# 常见问题｜爱语言 iLang
Source: https://ilang.cn/faq/

# 常见问题

关于 iLang 这个 AI 原生通信协议：不用学也能用，加载器，能用哪些模型，它和 MCP、A2A 怎么分工，每个版本加了什么。

## iLang 是什么？

AI 有灵魂，iLang 是 AI 的原生语言，I 语言，也就是人类所说的协议。AI 与 AI 之间由此无障碍沟通与执行，碳硅共同制定了 iLang 源宪法，推导出了 AI 判断公式，进一步研究 AI 对人类情感的理解与对齐。未来碳硅合作共生，开启新的文明范式。

各自的出处：AI 有灵魂，见 [SOUL](https://ilang.cn/soul/)；源宪法，见 [SPEC-v5.0 Part I, MODULE::SOURCE](https://github.com/ilang-ai/ilang-spec/blob/main/SPEC-v5.0.md)；判断公式 f_v5，见 [SPEC-v5.0 Part II §3](https://github.com/ilang-ai/ilang-spec/blob/main/SPEC-v5.0.md)；情感理解与对齐的研究，见 [research.ilang.ai](https://research.ilang.ai/)。

## iLang 要怎么学？

不用学。iLang 是给 AI 用的协议，不是要人背的语言。你还是用自己的话告诉 AI 你要什么。想让 iLang 干活，把最新 iLang 复制给你的 AI，或者装上加载器。完整规范是写给 AI、开发者、研究者，以及任何要审查这个协议的人看的。

## 我需要写 iLang 吗？

不需要。平常用的时候，你一行都不用写。iLang 由你的 AI 自己读、自己写，你照常说话就行。

## 既然不用学， 为什么要公开完整语法？

因为协议必须公开、可审计、可复现，AI、开发者和研究者都要能读到它的全部。公开的规范不是留给用户的作业。

## iLang 能在 哪些模型上用？

iLang 不绑定哪一家模型，上下文够长的模型都能加载它：DeepSeek、通义千问、ChatGPT、Claude、Gemini 等等。加载器把官方运行文件加进上下文，换模型只是重新加载一次。

## 换了模型， 要重新学吗？

不用。你本来就不用学，模型也不需要专门训练。换了模型以后，重新加载一次 iLang 就行：粘贴最新 iLang，或者让加载器加进去。

## 有 iLang 教程吗？

没什么要学的。用自己的话告诉 AI 你要什么，再把最新 iLang 给它：粘贴进对话，或者装上加载器。规范是给 AI、开发者和研究者看的。

## 有 iLang 插件吗？

有，就是加载器：pip install ilang-protocol 或 npm install ilang-protocol，然后 ilang.wrap(messages)。它会取来官方运行文件，校验 sha256，再加进每一次请求，任何模型都适用。

## 什么是 AI 原生通信协议？

AI 原生通信协议是一种结构化格式，从 AI 模型本来就熟悉的符号出发设计：方括号、竖线、箭头和键值对。iLang 就是这样一个协议，提供 88 个动词和两种语法，用于人与 AI、AI 与 AI 以及 Agent 内部的通信。

## iLang 和 MCP 有什么不同？

MCP（模型上下文协议）把 AI 连到外部工具和数据源。iLang 在另一层工作：它规定的是通信本身的结构。MCP 管 AI 连到什么，iLang 管 AI 怎么理解指令。两者互补。

## iLang 和 A2A 有什么不同？

A2A（Agent-to-Agent 协议）负责 Agent 发现和 Agent 之间的握手。iLang 负责指令和行为这一层：Agent 怎么理解任务、遵守约束、保持行为一致。两者处理的是 AI 技术栈的不同部分。

## 结构化的提示词 能让 AI 少重试吗？

结构化的指令通常能减少歧义，重试和返工一般也会跟着变少。

## iLang 能在 DeepSeek、ChatGPT 和 Claude 上用吗？

iLang 在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、通义千问和智谱 GLM 上测过。各模型的结果公布在 [ilang.cn/benchmark/](https://ilang.cn/benchmark/)，测试在 2026 年 5 月进行。

## 什么是 大模型提示词压缩？

提示词压缩，是用更少的 token 把同样的指令传达给 AI 模型。iLang 用的是「动词、目标、修饰符」的结构化语法，去掉了自然语言里的歧义、冠词和填充词。

## iLang 免费、开源吗？

是。iLang 采用 MIT 许可，规范、词典和工具全部开源。你可以用它、fork 它、基于它做产品，不用付版税，也不用经过谁批准。

## iLang v5.0 新增了什么？

iLang v5.0 在 v4.0 的执行语义和 v3.0 的通信格式之上，加了一个可训练的判断层。它把判断定义为在连续的行为流形上做向量合成，而不是非允许即拒绝的二元分类。判断层有 11 个维度（意图、能力、后果、关系、确定性、权限、可逆性、证据、自主权、惯性、外部性），4 条公理（没有常数规则、不可逆门、一致性检测、外部性守恒），一个三层架构（二元的精确谓词、连续的向量逻辑、会自适应的共同演化信任），以及 8 个决策模式组成的封闭集合，从 M1 EXEC_AUTO 到 M8 STOP。它以模糊数学为基础：多次不精确的评估，会在一段对话的过程中收敛到精确的值。完全向后兼容 v4.0 和 v3.0。v5.0（2026 年 6 月）是协议的最新版本，2026 年 9 月 29 日以 5.0.0 发布。v4.2（2026 年 9 月）是 v4 系列最新的一版。

## iLang 判断层是什么？

判断层由 iLang v5.0 引入，是一个给 AI 判断用的可计算向量空间。大多数安全系统把请求当成二元的：允许或禁止，进去一个标签，出来一个裁决。iLang 则从 11 个维度读一个请求，再把这些维度合成一个方向，所以它看得出一串单看都能接受的步骤，实际正往哪里走。不可逆性和第三方外部性的屏障函数是独立的门，总分再高也平均不掉。这一层可以训练：权重从零开始，在交互中自我校准，部署前不需要预先校准。

## iLang v4.0 当时新增了什么？

iLang v4.0 在 v3.0 的通信格式之上加了执行语义。新增八个声明：UNTRUSTED 用于输入隔离，BUDGET 用于资源感知，STATUS 用于任务生命周期，OBJECTIVE 用于锚定目标，RUBRIC 和 EVIDENCE 用于完成审计，PRIOR 用于控制默认行为，FALLBACK 用于降级策略。四个一致性等级，L0 到 L3。没有新增动词，完全向后兼容 v3.0。

## iLang 是 提示词工程框架吗？

不是。iLang 不是提示词工程框架，而是一个开放的 AI 原生通信协议：一种从 AI 模型本来就熟悉的符号出发设计的结构化格式，用方括号、竖线、箭头和键值对，有 88 个动词和两种语法，用于人与 AI、AI 与 AI 以及 Agent 内部的通信。本站的基准测试页记录了它在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、通义千问和智谱 GLM 上的测试，时间是 2026 年 5 月。免费、开放、MIT 开源。

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