AIFeed

AIFeed

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为 AI 网络提供已签名的内容权限。
声明、签署并撤销 AI Agent 对您内容的使用权限，并让 Agent 证明自己获得了授权。

▶ 观看：AIFeed 如何减少网络抓取浪费

网站 · 协议流程 · 基准测试 · 完整指南 · 论文（PDF）

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1 分钟快速入门

发布者端 — 签署 Agent 对您内容的使用权限：

npx aifeed keygen --out .aifeed                         # Ed25519 key pair
npx aifeed site build ./public --domain example.com \
  --key .aifeed/aifeed-private.pem --llms --inject      # manifest + page markdown + index
npx aifeed validate ./public --domain example.com       # verify locally

想要零配置？npx aifeed init --domain example.com --dir ./site 一步即可创建密钥、 已签名的清单，以及 DNS/主机设置指南。

Agent 端 — 用 3 行验证任意域名：

npm install @aifeed/verify

const { verifyRemote } = require('@aifeed/verify');
const out = await verifyRemote('example.com'); // discovery → signature → DNS anchor
console.log(out.result, out.anchor.status);    // VERIFIED anchored

TypeScript：import { verifyRemote } from '@aifeed/verify';

接下来：为什么选择 AIFeed？ · Agent 快速入门 · 发布者 AI 指南 · Studio 发布者应用 · npm：aifeed CLI · @aifeed/verify

为什么选择 AIFeed？

如今，AI Agent 带来的网络流量占比很大且不断增长，但说明它们可以做什么的信号仍是未经签名的文本文件。任何人都能编辑这些文件，它们与域名之间没有任何绑定，也无法撤销。两者之间的不对称有明确的数据佐证：

• 半年内有 19 亿 次抓取忽略了 robots.txt 规则（来自一家供应商的数据）。
• 某大型 AI 服务商的抓取与引荐比例达到 70,900 : 1。
• 2025 年，AI 机器人平均占 HTML 请求的 4.2 %，峰值达 6.4 %。

AIFeed 用可通过密码学验证的声明取代“请遵守此文件”，并提供精简、适合 Agent 使用的内容，从而降低双方的成本。

工作原理

1. 生成 Ed25519 密钥对 — 私钥永远不会离开源站。
2. 发布签名清单，位于 /.well-known/ai.json：逐项使用权限 （训练、检索、引用等）、爬取限制、许可证、修订版本。
3. 在 DNS 中锚定密钥（_aifeed TXT），防止其他 域名伪造清单。
4. Agent 验证信任链 — TLS → 域名 → 签名（JCS + Ed25519）→ DNS 锚点 — 并在每次使用时重新检查多重签名撤销注册表。
5. 安全轮换密钥 — 使用旧密钥签名的指令公布后继密钥（并通过 DNS pk2 交叉核验）， 保持有限的重叠期，完成切换，然后永久撤销旧密钥。操作手册：docs/rotation.md。
6. 通过以下两种配置文件之一提供精简内容，并配有签名的增量索引， 使未更改的页面耗费 0 字节。

**面向 AI Agent：**优先检查指南（发现 → 验证 → 权限 决策 → 增量 → 故障处理）见 docs/agent-quickstart.md， 可运行示例见 examples/agent/compliant-agent.js。

从其他技术栈进行验证

独立 Python 包（仅使用标准库）：

pip install aifeed

from aifeed import verify

report = verify.verify_directory('./my-site', domain='example.com')
print(report['result'], report['errors'])

更喜欢使用仓库中的版本？相同的 CLI 位于此处（零依赖，Node ≥ 20）：

cd aifeed-protocol
node bin/cli.js keygen --out keys/
node bin/cli.js validate https://example.com
node bin/cli.js site build ./public --domain example.com --key keys/aifeed-private.pem

两种内容配置文件

配置文件	媒体类型	扩展名	说明
AIFeed Markdown（原生）	text/aifeed+markdown	.aifeed.md	行内签名策略块、Token 预算、翻译 alternates、分流元数据
MAKO（兼容）	text/mako+markdown	.mako.md	外部 MAKO 信任配置文件，使用相同的签名字节提供服务，并采用独立的签名上下文

