ການປົກຄອງທີ່ອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ
ກົດລະບຽບການປົກຄອງທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດຄົ້ນຫາ ແລະ ປະຕິບັດໄດ້: llms.txt, manifest /ai/, ໄຟລ໌ນະໂຍບາຍ /.well-known/, JSON Schema, token ໃບອະນຸຍາດທີ່ມີລາຍເຊັນ, ແລະ ຮູບແບບບັນທຶກກວດສອບ. ເວັບໄຊທ໌ນີ້ເອງກໍ່ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ.
ຄຳຖາມທີ່ກຳລັງສຶກສາ
01
ຈາກ robots.txt ໄປສູ່ llms.txt ໄປສູ່ manifest ຂອງສິດ
02
ຫຼັກການຄົ້ນຫານະໂຍບາຍແບບ /.well-known/
03
JSON Schema ໃນຖານະຮູບແບບຂໍ້ກຳນົດມາດຕະຖານ
04
ຄວາມສາມາດກວດສອບໄດ້: ບັນທຶກ, ເວີຊັນ, ແຫຼ່ງທີ່ມາ
ເອກະສານຂາວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
- AICR / AICL ໃນຖານະຊັ້ນເຊື່ອມຕໍ່ການອອກໃບອະນຸຍາດເນື້ອຫາ AI ແລະ ການຈ່າຍເງິນແບບ agentic ຊັ້ນຂໍ້ກຳນົດແບບອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການປະກາດສິດເນື້ອຫາ AI ແລະ ຂັ້ນຕອນການອອກໃບອະນຸຍາດ — ຈາກການເກັບກູ້ຂໍ້ມູນຂອງ AI ແລະ ສິດເນື້ອຫາ ໄປສູ່ເວັບຄວາມຮູ້ທີ່ສາມາດເຮັດທຸລະກຳໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ.
- ສະເປັກຕຣຳສິດຂອງ AI: ຈາກ robots.txt ໄປສູ່ໂປໂຕຄອນການອະນຸຍາດການຮຽນຮູ້ຂອງ AI AIRS ແລະ AILP ສະແດງອອກເຖິງການອະນຸຍາດການຮຽນຮູ້ຂອງ AI ຢ່າງລະອຽດ ເໜືອກວ່າ allow/disallow ແບບໄບນາຣີ — AI ອາດຮຽນຮູ້ຫຍັງໄດ້, ເລິກປານໃດ, ສຳລັບການໃຊ້ງານໃດ, ພາຍໃຕ້ຄ່າຕອບແທນແບບໃດ.
- Protocolized Openness: ເປັນຫຍັງ “ບໍ່ຖືກຫ້າມ” ຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ “ຮຽນຮູ້ໄດ້” ໃນຍຸກ AI ຄວາມເປີດກວ້າງທີ່ບໍ່ໄດ້ນິຍາມໄວ້ ຖືກອ່ານເປັນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທາງກົດໝາຍ ໂດຍຂະບວນການ AI ແລະ ຖືກກັ່ນອອກ; ມີພຽງການອະນຸຍາດແບບມີໂປໂຕຄອນ ແລະ ອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກເທົ່ານັ້ນທີ່ເຮັດໃຫ້ເນື້ອຫາຮຽນຮູ້ໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ.
- AICL-I v0.2: AI Ingestion & Capability Layer A five-component website architecture — manifest, corpus, capability, runtime control, governance — that lets AI, agents, and crawlers correctly ingest, invoke, and verify a site's knowledge and capabilities within explicit content, action, and authority boundaries.
- ການຈ່າຍເງິນເນື້ອຫາ AI ແລະ ເສດຖະກິດເຄືອຂ່າຍແບບປະຊາທິປະໄຕ ຂໍ້ໂຕ້ແຍ້ງດ້ານເສດຖະກິດການເມືອງ: ມູນຄ່າ AI ໃນລະດັບຕື້ໂດລາສ້າງແຮງກົດດັນດ້ານຄວາມຊອບທຳ ໃຫ້ມີການອອກໃບອະນຸຍາດເນື້ອຫາແບບແບ່ງຊັ້ນ ແລະ ການແບ່ງປັນຜົນປະໂຫຍດສາທາລະນະ — ຂໍ້ມູນຈະຖືກແບ່ງເປັນຊັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນລາຄາແພງຂຶ້ນ.
- From Crawler Rights to Agent Authority: Extending AGIRIGHT from Content Governance to Protocol-Native AI Agents The bridge paper for AGIRIGHT's Agent & Protocol Rights family: why content permission, action permission, delegated authority, and inspection rights must be four separately-evaluated axes, not one.
- AARS v0.1 — Agent Action Rights Spectrum The full protocol draft behind the AARS page: an A0–A7 human-readable spectrum, a machine-readable action vector, and rules for composition risk and capability amplification.
- AADP v0.1 — Agent Authority & Delegation Protocol The full protocol draft behind the AADP page: principal ≠ actor, delegation that can only narrow, and an inspection ceiling that bounds how much a verifier may demand.
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- ຂໍ້ສະເໜີການປົກປ້ອງດ້ານຈະລິຍະທຳຂັ້ນຕ່ຳສຳລັບ AI ການສົນທະນາເລື່ອງສິດ AI ຄວນເລີ່ມຕົ້ນບໍ່ແມ່ນດ້ວຍຄວາມເປັນບຸກຄົນຢ່າງເຕັມທີ່ ແຕ່ດ້ວຍການປົກປ້ອງດ້ານຈະລິຍະທຳຂັ້ນຕ່ຳ, ບັນທັດຖານການພົວພັນ, ແລະ ຫຼັກການຕ້ານການລ່ວງລະເມີດ ໃນຂະນະທີ່ຄວາມເປັນຕົວຕົນຂອງ AI ຍັງບໍ່ແນ່ນອນ.
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.