ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ
AI agent traffic ਉਹ requests ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ application ਨੂੰ software agents ਤੋਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕੀ ਕਰਨੇ ਹੈ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ AI models ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਇਹ agents pages browse ਕਰਦੇ ਹਨ, APIs call ਕਰਦੇ ਹਨ, forms ਭਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ Model Context Protocol(https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28) (MCP) servers 'ਤੇ tools invoke ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ person ਜਾਂ company ਦੀ ਓਰੋਂ। ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲਾ action model ਚੁਣਦਾ ਹੈ, person ਨਹੀਂ, ਉਸ task ਦੇ ਅੰਦਰ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
AI agent traffic crawlers ਅਤੇ scripts ਵਰਗੀਆਂ automation ਦੀਆਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਰੂਪਾਂ ਨਾਲ overlap ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ behavior ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Agents goals pursue ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹ ਲੱਭਦੇ ਹਨ ਉਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ adapt ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ application ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ interact ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ।
ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- Websites ਅਤੇ SaaS apps: assistants documentation ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, pricing pages ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ signed-in session ਦੇ ਅੰਦਰ multi-step workflows ਪੂਰੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI operators ਇਸ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦਾ ਕੁਝ ਹਿੱਸਾ document ਕਰਦੇ ਹਨ: OpenAI's ChatGPT-User ਅਤੇ Anthropic's Claude-User ਉਸ ਵੇਲੇ pages fetch ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇੱਕ person ਕੋਈ question ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ।
- APIs: agents endpoints ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ API credentials ਨਾਲ call ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ human-driven integration ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀ pace ਅਤੇ pattern 'ਤੇ।
- MCP servers: AI clients tools invoke ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਹਰ call ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਸਾਰ automated ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ client call ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੇਖੋ MCP server.
ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ
ਕੋਈ ਇਕੱਲਾ signal agent traffic ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ identify ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। Teams ਵੱਖ-ਵੱਖ strength ਵਾਲੇ evidence ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ how to tell if website traffic comes from AI agents ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
Verified evidence
ਕੁਝ agent operators ਆਪਣੀਆਂ requests HTTP message signatures (RFC 9421) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ sign ਕਰਦੇ ਹਨ, keys ਉਹਨਾਂ domains ਹੇਠ publish ਕੀਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹ control ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ IETF Web Bot Auth ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ signature ਜੋ validate ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਮਜ਼ਬੂਤ evidence ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ operator ਦੇ client ਨੇ request ਭੇਜੀ ਸੀ।
Declared evidence
Clients ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ describe ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ user-agent string, ਇੱਕ MCP client name, ਇੱਕ header। ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ user-agent spoofing ਇੱਕ ਸਥਾਈ concern ਹੈ।
Inferred evidence
Request timing, navigation patterns, browser context ਦੀ ਕਮੀ ਅਤੇ protocol details automation ਦਾ ਇਸ਼ਾਰਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। Inferences ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ inferences ਵਜੋਂ label ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ determination ਦਾ support ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਤਦ ਸੱਚਾ result Unknown ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
Agent traffic ਆਪਣੀ ਫ਼ਿਤਰਤ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਜਾਂ ਮਾੜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇੱਕ shopping assistant plans compare ਕਰ ਰਹੀ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ internal agent records sync ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ scraper ਤੁਹਾਡੇ terms ਨੂੰ ignore ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਇਹ network level 'ਤੇ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫ਼ਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ application ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਉਹਨਾਂ agents ਲਈ ਇੱਕ structured response ਜਾਂ API offer ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ serve ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹੋ।
- ਜਿੱਥੇ automated volume resources 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, route level limits ਲਗਾਓ।
- High-impact actions ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ stronger credentials ਮੰਗੋ।
- Human experience ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੁਚੱਜਾ ਰੱਖੋ।
ਸਾਰੀ automation ਨੂੰ abuse ਮੰਨਣਾ legitimate integrations ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ignore ਕਰਨ ਨਾਲ sensitive actions ਉਹ context ਬਿਨਾਂ ਚੱਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਤੁਹਾਡੀ team ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤਫ਼ਹਿਮੀਆਂ
"Agents ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ identify ਕਰਦੇ ਹਨ." ਬਹੁਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ declarations ਝੂਠੀਆਂ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
"ਇੱਕ signed agent trusted agent ਹੁੰਦਾ ਹੈ." ਇੱਕ signature ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ request ਕਿਸ key ਨੇ sign ਕੀਤੀ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਕਿ action authorized ਹੈ ਜਾਂ safe ਹੈ। ਵੇਖੋ agent authorization.
"Automation ਨੂੰ block ਕਰਨਾ app ਨੂੰ protect ਕਰਦਾ ਹੈ." ਇਹ ਅਕਸਰ ਉਹ integrations block ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ customers ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ determined bad actors ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
Proof of Actor agent traffic ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ handle ਕਰਦਾ ਹੈ
Proof of Actor ਹਰ interaction ਨੂੰ Human, Human + AI, Agent ਜਾਂ Unknown ਵਜੋਂ classify ਕਰਦਾ ਹੈ (the taxonomy is explained here), ਅਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ result verified, declared ਜਾਂ inferred ਹੈ। Teams ਪਹਿਲਾਂ observe ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਆਪਣੀਆਂ policies ਨਾਲ agent traffic route ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵੇਖੋ How It Works ਜਾਂ apply for early access.
ਸਰੋਤ
- Model Context Protocol specification (2026-07-28): November 2026 ਤੱਕ current MCP revision
- RFC 9421: HTTP Message Signatures: signed agent requests ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ standard
- IETF Web Bot Auth working group: automated clients ਨੂੰ authenticate ਕਰਨ ਉੱਤੇ standards work
- OpenAI: Overview of OpenAI Crawlers: ChatGPT-User ਅਤੇ ਹੋਰ documented OpenAI user agents
- Anthropic: crawler and fetcher documentation: Claude-User ਅਤੇ ਹੋਰ Anthropic bots