微軟這次發布的重磅消息，有可能真的要改變整個網際網路了。
微軟在Build 2025大會上發布了一個名為NLWeb的開源專案，聽起來平平無奇，但實際上它能讓任何網站立即變身為AI應用程式！
值得注意的是，NLWeb基於Anthropic的模型控制協定（MCP）建構，這意味著它不僅能服務人類使用者，還能讓AI智能體直接與網站互動。
用微軟CTO Kevin Scott的話來說：「你真的可以把它想像成智能體網路的HTML。」
NLWeb到底是什麼神器？
簡單來說，NLWeb是一套開放協定和工具集，讓網站輕鬆添加自然語言對話介面。
它的工作流程相當巧妙：
利用現有資料結構：NLWeb直接利用網站已有的結構化資料，包括Schema.org標記、RSS源等。這意味著發布者不需要完全重建內容基礎設施。
資料處理與儲存：系統包含將結構化資料新增到向量資料庫的工具，支援語義搜尋和檢索。支援所有主流向量資料庫，開發者可以選擇最適合的技術方案。
AI增強層：大型語言模型會用外部知識和上下文增強儲存的資料。例如使用者查詢餐廳時，系統會自動加入地理資訊、評論等相關內容，提供全面的智慧回應。
通用介面建立：最終形成一個既服務人類使用者又服務AI智能體的自然語言介面。訪客可以用簡單英語提問並獲得對話式回應，AI系統也能透過MCP框架程式化存取網站資訊。
這種方法讓任何網站都能參與到新興的智能體網路中，無需大規模技術改造。
協定混戰：各家都在搶地盤
專注於讓智能體之間互相對話，主要解決智能體編排和通訊問題，而不是將現有網站AI化。
AIA創辦人兼CEO Maria Gorskikh解釋說，A2A使用定義的模式和生命週期模型實現智能體間的結構化任務傳遞。
雖然協定是開源的，但目前的實現和工具與Google的Gemini技術堆疊緊密綁定。
LLMs.txt
目標是幫助大型語言模型更好地存取網路內容。雖然表面上聽起來像NLWeb，但實際完全不同。
「NLWeb不與LLMs.txt競爭，它更像是試圖從網站推斷意圖的網路抓取工具。」
Dappier共同創辦人兼CTO Krish Arvapally解釋說，LLMs.txt提供帶訓練權限的markdown格式，幫助LLM爬蟲適當攝取內容。
而NLWeb專注於在發布者網站上實現即時互動。
MCP
MCP正日益成為事實標準，也是NLWeb的基礎元素。
從根本上說，MCP是連接AI系統與資料源的開放標準。在微軟看來，MCP是傳輸層，MCP和NLWeb共同提供了開放智能體網路的HTML和TCP/IP。
Forrester高級分析師Will McKeon-White認為NLWeb相比其他選項有明顯優勢：
「NLWeb的主要優勢是更好地控制AI系統如何『看到』構成網站的各個部分，允許更好的導航和對工具的更完整理解。這可以減少系統誤解網站內容的錯誤，也減少介面重做工作。」
早期用戶已經嘗到甜頭
微軟沒有只是發布NLWeb就放任不管，而是已經有多個組織在使用，包括芝加哥公共媒體、Allrecipes、Eventbrite、Hearst（Delish）、O'Reilly Media、Tripadvisor和Shopify。
O'Reilly Media的CTO Andrew Odewahn是早期採用者之一，他看到了NLWeb的真正價值：
「NLWeb利用了過去十年在開放網路上開發的最佳實踐和標準，並使它們對大型語言模型可用。公司長期以來一直在為SEO和其他行銷目的優化這種元資料，現在他們可以利用這些豐富的資料，透過NLWeb讓自己的內部AI更智慧、更有能力。」
在他看來，NLWeb對企業作為公共資訊消費者和私有資訊發布者都很有價值。
幾乎每家公司都有銷售和行銷工作，可能需要問「這家公司做什麼？」或「這個產品是關於什麼的？」
「NLWeb提供了一個很好的方式，向內部LLM開放這些資訊，這樣你就不必四處尋找，」Odewahn說：
「作為發布者，你可以使用schema.org標準添加自己的元資料，並在內部使用NLWeb作為MCP伺服器，供內部使用。」
使用NLWeb也不是什麼重活。
Odewahn指出，許多組織可能已經在使用NLWeb依賴的許多標準。
「現在嘗試沒有任何壞處，因為NLWeb可以完全在你的基礎設施內運行，」他說：
「這是開源軟體遇到最好的開源資料，所以你沒有什麼可失去的，現在嘗試會有很多收穫。」
上車還是觀望？
分析師Michael Ni對NLWeb持相對積極的看法，但這不意味著企業需要立即採用。
Ni指出，NLWeb還處於非常早期的成熟階段，企業應該預期2-3年才會有實質性採用。他建議有特定需求的領先企業，如活躍市場，可以考慮試點，有能力參與並幫助塑造標準。
「這是一個有明確潛力的願景規範，但在能夠達到主流企業試點之前，需要生態系統驗證、實施工具和參考整合，」Ni說。
另一些人對採用持更積極的觀點。
Gorskikh建議採取加速方法，確保企業不會落後。
「如果你是擁有大量內容表面、內部知識庫或結構化資料的企業，現在試點NLWeb是保持領先的明智且必要步驟，」她說。「這不是等等看的時刻——更像是早期採用API或行動應用程式。」
不過，她指出受監管行業需要謹慎行事。
保險、銀行和醫療等行業應該推遲生產使用，直到有中性、去中心化的驗證和發現系統。已經有早期努力解決這個問題——例如Gorskikh參與的MIT NANDA專案，正在建構智能體服務的開放、去中心化註冊和聲譽系統。
AI將改變每一個網站
對企業AI領導者來說，NLWeb是一個分水嶺時刻，是不應忽視的技術。
AI將與你的網站互動，你需要對其進行AI化。
NLWeb是一種特別吸引發布者的方式，就像RSS在2000年代初成為所有網站必備功能一樣。幾年後，使用者會期待它的存在；他們會期待能夠搜尋和找到東西，而智能體AI系統也需要能夠存取內容。
這就是NLWeb的承諾。
從GitHub儲存庫來看，NLWeb確實是一個「深度無關」的平台——無論是作業系統（Windows、MacOS、Linux）、向量儲存（Qdrant、Snowflake、Milvus、Azure AI Search）還是大型語言模型（OpenAI、Deepseek、Gemini、Anthropic等），都能完美支援。
它既輕量又可擴展，可以在雲端叢集到筆記型電腦上運行，很快還會支援手機。
hugo alves(@ugo_alves) 艾特了Sam Altman：
@sama 基於這個創建一個ask，允許任何人將ChatGPT部署為網頁問答系統
Sam Woods(@sw00ds) 認為影響深遠：
如果它真如聽起來那樣重大，可能會重新定義基於網路的AI應用程式
UdayKumar(@UdayKumar) 看到了轉型潛力：
是的。它有巨大潛力將網站轉變為對話智能體。參考實現將加速採用。
當然，也有質疑聲音。
Pavel Snajdr(@PavelSnajdr) 表達了不同看法：
我更願意採用「智慧便宜得像電費一樣」的方式，那樣我們就不需要任何MCP創可貼了
NLWeb的出現，標誌著網路正在向智能體時代轉型。
每個網站都將需要考慮如何與AI互動，這不再是可選題，而將是必需項。
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另外，我還用AI進行了全網的AI資訊採集，並用AI進行挑選、審核、翻譯、總結後發布到《AGI Hunt》的知識星球中。
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