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Google 提出 Agent 引擎优化框架，规定软件文档需在前 500 Token 内明确核心信息并控制总长度上限。
2026 年 9 月 7 日，Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 提出 Agent 引擎优化（AEO）概念，旨在解决当前 Coding Agent 因上下文窗口限制而忽略冗长文档或编造不存在的接口问题。Osmani 指出部分软件因文档过长、格式冗余或 HTML 包装元素过多，导致 Agent 无法有效调用。为此，他建议开发者实施六层优化措施：检查 robots.txt 确保 AI 爬虫不被屏蔽；发布标注 Token 数的 llms.txt 文件以精准定位文档结构；编写包含核心能力、输入参数及限制条件的 skill.md 作为产品“自荐信”；提供可访问的纯 Markdown 版本以降低 Token 消耗；实施分块策略处理长文档。此外，Osmani 强调开发者需在文档前 500 个 …
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Google 提出 Agent 引擎优化框架，规定软件文档需在前 500 Token 内明确核心信息并控制总长度上限。
Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 提出 Agent 引擎优化概念，指出部分软件因文档过长或格式冗余导致 Agent 无法有效调用。建议开发者将文档前 500 个 Token 内明确回答是什么、能干什么、怎么…
2 条报道Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 提出"Agent 引擎优化（AEO）”概念，指出开发者需将文档前 500 个 Token 内明确回答“是什么、能干什么、怎么开始”，并控制快速入门指南低于 15,000 Token、API 参考页低于 25,000 Token。Osmani 建议通过审计 robots.txt 解除对 AI 爬虫的误封，发布标注 Token 数的 llms.txt 文件以指导 Agent 精准定位文档，编写包含核心能力、输入参数及限制条件的 skill.md 作为产品“自荐信”，并确保文档提供可被直接访问的纯 Markdown 版本以减少 Token 消耗。这些措施旨在解决当前 Coding Agent 因上下文窗口限制而忽略冗长文档或编造接口的问题，防止产品被…
Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 提出 AEO（Agent 引擎优化）概念，指出部分软件因文档过长或格式冗余导致 Agent 无法有效调用，甚至编造不存在的接口。核心差异在于 Agent 仅读取前 500 个 Token 并严格限制上下文窗口，对 HTML 包装元素及冗长导航视而不见。为此 Osmani 提出六层优化框架：检查 robots.txt 确保 AI 爬虫不被屏蔽；发布 llms.txt 文件以精准定位文档结构；编写 skill.md 声明产品核心能力与约束条件；提供可访问的纯 Markdown 版本以降低 Token 消耗；实施分块策略处理长文档。这些实践旨在让 Agent 优先选中并高效使用目标软件。