#llmsmap.me

Unabhängiges technisches Audit

100monkeys.ai

100monkeys.ai

Gesamtwert der KI-Bereitschaft

Zusammengefasster Wert aus allen Auditsignalen.

84von 100Ausgezeichnet
Audit der KI-Bereitschaft: 28.10.2026Öffentliche technische Daten

Gesamtbewertung der KI-Bereitschaft

Wie gut 100monkeys.ai auf KI-Systeme vorbereitet ist

84/100

100monkeys.ai (100monkeys.ai) erreichte im automatisierten technischen Audit 84/100 Punkte bei der KI-Bereitschaft. llms.txt war erreichbar, llms-full.txt hatte ein ungültiges Format und ai.txt war nicht auffindbar. Die robots.txt-Analyse ergab 11 ausdrücklich erlaubte und 0 blockierte KI-Crawler sowie 1 deklarierte Sitemap. Die Vollständigkeit des Homepage-Markups lag bei 90%; erkannte Schema.org-Typen: Organization, WebSite, SoftwareApplication. Erkannte OpenGraph-Tags: 8. Die Ergebnisse entsprechen den öffentlich erreichbaren Antworten der Website zum Prüfzeitpunkt 2026-10-28T21:24:07.928Z.

Kontext der Bewertung

Die Prüfung kombiniert maschinenlesbare Dateien, Crawler-Regeln, Sitemaps und Homepage-Markup. llms.txt ist erreichbar und umfasst 1.499 Tokens.

robots.txt ist verfügbar; blockierte KI-Bots: 0. Deklarierte Sitemaps: 1. Schema.org-Typen: Organization, WebSite, SoftwareApplication.

Mobiles Lighthouse-Profil: Performance 83/100, Barrierefreiheit 97/100, SEO 100/100.

Bestätigte Stärken

  • llms.txt ist erreichbar
  • Öffentliche Website-Struktur wurde geprüft
  • 1 Sitemap-Angaben
  • Schema.org: Organization, WebSite, SoftwareApplication

Wichtige Verbesserungen

  1. 1Das Format von llms-full.txt korrigieren: Text oder Markdown statt HTML ausliefern.
llms.txt-Tokens1.499
llms-full.txt-Tokens—
ai.txt
sitemap.xml

Technisches Profil von Google Lighthouse

Eine mobile Lighthouse-Messung. Die experimentelle Kategorie Agentic Browsing wird separat gezeigt und ersetzt nicht den LLMSMap-Gesamtwert.

Mobil · Lighthouse
83

Performance

97

Barrierefreiheit

100

Best Practices

100

Technisches SEO

75

Agentic Browsing

Bedeutung der Ergebnisse

Die mobile Performance liegt bei 83/100; der größte sichtbare Inhalt erschien nach 3.6 s und der Hauptthread war für 0 ms blockiert. Die Layout-Verschiebung betrug 0.001. Lange Aufgaben verzögern Eingaben von Nutzern und Browser-Agenten.

Barrierefreiheit: 97/100, Best Practices: 100/100, technisches SEO: 100/100. Die experimentelle Kategorie Agentic Browsing erreichte 75/100 und wird getrennt vom LLMSMap-Gesamtwert angezeigt.

1

Hauptthread entlasten und ersten Bildschirm beschleunigen

Lange JavaScript-Aufgaben aufteilen, nicht kritische Skripte und Stile verzögern und blockierende Anfrageketten verkürzen.

2

Unnötig geladenen Code reduzieren

Ungenutztes CSS und JavaScript entfernen, schwere Widgets bei Bedarf laden und Drittanbieter-Skripte begrenzen.

3

Bilder und Ladereihenfolge optimieren

Passende moderne Bildformate ausliefern, das Hauptmotiv priorisieren und Inhalte unterhalb des ersten Bildschirms verzögert laden.

4

Netzwerkverzögerungen reduzieren

Serverantworten beschleunigen, unnötige Weiterleitungen entfernen und Komprimierung sowie Caching einsetzen.

