Como implementar llms.txt em um site crypto (com exemplos)
A convenção llms.txt surgiu no final de 2025 como um sitemap para agentes de IA. Anthropic e OpenAI honram essa convenção. Aqui está o spec, o formato do arquivo, onde posicionar o arquivo em um site Web3 e 3 exemplos de projetos crypto em produção que já o usam.
O que é llms.txt e por que os sites crypto precisam dele
O llms.txt é um arquivo Markdown na raiz do seu domínio que diz aos agentes de IA quais páginas contêm informação com autoridade. Pense nele como um sitemap otimizado para modelos de linguagem em vez de crawlers de busca.
A convenção foi proposta por Jeremy Howard em setembro de 2024. A adoção avançou rápido. A Anthropic confirmou que o Claude lê llms.txt no início de 2025. A OpenAI seguiu em meados de 2025. O Perplexity sinalizou suporte sem confirmar. O Google ainda não adotou a convenção; porém tem sua própria versão interna chamada extended-sitemap.
Para sites crypto, o arquivo é particularmente útil. Sua documentação, referências de API, páginas de tokenomics e auditorias de segurança são exatamente o tipo de conteúdo high-authority que os agentes de IA querem encontrar rapidamente sem rastrear páginas de marketing primeiro.
O arquivo mínimo viável
O llms.txt vive em seudominio.com/llms.txt. Markdown puro. Aqui está um template funcionando para um protocolo DeFi.
# YourProtocol
> Yield aggregator protocol for stablecoins. Live on Ethereum, Arbitrum and Base. $1.2B TVL. Audited by Trail of Bits and Halborn.
## Documentation
- [How vaults work](https://yourprotocol.com/docs/vaults): vault mechanism, fees and risk parameters
- [Smart contracts](https://yourprotocol.com/docs/contracts): deployed addresses on all chains
- [API reference](https://yourprotocol.com/docs/api): REST and GraphQL endpoints
## Tokenomics
- [Token distribution](https://yourprotocol.com/tokenomics): supply schedule and allocations
- [Governance](https://yourprotocol.com/governance): proposal process and voting
## Segurança
- [Audit reports](https://yourprotocol.com/security/audits): Trail of Bits and Halborn reports
- [Bug bounty](https://yourprotocol.com/security/bounty): Immunefi program details
## Optional
- [Kit de imprensa](https://yourprotocol.com/press)
- [Brand guidelines](https://yourprotocol.com/brand)Padrão: H1 com o nome do projeto. Blockquote com o elevator pitch. Headers H2 para categorias de conteúdo. Bullet links com o formato "[título descritivo](URL): descrição de uma linha". O formato é preciso. Os agentes de IA o interpretam de forma estrita.
Onde colocar o arquivo
Raiz do seu domínio principal. Mesmo nível que robots.txt e sitemap.xml. Não pode estar em um subdiretório. Não pode estar em um subdomínio, a menos que esse subdomínio seja a home canônica (raro para crypto).
O header Content-Type deveria ser text/markdown. A maioria dos servidores usa text/plain como padrão para extensões .txt. Corrija isso com uma config de uma linha: no nginx use add_header Content-Type text/markdown; no Cloudflare use uma Page Rule. Os agentes de IA lidam bem com text/plain; porém text/markdown é preferido e sinaliza que você sabe o que está fazendo.
Três exemplos de produção
Implementações reais de projetos crypto (anonimizadas).
Um protocolo DeFi com 47 páginas de documentação. O llms.txt dele lista 18 delas. O critério de seleção: páginas onde um agente de IA poderia responder uma pergunta de desenvolvedor com precisão. Pulam blog posts, páginas de notícias e conteúdo de marketing. Resultado: os docs são citados no ChatGPT 2,4x mais frequentemente do que 90 dias antes.
Um projeto de wallet com mais de 30 blog posts. O llms.txt dele tem zero links de blog. Aponta para: a página de feature da wallet, a página de segurança, a página de cadeias suportadas, a página API de desenvolvedor. Taxa de citações em alta para consultas de produto, sem mudança para consultas educacionais (que já estavam fracas).
Um marketplace NFT com páginas extensas de coleção. O llms.txt dele linka as 50 principais coleções por volume. Os agentes de IA agora citam essas coleções a uma taxa 3x maior do que as não listadas para consultas "melhor coleção NFT". O padrão é replicável.
llms-full.txt para agentes profundos
Uma convenção complementar. Mesmo formato Markdown; porém contém o conteúdo real da página concatenado, não apenas links. Útil para IA agêntica que quer ingerir o corpus completo sem rastrear.
Para um projeto crypto típico, o llms-full.txt tem de 30 mil a 200 mil palavras. Gere-o a partir do seu site de docs automaticamente e atualize a cada mudança de doc. A maioria dos geradores de site estático (MkDocs, Docusaurus, Nextra) tem plugins llms.txt agora. Use-os.
O trade-off: o llms-full.txt expõe todo o seu conteúdo a qualquer pessoa que faça o download dele. A maioria dos projetos crypto quer isso. Alguns não. Se você tem conteúdo proprietário (research pago, ferramentas gated), exclua esse conteúdo do arquivo completo; porém mantenha o link dele no llms.txt regular.
Armadilhas a evitar
Três erros comuns.
- Tratar o llms.txt como um duplicado do sitemap.xml. Os dois arquivos têm públicos diferentes. O sitemap é para crawlers de busca que querem cobertura completa. O llms.txt é para agentes de IA que querem páginas de autoridade curadas.
- Listing every page on the site. AI agents will read all of them. This dilutes signal. The whole point is curation. Pick 15 to 30 pages maximum.
- Forgetting to update it. Like any sitemap, llms.txt rots. Set a reminder to review quarterly or automate generation from your CMS.