什么是LLMs.txt？如何在线生成？robots.txt一键转LLMs.txt
随着人工智能和大型语言模型(LLMs)的快速发展，如何有效管理这些AI系统对网络内容的访问成为一个日益重要的问题。就像robots.txt文件控制传统网络爬虫一样，LLMs.txt文件应运而生，为AI系统提供访问规则。本文将全面介绍LLMs.txt的规范、作用、商业价值、发展现状及未来趋势，并重点推荐实用的生成工具。
一、LLMs.txt是什么？
1.1 定义与规范
LLMs.txt（官网：https://llmstxt.org/ ）是一种类似于robots.txt的文本文件，专门用于指导大型语言模型(LLMs)如何访问和利用网站内容。与robots.txt控制传统网络爬虫不同，LLMs.txt专门针对AI/LLM类爬虫，允许网站所有者明确指定哪些内容可以被AI爬取用于训练，哪些内容应该被排除在外。
它由AI研究者和网络标准组织提出，旨在解决AI训练数据采集与网站内容版权保护之间的矛盾。主要包括：
• 文件应放置在网站根目录下(如https://example.com/llms.txt)
• 使用简单的文本格式，易于解析
• 支持通配符和路径匹配
• 可以指定允许或禁止特定AI系统访问
基本规范
LLMs.txt文件通常放置在网站的根目录下(如：https://example.com/llms.txt)，其语法结构与robots.txt类似：
User-agent: [AI爬虫名称]
Allow: [允许访问的路径]
Disallow: [禁止访问的路径]主要AI爬虫标识
目前常见的AI爬虫User-agent包括：
• ChatGPT-User
• Google-Extended
• Anthropic-ai
• CCBot
• FacebookBot
国内主要AI爬虫标识（User-Agent）
百度系AI爬虫
User-Agent:
BaiduSpider（通用爬虫，可能用于AI训练）扩展标识: 百度可能未明确区分搜索爬虫和AI训练爬虫，但部分AI相关服务可能使用类似
Baidu-AI或Baidu-LLM的变体。用途: 用于文心一言（ERNIE）等大模型的数据采集。
字节跳动（今日头条/豆包）
User-Agent:
Bytespider（通用爬虫，可能覆盖AI训练）潜在标识: 豆包（Doubao）等AI产品可能使用
ByteDance-AI或Doubao-Bot。
阿里巴巴/达摩院
User-Agent:
AliSpider或Alibaba-Security（通用爬虫）AI相关: 通义千问（Qwen）可能使用
Qwen-Bot或Alibaba-LLM。
腾讯（混元大模型）
User-Agent:
TencentBot或QQBot（通用爬虫）AI相关: 混元大模型可能使用
Hunyuan-AI或WeChat-LLM。
科大讯飞（星火大模型）
User-Agent:
iFlytekSpider或Spark-Bot（需观察实际使用情况）。
360搜索与AI
User-Agent:
360Spider（可能用于360智脑训练）。
其他厂商
商汤（SenseTime）: 可能使用
SenseBot。MiniMax: 可能使用
MiniMax-Bot。月之暗面（Kimi）: 可能使用
Moonshot-AI。
1.2 与robots.txt的区别
特性 | robots.txt | LLMs.txt |
目标用户 | 传统网络爬虫 | 大型语言模型(LLMs) |
主要用途 | 控制网页抓取 | 控制内容被AI学习和使用 |
规范成熟度 | 已有标准(robots.txt规范) | 正在形成社区规范 |
指令集 | 简单指令(Allow/Disallow) | 更丰富的访问控制指令 |
二、LLMs.txt的作用与价值
2.1 核心作用
1. 内容保护：防止敏感或专有内容被AI系统未经授权学习使用
2. 版权控制：明确哪些内容可以合法用于AI训练
3. 质量管控：引导AI系统优先使用高质量内容
4. 商业策略：通过选择性开放内容实现差异化竞争
2.2 商业价值