FCP3.5 s

Erster Inhalt

LCP3.6 s

Hauptinhalt

CLS0.001

Layout-Stabilität

TBT0 ms

Blockierzeit

SI3.5 s

Visuelle Geschwindigkeit

Metrik-Glossar
FCP · Erster Inhalt
Zeit bis zum ersten sichtbaren Text oder Bild.
LCP · Hauptinhalt
Zeit bis zum größten sichtbaren Element.
CLS · Layout-Stabilität
Unerwartete Verschiebungen beim Laden; niedriger ist besser.
TBT · Blockierzeit
Zeit, in der der Hauptthread nicht schnell reagieren konnte.
SI · Visuelle Geschwindigkeit
Wie schnell sich der sichtbare Bereich mit Inhalt füllte.
28.10.2026Lighthouse 13.5.0Mobiles Profil

Prüfungen der KI-Bereitschaft

Maschinenlesbare Dateien, Crawler-Regeln, Discovery und Homepage-Markup.

llms.txt

Datei gefunden und erreichbar

https://100monkeys.ai/llms.txt
llms-full.txt

Ungültiges Format: Die llms-full.txt-URL liefert keinen Text oder Markdown.

https://100monkeys.ai/llms-full.txt
ai.txt

ai.txt wurde nicht gefunden

robots.txt

Datei gefunden

https://100monkeys.ai/robots.txt
Sitemap in robots.txt1

1 Sitemap gefunden

Schema.org (JSON-LD)

Typen: Organization, WebSite, SoftwareApplication

OpenGraph90%

8 OpenGraph-Tags gefunden

Zugriff von KI-Bots

Basierend auf der robots.txt-Analyse

GPTBotErlaubt
OAI-SearchBotErlaubt
ChatGPT-UserErlaubt
Google-ExtendedErlaubt
ClaudeBotErlaubt
Claude-SearchBotErlaubt
Claude-UserErlaubt
BytespiderErlaubt
CCBotErlaubt
PerplexityBotErlaubt
Perplexity-UserErlaubt

Sitemaps

Deklarierte Discovery-Routen für Crawler und Agenten.

OpenGraph-Tags

Auf der Startseite gefundene Metadaten für Social-Media-Vorschauen.

Vollständigkeit des Markups: 90%
og:typewebsite
og:urlhttps://100monkeys.ai/
og:title100monkeys.ai | AEGIS, the workflow engine for autonomous agents, and four more products
og:description100monkeys.ai builds AEGIS, the self-hosted workflow engine that runs autonomous agents until deterministic validators pass, and four more products: Grill My Idea, Carbon Forge, Your Zaru and Zaru CLI.
og:image:width1200
og:image:height630
og:site_name100monkeys.ai

Schema.org-Auszeichnung

Strukturierte Entitäten und Eigenschaften der Startseite.

Typen: 3 · Eigenschaften: 7
OrganizationWebSiteSoftwareApplication
name100monkeys.ai
urlhttps://100monkeys.ai/
description100monkeys.ai builds AEGIS, the self-hosted workflow engine that runs autonomous agents until deterministic validators pass, and four more products: Grill My Idea, Carbon Forge, Your Zaru and Zaru CLI.
logohttps://100monkeys.ai/aegis-logo.png
sameAshttps://github.com/100monkeys-ai, https://www.linkedin.com/company/112423436/, https://x.com/100monkeysai, https://hashnode.com/@100monkeys-ai, https://medium.com/@jeshua_46811
legalName100monkeys AI, Inc.
publisher{"@id":"https://100monkeys.ai/#organization"}
# 100monkeys.ai

> 100monkeys.ai builds AEGIS, a self-hosted orchestrator that runs autonomous agents in isolated, policy-enforced runtimes with durable FSM state, and four products alongside it: Carbon Forge, Your Zaru, Zaru CLI and Grill My Idea. AEGIS is open source under AGPL-3.0 and installs with one command: `curl -fsSL https://get.100monkeys.ai | bash`

AEGIS bounds what an agent can do at the infrastructure layer rather than in the prompt. Generate, execute, evaluate, refine: the loop runs until deterministic validators pass. The membrane around it enforces isolation and policy on every tool call, and each run is a durable state machine.

## AEGIS

- [100monkeys.ai](https://100monkeys.ai/): the company site, with the AEGIS overview and the install command
- [AEGIS documentation](https://docs.100monkeys.ai): the platform docs
- [Getting started](https://docs.100monkeys.ai/docs/getting-started): install and run a first agent
- [AEGIS documentation for LLMs](https://docs.100monkeys.ai/llms.txt): the docs index in llms.txt form
- [aegis-orchestrator on GitHub](https://github.com/100monkeys-ai/aegis-orchestrator): the source, AGPL-3.0

## Products

- [Carbon Forge](https://carbonforge.dev/): code, files and prose in one record on the server, which people and agents read and write through the same tools over MCP. Public workspaces are free, and every account includes one free private workspace
- [Your Zaru](https://myzaru.com/): a personal AI companion that works alongside you, remembers you and shows its work
- [Zaru CLI](https://github.com/100monkeys-ai/zaru-cli): a terminal coding agent that keeps its execution loop in view, open source under Apache-2.0
- [Grill My Idea](https://grillmyidea.com/): market research for a startup idea, before you build it

