Google e Microsoft Back Draft Especificação de descoberta de agente de IA

Onze empresas, incluindo Google, Microsoft, GitHub e Hugging Face, publicaram Agentic Resource Discovery (ARD). A especificação aberta define como os agentes de IA encontram e verificam ferramentas, habilidades e outros agentes na web.

Os contribuidores divulgaram o rascunho das especificações em 17 de junho, juntamente com implementações de referência de vários deles. O ARD é licenciado pelo Apache 2.0 e se baseia no modelo de dados do AI Catalog mantido por um grupo de trabalho da Linux Foundation. A lista completa de colaboradores também inclui Cisco, Databricks, GoDaddy, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow e Snowflake.

O que o ARD resolve?

A especificação se propõe a resolver um problema de coordenação. Hoje, um agente precisa estar conectado antecipadamente a cada ferramenta, servidor MCP ou API que usa. À medida que mais empresas publicam seus próprios recursos, essa pré-instalação para de crescer.

O ARD move a descoberta para uma etapa de pesquisa que acontece em tempo de execução. A mudança afeta principalmente empresas que publicam ferramentas e agentes, e não sites de conteúdo típicos por enquanto.

Como funciona o ARD

O ARD depende de duas peças, que as especificações chamam de catálogos e registros.

Uma organização publica um catálogo, um ai-catalog.json arquivo hospedado em um caminho conhecido em seu próprio domínio, que lista as ferramentas, servidores MCP, agentes ou APIs que disponibiliza.

Os registros então rastreiam esses catálogos, indexam-nos e respondem às solicitações de descoberta dos agentes em linguagem simples.

Como cada catálogo fica no domínio de seu próprio editor, a especificação usa a propriedade do domínio para verificar quem o publicou.

Para uso em produção, os editores podem anexar metadados confiáveis ​​para que um agente ou registro possa confirmar a identidade criptográfica do editor antes de se conectar. Depois que um recurso é selecionado, o ARD é transferido e o agente se conecta diretamente usando o protocolo da própria ferramenta.

Implementações no mesmo dia

Vários colaboradores enviaram ferramentas de trabalho baseadas nas especificações no mesmo dia.

O GitHub introduziu o localizador de agentes, que permite ao Copilot descobrir servidores, habilidades, ferramentas e agentes MCP correspondentes a partir de um registro escolhido, com os usuários controlando o que é conectado.

Hugging Face lançou uma ferramenta Discover que pesquisa habilidades e servidores MCP em serviços ARD. A Cisco vinculou a especificação ao seu AGNTCY Agent Directory, um projeto de código aberto da Linux Foundation.

O lançamento dá continuidade a uma série de especificações abertas voltadas para a camada legível por máquina da web. O Google publicou o Open Knowledge Format, uma especificação para compartilhar conhecimento organizacional entre sistemas de IA, dois dias antes. O padrão desses esforços é o mesmo. Cada um pede que você publique um arquivo estruturado em seu próprio domínio para que os sistemas de IA possam usar o que você expõe, sem que ninguém faça a conexão manualmente.

Onde o Google se encaixa

A função do Google está centrada no Agent Registry, parte de sua plataforma Gemini Enterprise Agent.

A empresa disse que o Agent Registry hospedará e pesquisará recursos de agentes e cuidará da governança corporativa. O suporte nativo ARD na plataforma está planejado para os próximos meses, o que o Google disse que permitiria que as organizações conectassem registros internos à rede mais ampla. Esse suporte ainda não está disponível e o ARD é uma especificação e não um recurso da Pesquisa Google.

Por que isso é importante

A divisão depende do que você publica. ARD é para editores de recursos que podem ser chamados, APIs, servidores MCP e agentes aos quais o software se conecta. Uma empresa que publica ferramentas possui um método claro para ser encontrada e confiável pelos agentes. Um site de conteúdo típico não tem nenhuma ação clara a ser tomada hoje.

O valor deste esforço é debatido. John Mueller, do Google, argumentou que os sistemas LLM não podem usar arquivos como llms.txt para distinguir um site de outro e aconselhou focar nas necessidades atuais em vez de estratégias futuras orientadas para agentes. O ARD tem como alvo ferramentas e agentes, não conteúdo, levantando questões sobre a construção agora de sistemas que podem ou não gerar tráfego posteriormente.

Olhando para o futuro

A especificação é um rascunho v0.9 e os contribuidores estão convidando mudanças por meio do repositório GitHub do projeto. Seu alcance depende de registros que possam rastrear e indexar catálogos em grande escala, e esse ecossistema ainda está em seus estágios iniciais. O suporte do Agent Registry do Google ainda demorará alguns meses.

Se essa rede se desenvolver, a vantagem vai principalmente para as empresas que oferecem ferramentas e agentes de que outras necessitam. Os primeiros recursos da Agentic Web do Google sugerem isso. A preocupação imediata é se suas plataformas e ferramentas atuais adotarão o ARD e o que elas exigirão que você publique.