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llms.txt ：让 AI 更好读懂你的网站

日期：2025-07-08点击：17收藏

在这个 AI 技术迭代如潮、大模型层出不穷的时代，网站正从传统的人类信息载体，逐步演变成大语言模型（ LLM ）的重要数据源。然而，各种网站中复杂的 HTML 嵌套结构与广告内容，又可能让 LLM 的数据采集面临以下挑战：

上下文窗口限制：大模型无法处理完整网站信息；
内容冗余：导航、广告、JavaScript 等干扰信息过多；
转换难度：HTML 转换为纯文本耗时且欠精确。

...

为了更好解决上述问题，将重要的网站信息集中并结构化，llms.txt 应运而生。

什么是 llms.txt ？

简言之，llms.txt 是一个优化网站内容与 LLM 适配的暂拟标准，以托管在网站根目录下的纯 Markdown 文件（路径为 /llms.txt ），轻量化汇总网站的重要信息，不含 HTML 杂码、JavaScript 脚本或广告干扰。

该标准包含两个核心文件：

/llms.txt ：为 LLM 提供网站文档的精简导航视图
/llms-full.txt ：包含完整的文档内容

该标准可以在 https://llmstxt.org/ 查看

llms.txt 最初是由 Answer.AI 的联合创始人 Jeremy Howard 提出，随着 2024 年 11 月 Mintlify（一个开发人员文档平台）为其托管的所有文档网站推出对 llms.txt 的支持后，几乎在一夜之间，包括 Anthropic 和 Cursor 在内的数千个文档网站开始支持 llms.txt 。

builtwith 显示：截止 7 月，已有 5000+ 网站使用了 llms.txt

不同于 robots.txt（告诉爬虫规避内容）或 sitemap.xml（仅罗列无上下文的 URL ），llms.txt 侧重轻量化罗列网站的重点信息。llms.txt 文件内容包含：

H1 标题（含项目或站点名称）
网站简短概述（通常以块引用格式呈现）
网站结构说明或文件解读指南
若干 H2 章节，每章节包含 Markdown 格式的重要链接列表

以下是官方的模拟示例：

 # Title > Optional description goes here Optional details go here ## Section name - [Link title](https://link_url): Optional link details ## Optional - [Link title](https://link_url)

为了将轻量化进行到底，该标准还包含一个的“ Optional ”部分。该部分通常用于存放一些可以忽略的次要信息，当面临更短上下文时，Optional 内的 URL 则会被跳过。

llms.txt 文件的多功能性使其可以服务于多个场景：从帮助开发者梳理软件文档结构，到为企业勾勒组织架构，甚至能为利益相关方（网站与用户）拆解复杂的法律法规，例如：明确网站信息的查阅权、更正权、删除权等。

llms.txt 出现的意义

随着 AI 生成式内容逐渐成为人们使用、评估、与品牌互动的常见方式，急需有一个标准去实现“ Web - LLM - 人”的三方桥接。而如果我们将 robots.txt 、sitemap.xml 、llms.txt 三者对比起来看，更能明白其中的区别，以及 llms.txt 的意义，如下表：

在传统的 SEO 场景下，robots.txt 通常定义爬虫的“抓取边界”，对大模型所需的“哪些内容更具价值”并无定义；而 sitemap.xml 仅能列出本站 URL ，且不提供内容摘要或结构化标签，面对一些大型网站动辄上万个页面，大模型在信息抓取、信息清洗时非常吃力，且容易丢失一些核心内容。

所以，llms.txt 的出现旨在：

提高 AI 工具理解准确性：通过提供结构化的内容信息，帮助 AI 更准确地理解网站内容；
增强 AI 回答质量：AI 可基于更完整的信息提供更准确、深度的回答；
控制 AI 访问内容：网站所有者可以主动决定向 AI 提供哪些内容；
减少 AI 抓取负担：AI 工具可以直接获取结构化的内容，减少对网站的抓取负担，且降低算力消耗。

以 https://www.neumeith.at/ 的 llms.txt 文档为例：

左图为原网站页面，右图为 /llms.txt 截图

该 llms.txt 对网站内容，如 SEO 基础、技术 SEO 、谷歌更新等内容板块做了清晰的分类，帮助大模型快速识别内容的层级关系，抓取各板块核心链接，无需在复杂网页结构里筛选。而在内容上，每一个 H2 标题对应明确 URL ，大模型可以顺着链接精确获取深度内容，如“ SEO - Agentur 介绍”“谷歌搜索控制台指南”等，便于大模型构建知识图谱。

笔者认为，llms.txt 的出现更像是网络向“ AI 友好型”演进的缩影——通过优化大模型数据处理，推动 AI 从“被动数据消费者”向“结构化交互参与者”转型。这将带来怎样的改变呢？

第一、网站逐步把“机器可读能力”纳入基础设计。例如：CMS 通过多模态输出体系，将同一数据源转换为兼顾人类浏览的 HTML 与 AI 友好的 llms.txt 格式，并同步提供通用结构化格式（ JSON、CSV ），以支持 AI 快速提取信息、执行逻辑操作。

第二、随着 llms.txt 等结构化标准的普及，网站优化将从“人类可见性优化”向“大模型优化（ LLMO ）”转型。例如：网站若希望在 AI 生成式答案中获得更靠前的曝光与精准定位，倾向于采用 llms.txt 作为 SEO 的补充方案——例如，电商页面的 HTML 需优化图片加载速度（人类体验），同时 llms.txt 需标注商品 SKU 、价格等结构化数据（ AI 需求）。

llms.txt 所带来的思考

虽然编制一个 llms.txt 轻而易举，如今也有 5000+ 网站支持 llms.txt ，但 llms.txt 目前仍是一个暂拟标准，且鲜有被大模型厂商正式采用。在《 What Is llms.txt, and Should You Care About It? 》一文中，其作者 Ryan Law 表示：

OpenAI（GPTBot）：遵循 robots.txt ，但未官方采用 llms.txt。
Anthropic（Claude）：发布了自家的 llms.txt 文件，但未声明其爬虫会使用该标准。
谷歌（Gemini/Bard）：通过User-agent: Google-Extended使用 robots.txt 来管理人工智能的爬取行为，未提及对 llms.txt 的采用。
Meta（LLaMA）：无公开爬虫或相关指引，暂无使用 llms.txt 的迹象。

Ryan Law 还提到了一个观点，我认为 llms.txt 之所以备受关注，是因为我们都想影响 LLM 中的内容可见性（即，提升关键词曝光），但又缺乏相应的工具，于是便抓住这类看似能带来掌控感的想法。