Опыт Mintlify: с llms.txt агент реже попадает на несуществующие страницы
Mintlify сравнила четыре формата документации на 20 сайтах и 2400 запусках - что изменилось, что осталось прежним и почему источник надо считать заинтересованным
17 июля 2026 года платформа документации Mintlify опубликовала сравнение: как агенты справляются с вопросами по документации, когда получают её в разных форматах.
Источник заинтересован. Mintlify сама создаёт llms.txt и Markdown-версии для своих клиентов, и опыт поставлен на сайтах её платформы.
Что сравнивали
Четыре варианта одной документации:
- страницы в HTML;
- страницы в Markdown;
- Markdown со ссылкой на
llms.txt; - Markdown с содержимым
llms.txtпрямо в странице.
Агентам с моделями OpenAI и Anthropic задавали по пять вопросов на каждом из 20 сайтов, по три раза в каждом формате. Всего 2400 запусков.
Что получилось
| Формат | Обращений к несуществующим адресам на задачу |
|---|---|
| HTML | 2,23 |
| Markdown | 1,42 |
Markdown и llms.txt | 0,11 |
Точность ответов при этом почти не менялась: во всех форматах она держалась выше 90%.
Как это читать
Файл не сделал ответы правильнее. Он сократил блуждание: с картой агент перестаёт угадывать адреса и идёт по ссылкам.
Это совпадает с тем, как файл описан во второй редакции proposal: агент просматривает llms.txt и переходит по нужным ссылкам.
Чего опыт не показывает
- Что так же ведут себя боты поисковых AI-систем. Проверяли агентов, которым дали задачу и сайт.
- Что результат переносится на магазины и блоги. Все 20 сайтов - документация на одной платформе.
- Что упоминаний сайта в ответах станет больше.
Что делать владельцу сайта
Если у тебя документация, польза измерима: меньше лишних запросов агента. Как отдать Markdown и связать его с файлом: Markdown-версии страниц.