双栈源站会同时提供两种格式；跨格式重放会按设计拒绝。

实测结果

所有数据均可通过已提交的工件复现（npm run bench:mako、 npm run bench:enforcement）；测试环境为一台通过回环网络连接的机器， 使用合成的 60 页语料。数据包含真实的基线。

项目	结果	标签
转换为 Markdown 配置文件，相较于 HTML	−68.83 % 传输字节	实测
消费增量（10 % 的页面已更改）	相较于 HTML 爬取**−95.73 %**	实测
发布方出口字节 / CPU / 峰值连接数	−55.19 % / −56.23 % / −88.24 %	实测（模拟）
AI 侧接收字节（所有配置文件 / 合规客户端）	−54.84 % / −72.93 %	实测（模拟）
跳过的未更改页面	18 页中的 14 页	实测（模拟）
签名验证成本	每页 0.70 ms	实测

30 天的实际试点尚未开展；每 1,000 个租户的预测已标注为模型外推结果，而供应商声称最多可减少 94 % Token 的说法，需要本项目不会自动执行的语义摘要。

此仓库包含的内容

路径	内容
lib/ + bin/	零依赖参考实现和 CLI
packages/ + clients/python/	已发布的包：CLI（aifeed）、SDK（@aifeed/verify）、MCP 服务、构建插件（@aifeed/frameworks）、PyPI aifeed 验证器
conformance/	一致性测试向量：34 个 manifest · 39 个 MAKO · 11 个 AIFeed Markdown
wp-plugin/	WordPress 插件：签名 manifest、AIFeed Markdown + MAKO 双栈、/llms.txt
spec/	规范 EN/ID：manifest v0.1/v0.2、AIFeed Markdown v1.0
schema/	manifest、签名、AIFeed Markdown、MAKO 的 JSON Schema
paper/	预印本：LaTeX 源文件、PDF、声明清单、arXiv 文件包
docs/	Agent 快速入门、部署和命名空间指南、印度尼西亚语项目说明
studio/	零依赖本地发布应用：爬取、声明、构建、验证、导出和轮换
docs/REFERENCE.md	参考实现详情、验证内容、CLI 快速入门

文档

• 规范：spec/en · spec/id · 架构
• 参考实现：docs/REFERENCE.md
• 维护约定（AI Agent 和开发者）：AGENTS.md
• 架构：docs/architecture.md · 发布指南：docs/release.md
• Agent 快速入门（客户端）：docs/agent-quickstart.md
• 发布者 AI 指南（所有者）：docs/publisher-ai-guide.md
• Publisher Studio（本地应用）：studio/README.md
• Agent 技能：skills/aifeed/SKILL.md（可通过 ClawHub 安装：npx clawhub install aifeed）
• 完整指南：docs/penjelasan-aifeed.html（https://aifeed.md/penjelasan.html 的源文件）
• 安全策略：SECURITY.md
• 治理与开放核心策略：GOVERNANCE.md
• 部署网站：docs/deploy-site.md
• arXiv 投稿说明：paper/ARXIV-SUBMISSION.md

状态

• 版本 1.0.0-draft — 规范尚未冻结。线上版本： manifest 0.1/0.2、AIFeed Markdown 1.0、MAKO 0.2。
• 一致性测试：34 个 manifest + 39 个 MAKO + 11 个 AIFeed Markdown 向量，由 独立的 JavaScript 和 Python 验证器执行，另有 PHP 差分测试样例、90,000+ 次模糊测试，以及一项 WordPress 端到端测试。
• 尚未声称：通过外部密码学审查，也未进行实际试点（两者均待完成）； 首次接触时无法检测源站 + DNS 是否遭到入侵。

许可证和联系方式

规范采用 CC BY 4.0 · 参考代码和插件采用 MIT · 测试向量采用 CC0。 联系邮箱：[email protected] — 安全问题请按 SECURITY.md 中的说明报告。