## Read

- [FAQ](https://100monkeys.ai/faq): short answers on self-hosting an agent orchestrator, keeping credentials away from agents, durable agent workflows and accountability
- [Red levers: traceable, deterministic agents in production](https://100monkeys.ai/papers/red-levers): a paper by Jeshua ben Joseph, 100monkeys AI, Inc., CC BY 4.0 ([PDF](https://100monkeys.ai/papers/red-levers.pdf))
- [Datasheets](https://100monkeys.ai/datasheets/): one-page PDFs for AEGIS, Carbon Forge and Zaru
- [Blog](https://100monkeys.ai/blog/): essays from 100monkeys.ai ([RSS](https://100monkeys.ai/blog/rss.xml))
- [Blame that remembers why](https://100monkeys.ai/blog/blame-that-remembers-why): what a change should carry when the author was an agent
- [The approval is the product](https://100monkeys.ai/blog/the-approval-is-the-product): why an agent orchestrator should make you say yes
- [Run a scheduled agent with AEGIS](https://100monkeys.ai/blog/run-a-scheduled-agent-with-aegis): Put an AEGIS agent on a timer, fire it once by hand, and read each run: started, skipped, refused or paused. Every field from the public docs.
- [Reading an AEGIS execution log and a sealed tool call](https://100monkeys.ai/blog/reading-an-aegis-execution-log): Read an AEGIS run from its execution record to its iteration log to the SEAL envelope and audit event behind each tool call, allowed or refused.
- [AEGIS on Firecracker: what the docs describe today](https://100monkeys.ai/blog/aegis-on-firecracker): Firecracker support in AEGIS is planned, not shipped. Check a host for KVM, read the documented config, and run the Podman path that works now.
- [Install AEGIS on Ubuntu and run an approved task](https://100monkeys.ai/blog/install-aegis-on-ubuntu-vps): Install AEGIS on a fresh Ubuntu server with one command, run an agent, then gate its result behind a human approval. Every step from the public docs.
- [Instala AEGIS en Ubuntu y ejecuta una tarea aprobada](https://100monkeys.ai/blog/es/install-aegis-on-ubuntu-vps) (es): Instala AEGIS en un servidor Ubuntu con un solo comando, ejecuta un agente y deja su resultado tras una aprobación humana. Todo, de la documentación.
- [Instale o AEGIS no Ubuntu e rode uma tarefa aprovada](https://100monkeys.ai/blog/pt/install-aegis-on-ubuntu-vps) (pt): Instale o AEGIS num servidor Ubuntu com um comando, rode um agente e deixe o resultado atrás de uma aprovação humana. Cada passo vem da documentação.
- [Ubuntu に AEGIS を入れて承認付きタスクを実行する](https://100monkeys.ai/blog/ja/install-aegis-on-ubuntu-vps) (ja): 新しい Ubuntu サーバーに AEGIS をコマンド1つでインストールし、エージェントを動かして、その結果を人間の承認の後ろに置きます。手順はすべて公開ドキュメントから。
- [A traceability checklist for AI agents in production](https://100monkeys.ai/blog/ai-agent-traceability-checklist): What to log on every agent run, what to sign so the log can be trusted, and what to show the reviewer. Vendor-neutral, with open standards for each step.
- [Lista de trazabilidad para agentes de IA en producción](https://100monkeys.ai/blog/es/ai-agent-traceability-checklist) (es): Qué registrar en cada ejecución de un agente, qué firmar para que el registro sea fiable y qué mostrar a quien revisa. Neutral, con estándares abiertos.
- [Checklist de rastreabilidade para agentes de IA](https://100monkeys.ai/blog/pt/ai-agent-traceability-checklist) (pt): O que registrar em cada execução de um agente, o que assinar para o registro ser confiável e o que mostrar a quem revisa. Neutro, com padrões abertos.
- [本番 AI エージェントのトレーサビリティ・チェックリスト](https://100monkeys.ai/blog/ja/ai-agent-traceability-checklist) (ja): エージェントの各実行で何を記録し、記録を信頼できるものにするために何に署名し、レビュー担当者に何を見せるか。特定ベンダーに依存せず、各項目にオープン標準を添えています。
- [How to add an approval step to an agent orchestrator](https://100monkeys.ai/blog/approval-step-for-an-agent-orchestrator): A pattern for human approval gates in agent workflows: where the gate goes, what the reviewer sees, what silence means, with AEGIS as the worked example.

## Company

- [GitHub](https://github.com/100monkeys-ai): the 100monkeys-ai organization
- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/112423436/): 100monkeys.ai
- [X](https://x.com/100monkeysai): @100monkeysai
- [Hashnode](https://100monkeys-ai.hashnode.dev): engineering articles
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Hinzugefügt 28.10.2026

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