▎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。
