通过 Chrome DevTools 协议 (CDP) 中的 `WebMCP` 域来跟踪工具注册事件，并检查声明式工具（在 HTML 中定义）和命令式工具（在 JS 中定义）。 ### 从代理角度看的网站可访问性 自动化工具依赖辅助功能树作为主要数据模型。Lighthouse 过滤出特定的一组对机器交互至关重要的辅助功能审计项，例如： - **名称和标签**：确保每个交互元素都有编程式名称。 - **树完整性**：检查角色和父子关系是否有效。 - **可见性**：确保内容在用户交互期间不会被隐藏在辅助功能树中。 ### 稳定性与内容可发现性 - **累积布局偏移 (CLS)**：衡量视觉稳定性，这对于依赖元素定位的自动化工具至关重要。 - **llms.txt**：检查域名根目录下是否提供了机器可读的摘要文件。 ## 开发者如何改进？ 要提高网站与基于 AI 技术的兼容性，可以： - **使用 WebMCP**：通过 WebMCP API 显式地向 AI 代理公开网站的逻辑和模型。 - **确保辅助功能树完好**：优先使用语义 HTML 和正确的 ARIA 标签，因为这些是页面的“机器视图”。 - **优化稳定性**：减少布局变化，确保自动化工具能够可靠地与用户界面交互，而不会因为元素意外移动而失败。 ## 反馈 如果你遇到错误，或者对基于代理的浏览审计项的更改有建议，请按照以下步骤操作：