Once empresas, incluidas Google, Microsoft, GitHub y Hugging Face, han publicado Agentic Resource Discovery (ARD). La especificación abierta establece cómo los agentes de IA encuentran y verifican herramientas, habilidades y otros agentes en la web.
Los contribuyentes publicaron el borrador de la especificación el 17 de junio, junto con implementaciones de referencia de varios de ellos. ARD tiene licencia Apache 2.0 y se basa en el modelo de datos del Catálogo AI mantenido por un grupo de trabajo de la Fundación Linux. La lista completa de contribuyentes también incluye a Cisco, Databricks, GoDaddy, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow y Snowflake.
¿Qué resuelve ARD?
La especificación pretende resolver un problema de coordinación. Hoy en día, un agente debe estar conectado con anticipación a cada herramienta, servidor MCP o API que utilice. A medida que más empresas publican sus propias capacidades, ese cableado previo deja de escalar.
ARD traslada el descubrimiento a un paso de búsqueda que ocurre en tiempo de ejecución. El cambio afecta principalmente a las empresas que publican herramientas y agentes, no a los típicos sitios de contenido por ahora.
Cómo funciona ARD
ARD se basa en dos piezas, que la especificación llama catálogos y registros.
Una organización publica un catálogo, un ai-catalog.json archivo alojado en una ruta conocida en su propio dominio, que enumera las herramientas, servidores MCP, agentes o API que pone a disposición.
Luego, los registros rastrean esos catálogos, los indexan y responden a las solicitudes de descubrimiento de los agentes en un lenguaje sencillo.
Debido a que cada catálogo se encuentra en el dominio de su propio editor, la especificación utiliza la propiedad del dominio para verificar quién lo publicó.
Para uso en producción, los editores pueden adjuntar metadatos de confianza para que un agente o registro pueda confirmar la identidad criptográfica del editor antes de conectarse. Una vez que se selecciona una capacidad, ARD desconecta y el agente se conecta directamente utilizando el protocolo propio de la herramienta.
Implementaciones el mismo día
Varios contribuyentes enviaron herramientas de trabajo basadas en las especificaciones el mismo día.
GitHub introdujo el buscador de agentes, que permite a Copilot descubrir servidores, habilidades, herramientas y agentes MCP coincidentes de un registro elegido, y los usuarios controlan lo que se conecta.
Hugging Face lanzó una herramienta Discover que busca habilidades y servidores MCP en los servicios ARD. Cisco vinculó la especificación a su Directorio de agentes AGNTCY, un proyecto de código abierto de la Fundación Linux.
El lanzamiento continúa una serie de especificaciones abiertas dirigidas a la capa de la web legible por máquina. Google publicó el formato de conocimiento abierto, una especificación para compartir conocimiento organizacional entre sistemas de inteligencia artificial, dos días antes. El patrón en estos esfuerzos es el mismo. Cada uno le pide que publique un archivo estructurado bajo su propio dominio para que los sistemas de inteligencia artificial puedan usar lo que usted expone, sin que nadie conecte la conexión a mano.
Donde encaja Google
La función de Google se centra en Agent Registry, parte de su plataforma Gemini Enterprise Agent.
La compañía dijo que Agent Registry alojará y buscará recursos de agentes y manejará el gobierno empresarial. El soporte nativo de ARD en la plataforma está planificado para los próximos meses, lo que, según Google, permitiría a las organizaciones conectar registros internos a la red más amplia. Ese soporte aún no está disponible y ARD es una especificación más que una función de búsqueda de Google.
Por qué esto importa
La división depende de lo que publiques. ARD es para editores de capacidades invocables, las API, los servidores MCP y los agentes a los que se conecta el software. Una empresa que publica herramientas tiene un método claro para que los agentes la encuentren y confíen en ella. Un sitio de contenido típico no tiene ninguna acción clara que tomar hoy.
Se debate el valor de este esfuerzo. John Mueller, de Google, ha argumentado que los sistemas LLM no pueden usar archivos como llms.txt para distinguir un sitio de otro, y recomendó centrarse en las necesidades actuales en lugar de futuras estrategias orientadas a los agentes. ARD apunta a herramientas y agentes, no a contenido, lo que plantea interrogantes sobre la construcción ahora de sistemas que pueden o no generar tráfico más adelante.
Mirando hacia el futuro
La especificación es un borrador v0.9 y los contribuyentes están solicitando cambios a través del repositorio GitHub del proyecto. Su alcance depende de registros que puedan rastrear e indexar catálogos a escala, y ese ecosistema aún se encuentra en sus primeras etapas. Faltan meses para el soporte del Registro de agentes de Google.
Si esa red se desarrolla, la ventaja será principalmente para las empresas que ofrecen herramientas y agentes que otros necesitan. Las primeras funciones de web agente de Google así lo insinúan. La preocupación inmediata es si sus plataformas y herramientas actuales adoptarán ARD y qué requerirán que usted publique.
