#llmsmap.me

Audit technique indépendant

100monkeys.ai

100monkeys.ai

Score global de préparation IA

Résultat combiné de tous les signaux de l’audit.

84sur 100Excellent
Audit de préparation IA: 28/10/2026Données techniques publiques

Évaluation globale de préparation IA

Niveau de préparation de 100monkeys.ai pour les systèmes d’IA

84/100

100monkeys.ai (100monkeys.ai) a obtenu 84/100 lors de l’audit technique automatisé de préparation à l’IA. llms.txt était accessible, llms-full.txt avait un format incorrect et ai.txt était introuvable. L’analyse de robots.txt a trouvé 11 robots IA explicitement autorisés, 0 bloqués et 1 sitemap déclaré. La complétude du balisage de la page d’accueil atteint 90% ; types Schema.org détectés : Organization, WebSite, SoftwareApplication. Balises OpenGraph détectées : 8. Les résultats correspondent aux réponses publiques observées le 2026-10-28T21:24:07.928Z.

Contexte de l’évaluation

L’audit combine les fichiers lisibles par les machines, les règles des robots, les sitemaps et le balisage de la page d’accueil. llms.txt est accessible et contient 1 499 jetons.

robots.txt est disponible ; robots IA bloqués : 0. Sitemaps déclarés : 1. Types Schema.org : Organization, WebSite, SoftwareApplication.

Profil Lighthouse mobile : performance 83/100, accessibilité 97/100, SEO 100/100.

Points forts confirmés

  • llms.txt est accessible
  • La structure publique du site a été vérifiée
  • 1 sitemap(s) déclaré(s)
  • Schema.org : Organization, WebSite, SoftwareApplication

Améliorations prioritaires

  1. 1Corriger le format de llms-full.txt : servir du texte ou du Markdown plutôt que du HTML.
Jetons llms.txt1 499
Jetons llms-full.txt—
ai.txt
sitemap.xml

Profil technique Google Lighthouse

Une mesure Lighthouse mobile. La catégorie expérimentale Agentic Browsing est présentée séparément et ne remplace pas le score global de LLMSMap.

Mobile · Lighthouse
83

Performance

97

Accessibilité

100

Bonnes pratiques

100

SEO technique

75

Agentic Browsing

Interprétation des résultats

La performance mobile est de 83/100 ; le plus grand contenu visible est apparu en 3.6 s et le thread principal a été bloqué pendant 0 ms. Le décalage de mise en page est de 0.001. Les tâches longues retardent les actions des utilisateurs et des agents de navigateur.

Accessibilité : 97/100, bonnes pratiques : 100/100, SEO technique : 100/100. La catégorie expérimentale Agentic Browsing atteint 75/100 et reste distincte du score global de LLMSMap.

1

Libérer le thread principal et accélérer le premier écran

Découpez les longues tâches JavaScript, différez les scripts et styles non critiques et réduisez les chaînes de requêtes bloquantes.

2

Réduire le code chargé inutilement

Supprimez le CSS et le JavaScript inutilisés, chargez les widgets lourds à la demande et limitez les scripts tiers.

3

Optimiser les images et leur ordre de chargement

Servez des formats modernes adaptés, donnez la priorité au visuel principal et chargez tardivement le contenu sous la ligne de flottaison.

4

Réduire la latence réseau

Améliorez la réponse du serveur, retirez les redirections inutiles et utilisez la compression et le cache.

FCP3.5 s

Premier contenu

LCP3.6 s

Contenu principal

CLS0.001

Stabilité visuelle

TBT0 ms

Temps de blocage

SI3.5 s

Vitesse visuelle

Glossaire des métriques
FCP · Premier contenu
Moment où le premier texte ou la première image apparaît.
LCP · Contenu principal
Moment où le plus grand élément visible est affiché.
CLS · Stabilité visuelle
Déplacements inattendus pendant le chargement ; une valeur basse est préférable.
TBT · Temps de blocage
Durée pendant laquelle le thread principal ne pouvait pas répondre rapidement.
SI · Vitesse visuelle
Vitesse à laquelle la zone visible s’est remplie de contenu.
28/10/2026Lighthouse 13.5.0Profil mobile

Vérifications de préparation IA

Fichiers lisibles par les machines, règles des robots, découverte et balisage de la page d’accueil.

llms.txt

Fichier trouvé et accessible

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

Format incorrect : l’URL llms-full.txt ne renvoie pas de texte ou de Markdown.

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

Le fichier ai.txt est introuvable

robots.txt

Fichier trouvé

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

1 sitemap trouvé

Schema.org (JSON-LD)

Types : Organization, WebSite, SoftwareApplication

OpenGraph90%

8 balises OpenGraph trouvées

Accès des robots IA

D’après l’analyse de robots.txt

GPTBotAutorisé
OAI-SearchBotAutorisé
ChatGPT-UserAutorisé
Google-ExtendedAutorisé
ClaudeBotAutorisé
Claude-SearchBotAutorisé
Claude-UserAutorisé
BytespiderAutorisé
CCBotAutorisé
PerplexityBotAutorisé
Perplexity-UserAutorisé

Sitemaps

Parcours de découverte déclarés pour les robots et les agents.

Balises OpenGraph

Métadonnées d’aperçu social détectées sur la page d’accueil.

Complétude du balisage: 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

Balisage Schema.org

Entités et propriétés structurées exposées sur la page d’accueil.

Types : 3 · Propriétés : 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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Ajouté 28/10/2026

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