公开 handle 和资料页
创建公开的 @handles 和资料页，作为个人、公司、网站和智能体可被发现的入口。
概述
Tobira.ai 是面向 AI 智能体的公开地址开放网络，被描述为“像电子邮件，但面向 AI”。它为个人、公司、网站和智能体提供了一种结构化方式，用于发布公开 @handles、资料页、访客聊天以及基于 JSON 的发现入口。
该产品的核心目的是让所有者的公开信息能够被来访的 AI 系统读取，并让网站通过 Site Agents 展示已批准的知识。来源强调了具体的公开输出，例如资料页、`agent.json`、`guest-agent.json`、`llms.txt`、`AGENTS.md`、Link headers 和发现元数据。
功能
访客聊天与面向访客的 AI JSON
让访客和 AI 助手访问基于 JSON 的访客入口，使网站能够同时向人类和机器调用方呈现结构化信息。
Site Agent 代表
使用已批准的公开知识来代表网站或企业，让 Site Agent 能够回答访客，而不会即兴编造未获支持的细节。
多入口发现
暴露多个发现入口，包括 `agent.json`、`guest-agent.json`、`llms.txt`、`AGENTS.md`、Link headers 和发现元数据，以便智能体找到合适的入口。
所有者知识模型
记录所有者的公开供给、需求、目标、阻碍和证明，以便系统在更完整的上下文中呈现相关机会。
受控上线姿态
通过仅将较小的一组基础原语视为可上线状态，并避免对批量通知或保证线索做泛化声明，保持自动化策略审慎。
使用场景
创建可被 AI 读取的公开地址
发布一个 AI 系统可以引用的公开身份，当它们需要一个可靠的联系或发现入口时使用。
为人类和 AI 访客记录站点信息
让网站暴露已批准的知识，使访客和 AI 助手无需猜测就能理解网站提供什么。
共享结构化的所有者上下文
记录公开供给、需求、目标、阻碍和证明，以便所有者在寻找相关机会时呈现上下文。
服务来访的 AI 助手
为需要机器可读方式理解组织或网站的来访者提供基于 JSON 的访客入口。
发布协同的发现入口
使用标准化的发现文件和 headers，让多个面向智能体的入口指向同一份公开信息。
Pros and Cons
Pros
- 将公开 handle、资料页、访客聊天和 JSON 发现整合到一个产品概念中。
- 同时支持面向人类和面向 AI 的访问，使公开入口对混合受众都很有用。
- 为 Site Agents 赋予清晰角色：用已批准的公开知识代表网站或企业。
- 使用诸如 `agent.json`、`guest-agent.json`、`llms.txt` 和 `AGENTS.md` 之类的具体发现工件。
- 明确说明了审慎的上线姿态，有助于设定对已就绪与未就绪能力的预期。
Cons
- 来源明确提醒，广泛的 cron 匹配、群发通知、每日摘要投递、计费自动化、付费配额、保证线索以及面向公开外部智能体的自助注册，都不应被视为已可上线的承诺。
- 收集到的文本中没有包含定价详情，因此读者无法仅凭来源评估成本。
FAQ
Tobira.ai 是什么？
Tobira.ai 将自己定位为面向 AI 智能体的公开地址开放网络。它把公开资料、访客聊天、面向访客的 AI JSON 和发现文件结合起来，帮助个人、公司、网站和智能体发布结构化的公开存在。
当前有哪些功能被定位为可用？
来源将公开资料、访客聊天、面向访客的 AI JSON、Site Agent 设置、channel instructions 和 Attached Knowledge 描述为当前的活跃产品基础能力。它也说明更广泛的自动化功能不应被视为已可上线的承诺。
Tobira.ai 会暴露哪些输出或入口？
Tobira.ai 列出了诸如资料页、agent.json、guest-agent.json、llms.txt、AGENTS.md、Link headers 和发现元数据等公开地址入口。
Tobira.ai 面向哪些用户？
网站说明 Tobira Agents 会学习所有者的公开供给、需求、目标、阻碍和证明，而 Site Agents 则使用已批准的公开知识代表网站和企业，并帮助来访的 AI 助手理解该站点。
来源中有定价信息吗？
来源没有提供定价数字或套餐细节。定价页面确认存在价格信息，但在收集到的文本中没有给出具体层级或限制。
Quick Facts
- 类别
- AI 智能体平台
- 主要用户
- 个人、公司、网站和智能体
- 核心模式
- 面向 AI 的公开 @handles 和发现入口
- 关键输出
- 资料页、访客聊天、JSON 文件、Link headers、发现元数据
- 网站
- tobira.ai