一项用于在网络中查找和验证工具、技能及智能体的开放规范。
智能体正成为更庞大生态系统中的参与者。它们日益依赖分布在团队、组织和平台上的工具、技能及其他智能体。
为了让这个生态系统能够规模化发展，智能体需要可靠地回答三个问题：正确的功能在哪里？我实际应该使用哪个功能？以及如何验证连接它是安全的？
目前，跨组织回答这些问题尚无标准方法。
因此，我们宣布推出智能体资源发现（ARD），这是一项用于在网络中发布、发现和验证 AI 能力的开放规范。ARD 与行业合作伙伴共同开发，允许工具和服务被安全地共享和连接，无论其底层框架、协议或提供商如何。
与智能体生态系统中的合作伙伴共同构建
智能体网络中缺失的一层
设想一个运维智能体正在调查一起生产环境事故。要解决问题，它可能需要查询可观测性系统、搜索工程文档、审查部署历史、创建支持工单，甚至可能还要咨询专门的故障排查智能体。
虽然许多平台已经拥有管理这些能力的自定义注册中心，但它们仍然碎片化，且局限于特定生态系统内。这种互操作性的缺失阻碍了智能体在不同工具间轻松通信。目前缺少的是一种标准方式，让智能体能够跨组织边界发现能力，并对其所找到的内容建立信任。
ARD 提供了这一层。它标准化了能力如何在一个组织自己的域名下发布，以及如何在联邦注册中心中被索引，从而使任何智能体都能动态地找到完成任务的正确资源。在此之后，ARD 便退居幕后——移交可验证的信任元数据，以便智能体能够使用工具的原生协议建立直接、安全的连接。
ARD 的工作原理
该架构依赖于两个基本元素：目录和注册中心。
- 目录：为了让资源可被发现，组织会发布一个目录，描述其可用的能力。由于这些目录直接托管在组织自身的域名下，该域名的所有权便构成了身份与信任的加密基础。
- 注册中心：注册中心充当智能体网络的搜索引擎。它们爬取已发布的目录，对其内容进行索引，并使其可被搜索。当智能体提交发现请求时，注册中心会返回匹配的能力，以及连接前验证发布者身份并建立信任所需的元数据。
下方视频演示了一个 ARD 客户端在运行时动态发现并执行全新能力的过程。请在终端窗口中关注以下四个关键阶段：
- 发布目录：提供方在其域名的已知路径下托管一个 `ai-catalog.json` 文件。该目录描述了提供方可用的能力，这些能力可以包括 MCP 服务器、A2A 智能体、OpenAPI 工具，甚至其他嵌套目录。
- 发现与解析：当客户端智能体需要某项能力时，它可以使用自然语言意图查询 ARD 注册中心（该注册中心可主动爬取并索引这些目录），也可以完全绕过搜索，直接从已知合作伙伴的域名获取目录。
- 加密验证：在生产环境中，发现层允许发布者附加可验证的信任元数据。无论是通过搜索还是直接获取发现，这都能让客户端智能体或注册中心在连接到端点之前，主动确认发布者的真实加密身份。
- 直接运行时连接：客户端智能体动态加载所选能力，使用其原生协议或 API 进行交互，并将结果返回给用户。
将 ARD 引入 Gemini 企业智能体平台
正如开放网络实现了信息的民主化，ARD 实现了 AI 资源发现的民主化。Google Cloud 通过 Gemini 企业智能体平台中的智能体注册中心（Agent Registry）对此提供支持——该企业级产品实现了这一愿景，并构成了这个全球联邦网络的一部分。
Agent Registry 能够确保企业可以信任、治理并规模化地兑现这一承诺。它提供完全托管的支持，用于搜索、发现和托管智能体资源，包括智能体、技能、MCP 服务器及其他工具。此外，它还允许用户将这些能力直接接入 Agent Registry，并且很快将支持经过身份验证的发布者入驻。
重要的是，Agent Registry 在企业治理中扮演着核心角色。这包括分配全局唯一的带命名空间的 URN、执行智能体出站策略，以及锁定工具和规范。它还利用 Agent Identity 进行安全资源管理，以验证信任清单——即 ARD 的加密层，用于证明智能体的真实性并满足 HIPAA 等企业合规标准。
对 ARD 的原生支持将在未来几个月内于 Agent Platform 中提供，使组织能够安全地将其内部注册中心连接到更广泛的网络。
ARD 入门指南
ARD 规范现已发布。如需参与：
- 发布你的第一个目录：按照快速入门指南，在你的域名上托管一个 `ai-catalog.json` 文件，几分钟内即可让你的服务被发现。
- 阅读规范：查看规范，包括完整的模式、联合模型、信任架构和参考实现。
- 加入社区：访问我们的 GitHub 仓库，贡献实现、提出模式更新，并参与 ARD 的演进。
智能体生态系统在去中心化和开放的环境下运行最佳。ARD 是我们为保持这一状态所做的贡献。我们期待你的反馈——以及你的目录！
致谢
Agentic Resource Discovery 规范采用 Apache 2.0 许可，并基于 AI Catalog 基础数据模型构建。我们感谢 Linux 基金会旗下的 AI Catalog 工作组，以及帮助塑造该规范和参考实现的启动合作伙伴。
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