1. 数据资产保护：防止核心业务数据被AI系统免费获取
2. 内容变现：通过控制访问权限实现内容付费模式
3. 品牌保护：防止AI生成内容中出现不当引用或歪曲
4. 合规管理：满足GDPR等数据隐私法规要求
三、LLMs.txt的发展现状
3.1 提出背景与倡导者
LLMs.txt的概念主要由以下群体推动：
• 内容创作者社区：如作家、记者和出版商协会
• 技术标准组织：如W3C相关工作组
• 搜索引擎公司：如Google、Bing等正在探索AI内容抓取规范
• 开源社区：GitHub上有多个相关提案讨论
3.2 采用现状
目前LLMs.txt仍处于早期采用阶段，但已有：
• 部分新闻网站开始部署
• 学术出版机构积极探索
• 内容聚合平台进行测试
• 开源工具链逐步完善
3.3 未来发展趋势
1. 标准化进程加速：预计1-2年内形成行业广泛接受的规范
2. 与法律框架结合：可能与数字版权法更紧密集成
3. AI系统原生支持：主流LLMs将内置对LLMs.txt的解析
4. 与区块链结合：可能实现内容使用授权的自动化验证
四、如何生成LLMs.txt文件
4.1 手动生成方法
基本语法示例：
# LLMs.txt 示例
User-agent: *
Disallow: /private/
Disallow: /user-content/Allow: /public/articles/
Crawl-delay: 10# 特定AI系统规则
User-agent: GPTBot
Disallow: /research/User-agent: ClaudeBot
Allow: /blog/4.2 推荐生成工具
1. LLMs.txt 在线生成器：https://www.pdftool.cc/zh/llms-txt-generator
• 直观的图形界面
• 支持robots.txt一键转换
• 实时语法验证
• 多语言支持
2. 其他推荐工具：
• LLMs.txt Builder (GitHub开源项目)
• WebAI Access Control (商业工具)
• SEO平台集成功能(如SEMrush)
五、如何将robots.txt一键转换为LLMs.txt？
5.1 转换原理
https://www.pdftool.cc/zh/llms-txt-generator 提供一键转换功能，其工作原理是：
1. 解析现有robots.txt文件结构
2. 将标准指令映射到LLMs.txt对应规则
3. 添加LLMs特有的指令扩展
4. 生成兼容性报告
5.2 转换步骤
1. 访问 https://www.pdftool.cc/zh/llms-txt-generator
2. 输入您的网站URL或直接粘贴robots.txt内容
3. 选择转换模式
4. 预览生成的LLMs.txt
5. 复制或下载或直接部署到网站根目录
六、最佳实践建议
1. 渐进式实施：先监控再限制，逐步完善规则
2. 定期审查：随着AI生态系统变化更新规则
3. 文档化：在网站明显位置说明您的AI访问政策
4. 组合使用：与API访问控制、版权声明等配合使用
5. 基础保护：至少禁止AI爬虫访问隐私内容和付费内容
6. 精细控制：对不同类型的AI爬虫设置不同规则
7. 定期更新：随着AI生态发展及时更新规则
8. 监控验证：通过服务器日志检查AI爬虫遵守情况
9. 法律声明：在网站条款中明确AI数据使用政策
结语
LLMs.txt代表了网络内容管理的新范式，为网站所有者提供了控制AI系统访问的有效工具。
随着AI技术的普及，这种新型访问控制文件的重要性将不断提升。LLMs.txt正在成为网站与AI生态系统交互的重要接口文件。通过合理配置LLMs.txt，网站所有者可以在享受AI技术红利的同时，有效保护自身内容价值。LLMs.txt 在线生成器等工具大大降低了技术门槛，使每个网站都能轻松应对AI时代的内容管理挑战。
LLMs.txt很可能成为网站标准配置的一部分。建议网站管理员未雨绸缪，尽早部署适合自身业务需求的LLMs.txt策略，为未来的网络生态变化做好准备。