agents.md ou llms.txt : ce qui va dans chacun, et pourquoi l'un sans l'autre échoue

llms.txt indique à un agent IA ce qui est vrai à propos de votre boutique. agents.md lui indique quoi en faire. Publier l'un sans l'autre est la demi-mesure la plus courante en matière de préparation aux agents — et c'est l'écart que notre propre scanner signale le plus souvent, y compris, à un moment, sur deux de nos propres sites. Ce guide couvre ce qui appartient à chaque fichier, en quoi ils diffèrent, et comment écrire un agents.md qui survit au contact d'un véritable assistant.

Deux fichiers, deux missions

llms.txt est une fiche de faits. Il répond à « qu'est-ce que cette entreprise, que vend-elle, quelles sont les conditions » sous une forme qu'un assistant peut citer sans explorer vingt pages. Des phrases déclaratives courtes, aucune voix marketing, des liens vers les pages qui portent le détail. Si un modèle doit affirmer quelque chose à votre sujet dans une réponse, c'est là qu'il doit prendre la formulation.

agents.md est une note d'exploitation. Il répond à « vous êtes un agent devant cette boutique — voici comment travailler avec elle » : où vivent les faits canoniques, quelles sont les règles d'engagement, ce qu'il ne faut pas supposer, et qui contacter. C'est plus proche d'un README pour machines que d'une page marketing.

La distinction compte parce que les assistants les utilisent différemment. Une étape de recherche veut des faits citables ; un agent qui planifie des actions veut des contraintes et des points d'entrée. Tout fondre dans un seul fichier, c'est donner à l'un des deux publics un document qui ne correspond pas à son besoin.

Ce qui va dans llms.txt

Limitez-le à ce que vous accepteriez de voir cité mot pour mot, car ce sera le cas :

• Ce qu'est l'entreprise, en une ou deux phrases, y compris ce qu'elle ne fait pas. Les énoncés négatifs ont une valeur inhabituelle : ce sont eux qui empêchent un modèle d'inventer des capacités.
• Les faits commerciaux : prix avec les montants réels et la devise, noms des forfaits, durée d'essai, ce qui est gratuit.
• Les politiques qui influent sur une décision d'achat : régions de livraison, délai de retour, garantie, traitement des données si c'est un différenciateur.
• Des liens vers les pages qui étayent chaque affirmation, pour qu'un modèle puisse vérifier.
• Les dates et chiffres faciles à se tromper. Si votre marché a une échéance réglementaire ou un seuil, énoncez-le précisément. Les assistants les citent constamment de travers, et une formulation claire dans vos propres mots est la correction la moins chère qui existe.

Évitez les adjectifs sans rien derrière. « Leader du marché » n'est pas citable ; « traite les commandes dans l'UE (AWS Francfort) » est un fait qu'un modèle peut utiliser.

Ce qui va dans agents.md

Une structure qui fonctionne, à peu près dans cet ordre :

1. Orientation. Un paragraphe : quel site c'est, qui l'exploite, et la réponse courte à « que fait ceci » — pour qu'un agent qui ne lit que les premières lignes ait quand même l'essentiel juste.
2. Où vivent les faits. Une carte : llms.txt pour le résumé, quelle page porte les prix, laquelle les politiques, laquelle les détails techniques. Des chemins absolus, pas « voir notre site ».
3. Ce qui est mal cité. S'il existe dans votre domaine un fait que les humains et les modèles se trompent régulièrement, corrigez-le ici explicitement. C'est la section la plus utile, et presque personne ne l'écrit.
4. Règles d'engagement. Ce que les agents peuvent faire — lire le catalogue, citer des prix, renvoyer vers un produit — et ce qui exige un humain : passer une commande, accepter des conditions, tout ce qui implique un paiement. Énoncez aussi les limites honnêtes de ce que le site peut répondre.
5. Contact. Une adresse lue par un humain.

Écrivez-le en prose simple. Il n'y a aucun schéma à respecter et aucun analyseur à satisfaire — le lecteur est un modèle de langage, et des phrases claires valent mieux qu'une syntaxe inventée.

Où placer les fichiers, et pourquoi cela échoue sur Shopify

Les deux appartiennent à la racine du domaine : /llms.txt et /agents.md. Pas dans un sous-répertoire, pas derrière une chaîne de redirections, pas sur un hôte différent de la boutique.

Sur Shopify, c'est précisément ce qui casse. Un thème peut servir des fichiers arbitraires à des chemins étranges, mais la racine d'un domaine Shopify n'est pas un endroit où l'on dépose simplement un fichier — d'où des boutiques dont le contenu vit à /pages/llms-txt et rien à la racine. Un agent qui vérifie l'emplacement conventionnel trouve un 404 et passe à autre chose ; le contenu pourrait aussi bien ne pas exister.

L'approche viable est une redirection depuis le chemin racine vers l'emplacement réel du contenu, afin qu'une requête vers /llms.txt aboutisse. Sichta génère les deux fichiers à partir de votre catalogue et de vos politiques en direct, et met en place ces redirections racine — la moitié fastidieuse du travail.

Les garder vrais

Un llms.txt périmé est pire qu'aucun llms.txt : vous avez remis à un modèle une formulation assurée et fausse, en l'invitant à la répéter. Deux modes de dérive à surveiller :

• Les prix dérivent. Si votre llms.txt énonce des montants, il doit être régénéré quand ils changent. Tout ce qui est maintenu à la main finira par mentir.
• Les capacités dérivent. Une fonctionnalité supprimée reste dans le fichier, et les modèles continuent de la proposer aux acheteurs en votre nom.

Générer les deux fichiers depuis la source de vérité — le catalogue, la vraie liste de prix, les vraies pages de politiques — est ce qui rend l'ensemble maintenable. Les écrire à la main convient pour un lancement et devient ingérable à la troisième révision de prix.

Comment vérifier que cela fonctionne vraiment

Trois contrôles, dans l'ordre de fréquence des échecs :

• Récupérez les URL avec un client simple. curl https://votreboutique.com/llms.txt doit renvoyer 200 et le contenu — pas une redirection vers une page 404 habillée, et pas du HTML.
• Confirmez que les deux existent. L'un sans l'autre est précisément l'écart dont parle ce guide.
• Vérifiez que votre robots.txt ne bloque pas les agents IA que vous voulez voir les lire. Publier les fichiers et interdire les agents qui les lisent est une combinaison étonnamment fréquente.

Sichta exécute ces contrôles dans le cadre de son pilier A et signale chacun séparément, de sorte que « llms.txt présent, agents.md manquant » revient comme un constat précis et non comme un score à interpréter.

En bref

llms.txt, ce sont les faits ; agents.md, le mode d'emploi — publiez les deux, à la racine du domaine, accessibles à un client HTTP simple. Consacrez vos efforts aux énoncés négatifs et aux détails fréquemment mal cités, car c'est là que la réponse par défaut d'un modèle à votre sujet a le plus de chances d'être fausse. Générez les deux depuis vos vraies données pour qu'ils restent vrais, et vérifiez que robots.txt laisse réellement lire les agents qui vous intéressent.