Google und Partner führen ARD-Spezifikation für einheitliche KI-Agenten-Ressourcenerkennung ein
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Google hat zusammen mit Microsoft, GitHub, Hugging Face, Cisco, Databricks, GoDaddy, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow und Snowflake die Agentic Resource Discovery (ARD)-Spezifikation veröffentlicht. ARD ist ein offener Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, externe Tools, APIs und Dienste organisationsübergreifend zu veröffentlichen, zu entdecken und zu verifizieren, und ergänzt bestehende Protokolle wie MCP und OpenAPI.
ARD (Agentic Resource Discovery) ist eine neue offene Spezifikation, die gemeinsam von Google und mehreren Industriepartnern, darunter Microsoft, GitHub, Hugging Face, Cisco, Databricks, GoDaddy, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow und Snowflake, entwickelt wurde. Sie schließt eine kritische Lücke in der Infrastruktur für KI-Agenten: Obwohl Werkzeuge und Fähigkeiten weit verbreitet sind, gibt es keinen einheitlichen Mechanismus zur Erkennung und kein Vertrauenssystem. ARD konzentriert sich darauf, wie Agenten Werkzeuge früher im Lebenszyklus erkennen, und ergänzt Protokolle wie MCP (Model Context Protocol), die deren Aufruf definieren. Die Spezifikation führt zwei Kernkonzepte ein: Catalog (eine maschinenlesbare Datei ai-catalog.json, die verfügbare Fähigkeiten beschreibt) und Registry (die Kataloge zusammenfasst und es Agenten ermöglicht, basierend auf Aufgabenabsichten zu suchen). Vertrauen und Überprüfung stehen im Mittelpunkt, mit domänenbasierter Ressourcenzuordnung und -verifizierung, um Sicherheitsrisiken zu reduzieren. Zu den frühen Implementierungen gehören der GitHub Agent Finder in Copilot und das Hugging Face Discover Tool. ARD soll bestehende Standards nicht ersetzen, sondern ergänzen. Google-Cloud-Ingenieur Srinivas Krishnan betonte die Schwierigkeit, Erkennung mit angemessener Governance in Unternehmensumgebungen zu lösen. Microsoft-KI-Ingenieurin Jennifer Marsman erklärte, dass ARD kein einziges globales Verzeichnis anstrebt, sondern mehrere Erkennungsdienste ermöglicht. Die Spezifikation ist jetzt mit Referenzimplementierungen und Dokumentation veröffentlicht.
Quelle: InfoQ 中国 —
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