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0▎参考文章
▎核心问题
- 微软NL Web计划的核心目标和愿景是什么？
- NL Web计划如何实现AI技术的民主化和标准化互动？
- NL Web的技术架构和核心运作机制是怎样的（例如对话层、MCP的作用）？
- NL Web计划强调的开放性和社群驱动模式体现在哪些方面？
- NL Web在发展过程中面临哪些主要的机遇、潜力和风险挑战？
▎文章摘要
00:00 AI认知与NL Web初步：学习本质与对话式网页构想AI如何从简单互动中产生复杂现象，关注认知与学习的本质，包括大脑运作、记忆建立及注意力管理。强调结构化信息、信息压缩、概念深化及知行合一的关键性，这些原则适用于人类与AI的学习。通过物理概念和第一性原理，深入理解复杂系统、快速变化的时代及AI等新技术的产生机制。微软于2015年5月19日发布NL Web（Natural Language Web）计划，旨在构建完全对话式的Web，使网站能理解自然语言，实现用户自然交流。此开放性计划旨在简化开发者添加自然语言互动界面的过程。大型语言模型的发展使NLW愿景更可行，预示人机交互将更自然高效。
04:05 NLW计划：开放性、民主化目标与对话层核心概念NLW计划强调开放性，旨在构建避免供应商绑定的开放生态，赢得开发者和网站发布者信任，由开放标准创建者之一RV Guha领导，赋予其开放信誉。NLW目标是成为未来代理网络的基础技术，改善网站互动体验。NL Web旨在民主化AI技术，降低创建智能对话界面的门槛，使中小网站发布者及个人能利用高级AI能力，并标准化代理互动方式，提供通用协议，使AI代理能与众多网站互动，实现网站的代理就绪状态。其核心概念是“对话层”，通过自然语言输入、智能响应和所有者控制三大特性，影响Web开发、SEO和用户体验，使用户与网站自然互动，网站拥有者可控模型与数据。此技术预示着机器适应人的转变及AI助理与网站直接智能互动的未来。
10:03 NL Web技术架构：开放弹性设计、核心技术MCP与数据运用NL Web技术通过开放和弹性设计实现机器对人的适应，强调技术无关性，允许用户自由选择操作系统、LLM模型、向量数据库和托管环境，从而降低采用门槛，避免技术或厂商锁定。NL Web理解网站内容并与LLM结合回答自然语言问题，为开发者提供自由度。它利用网站现有半结构化数据（如价格、时间、地点）结合通用LLM的理解与推理能力，更准确回答复杂问题，并使用schema.org更好地理解网站内容。模型上下文协议（MCP）是核心技术，使AI代理能发现并与网站互动。MCP是实现网络AI互通的关键，允许网站融入代理网络生态，使AI能发现、访问和互动其内容服务。网站发布者可控制加入及开放内容，需平衡开放与数据保护。竞争可能带来加入MCP的压力，控制权与安全性至关重要。MCP、结构化数据及MCP LLM在NL Web中促进广泛网络AI互动。
15:10 NL Web的潜力与风险：LM增强智能及开放社群驱动模式NL Web项目利用语言模型（LM）丰富网站智能，结合网站结构化数据和LM的知识推理能力，提供超越网站现有内容的上下文感知答案，如解答旅游网站复杂查询。但存在LM产生错误信息的风险，尤其在医疗金融等高风险领域。其早期版本已在GitHub开源，旨在降低学习曲线，便于Web开发者部署。NL Web计划成为开放标准，由具深厚开放标准背景团队引领，增强信任，吸引开发者和社区。NL Web强调开放社群驱动开发模式，避免单一供应商控制，成为网络社群共有协议。非微软贡献者影响力和早期参与者阵容显示其潜力及在媒体、生活、电商、旅游、技术支持等领域的多样化应用，对资源有限的中小网站发布者具吸引力。
19:56 NL Web的机遇、核心挑战与成功关键因素NL Web旨在降低AI门槛，丰富用户体验，通过MCP协议提升在AI代理主导流量入口中的可见度，同时保持技术独立性并依靠社群演进。然而，面临隐私与安全、LLM幻觉、用户体验碎片化、标准锁定或分化风险，及性能与成本等挑战。确保数据安全、减轻幻觉影响、平衡标准化与个性化、预防标准锁定，并控制大规模部署成本，是NL Web成功的关键。
24:01 NL Web总结：核心理念、发布者价值与社区参与NL Web计划的核心理念、技术架构及其对Web发布者的价值与挑战。NL Web旨在通过融合开放标准和利用现有网站数据，借助大型语言模型的力量，使每个网站实现智能的自然语言对话，从而降低AI技术门槛并重塑Web互动模式。有兴趣者可访问NL Web在GitHub的官方代码库，并参与社区讨论，了解发展动态并贡献力量。
