AI가 웹 인터페이스를 돌파했습니다: UX를 넘어 'AX'(에이전트 경험)를 설계해야 하는 이유

작성자가 제안한 AX 개념에 대해 대체로 긍정적인 반응이며, 특히 llms.txt 도입 방법과 WebMCP의 실질적 적용 가능성에 대한 논의가 활발하다.

• 루트 디렉토리에 llms.txt 파일을 생성하여 사이트 요약을 마크다운 형식으로 제공하세요.
• JSON-LD를 사용하여 제품, FAQ, 비즈니스 정보를 구조화된 데이터로 태깅하세요.
• 시맨틱 HTML 태그(<main>, <nav>, <article>)를 사용하여 문서의 구조를 명확히 하세요.

에이전트 경험(AX (Agent Experience))

— AI 에이전트가 웹사이트의 정보를 효율적으로 수집하고 상호작용할 수 있도록 설계된 기술적 환경이다. 인간 중심의 UX와 대비되는 개념으로, 시각적 디자인보다 구조적 데이터와 API 접근성을 최우선으로 고려한다.

에이전트 엔진 최적화(AEO (Agent Engine Optimization))

— 검색 엔진(SEO)이 아닌 AI 에이전트가 정보를 더 잘 찾고 인용하도록 웹사이트를 최적화하는 기법이다. LLM 기반 검색 및 에이전트의 추천 빈도를 높여 AI 생태계 내에서의 가시성을 확보하는 것이 목적이다.

llms.txt

— 웹사이트 루트 디렉토리에 위치하여 AI 모델에게 사이트의 구조와 핵심 콘텐츠를 마크다운 형식으로 요약해 제공하는 표준 파일이다. robots.txt가 크롤링 범위를 정하듯, AI에게 효율적인 학습 및 참조 가이드를 제공한다.

웹 모델 컨텍스트 프로토콜(WebMCP)

— 웹사이트가 자신의 기능과 API 스키마를 AI 에이전트에게 명시적으로 선언할 수 있도록 돕는 새로운 통신 규약이다. 구글과 마이크로소프트가 주도하는 W3C 이니셔티브로, AI와의 상호작용 정확도를 높인다.

JSON-LD

— 웹 페이지의 데이터를 구조화하여 기계가 읽을 수 있는 형식으로 표현하는 자바스크립트 기반 데이터 포맷이다. AI 에이전트가 페이지의 의미를 파악하고 검색 결과에 풍부한 정보를 노출하는 핵심 소스로 활용된다.