Comparador AF-0 a AF-5

De um site difícil de interpretar a uma plataforma nativa para agentes.

Explore exemplos de restaurante, município e Tokenizart. Cada etapa mostra como uma resposta muda quando surgem melhores fontes, dados e ferramentas.

A comparação é ilustrativa: melhorar evidências aumenta a precisão das respostas, mas não garante indexação, ranking, recomendação ou texto idêntico em GPT, Gemini, Claude ou outro modelo.

O avanço não é automático.

A transformação agêntica acontece por camadas.

Cada nível exige evidência pública, implementação real, validação, limites explícitos, aprovação humana quando necessário e uma nova medição.

AF-0

Invisível

O agente não encontra evidência suficiente.

AF-1

Descobrível

Robots, sitemap e rotas públicas coerentes.

AF-2

Compreensível

Respostas, estrutura, fontes e datas.

AF-3

Com ferramentas

Contratos e recursos públicos verificáveis.

AF-4

Delegável

Identidade, permissões, consentimento e auditoria.

AF-5

Nativo

Coordenação e pagamentos somente quando agregam valor.

Caso
Maturidade observada
Restaurante

Está aberto hoje, tem menu sem glúten e posso reservar para oito pessoas?

Antes ou sem evidência suficiente

Não encontro informação clara e atualizada o suficiente para confirmar horários, menu ou reservas.

Resposta ilustrativaAF-2 · Compreensível

Hoje consta aberto das 12:00 às 23:00 e declara opções sem glúten; a disponibilidade deve ser confirmada.

Respostas, estrutura, fontes e datas.
  • Horário atualizado, endereço e canais oficiais.
  • Menu estruturado com alérgenos, preços e validade.
Próximo movimento

Audite evidências antes de prometer capacidades.

A pontuação só muda quando a melhoria pode ser observada na origem pública. MCP, A2A, WebMCP ou x402 não contam apenas por estarem no roadmap.

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