Por qué amigable para agentes

Primero leen los agentes

Reclutadores, responsables de contratación y clientes cada vez más preguntan a un asistente de IA antes de leer una página: "Resume a esta persona", "¿Encaja para nuestro puesto de Head of AI?", "¿Quién podría ayudarnos con una estrategia de IA?" El agente busca, lee, filtra y resume. Un sitio personal que es solo una página atractiva deja a ese agente adivinando: raspando maquetaciones, perdiendo contexto, inventando los huecos.

El trabajo de Jenks siempre ha tratado de este tipo de apalancamiento. Pasó años haciendo que las plataformas fueran utilizables por otros creadores: APIs y SDKs en Xero, una plataforma para desarrolladores en Linktree, ecosistemas en Filecoin y Babylon. Su lema de liderazgo — "Guío ayudando a que mi equipo brille" — se extiende de forma natural a la IA: construir las interfaces que permiten a otros agentes hacer un buen trabajo. Así que su propio sitio está construido como aconsejaría a una empresa que construyera una plataforma: para las personas y los agentes que la usan.

Qué significa aquí ser amigable para agentes

• Descubrible: llms.txt en la raíz enumera todo lo que un agente necesita; /brief.md es el punto de partida de una página; /.well-known/site-agent.json y /openapi.json describen las interfaces.
• Estructurado: /experience.json y /llms-full.txt proporcionan todo el corpus con etiquetas, lentes de rol, fechas y resultados clave, para que un agente pueda filtrar en lugar de adivinar.
• Invocable: un servidor remoto MCP, una REST API y una CLI que también funciona como un servidor MCP local — las mismas herramientas en todas partes, generadas a partir de una única especificación.
• Honesto: las respuestas están fundamentadas, separan ha hecho de podría hacer y declaran los vacíos (ver Fundamentación y honestidad).
• Documentado para agentes: esta documentación sigue Diátaxis — tutoriales, guías prácticas, referencia y explicación — y cada página también se sirve como Markdown sin procesar.
• Multilingüe: siete idiomas, con la misma estructura en cada uno.

Por qué Diátaxis

Agentes y personas llegan con necesidades distintas: aprender el sistema, completar una tarea, consultar un parámetro exacto o entender una decisión de diseño. Mezclarlas empeora cada página. Diátaxis mantiene cada página enfocada en un solo cometido, lo que también facilita que un agente recupere y cite las páginas.

Las reglas del proyecto

Dos reglas mantienen el sitio amigable para agentes a medida que crece. Están escritas en el AGENTS.md del repositorio, para que cualquier IA que trabaje en el código las siga:

1. Cada función nueva se publica en todas las superficies. Si se añade una capacidad para personas, también se añade a la especificación — y por tanto a la REST API, a los servidores MCP, a la CLI y a la documentación de referencia generada — y los binarios de la CLI descargables se reconstruyen y publican en la página de agentes.
2. Cada cambio cubre todos los idiomas. El contenido y los textos de la interfaz se actualizan en los siete idiomas: se redacta en inglés, y los otros seis se regeneran y comprueban contra el glosario antes del lanzamiento.

La recompensa

Un agente que puede invocar list_experience con lens=solution-architect ofrece a su usuario una respuesta precisa y con fuentes en segundos. Eso es mejor para quien pregunta, mejor para Jenks y un ejemplo práctico del tipo de organización preparada para IA que Jenks ayuda a las empresas a construir.