AIエージェントがツールを発見・検証するためのGoogleのオープン標準規格

AIエージェントは、多くのチーム、組織、プラットフォームにまたがって分散したツール、スキル、そして他のエージェントに依存しています。これらの機能はそれぞれ独自のレジストリを持つ別々のシステムに存在しており、ある環境で動作するエージェントが別の場所でホストされているリソースを見つけて接続する手段は限られています。

Googleはこの課題に対処するため、Agentic Resource Discovery(ARD)を発表しました。これはWeb上でAI機能を公開、発見、検証するためのオープンな仕様です。基盤となるフレームワーク、プロトコル、プロバイダーに関わらず、組織をまたいでツールやサービスを共有・接続することが可能になります。

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ARDが解決する課題

本番インシデントを調査するオペレーションエージェントの例が、この仕様の必要性を示しています。問題を解決するには、オブザーバビリティシステムへの照会、エンジニアリングドキュメントの検索、デプロイ履歴の確認、サポートチケットの発行、専門トラブルシューティングエージェントへの問い合わせなど、多岐にわたる作業が必要になる場合があります。多くのプラットフォームではすでにこうした機能向けにカスタムレジストリが運用されていますが、それらのレジストリは特定のエコシステム内でサイロ化されたままになっています。ARDは、エージェントが組織の境界を越えて機能を発見し、発見した機能に対する信頼を確立するための標準的な手段を提供します。

「このエコシステムをスケールさせるには、エージェントが3つの問いに対して確実な答えを得られる必要があります。適切な機能はどこに存在するのか?実際に使うべき機能はどれか?そして、接続しても安全だとどう確認するのか?」とGoogleのソフトウェアエンジニアたちは説明しています

カタログとレジストリ

ARDは2つの構成要素を基盤としています。組織は自身が提供する機能を記述したカタログを公開します。このカタログはai-catalog.jsonファイルとして、組織自身のドメイン配下の既知のパスにホストされます。そのドメインの所有権が、アイデンティティと信頼の暗号的な基盤として機能します。カタログにはMCPサーバー、A2Aエージェント、OpenAPIツール、またはネストされたカタログを列挙できます。

レジストリはエージェントWebの検索エンジンとして機能します。公開されたカタログをクロールしてコンテンツをインデックス化し、検索可能な状態にします。エージェントが探索リクエストを送信すると、レジストリは接続前に発行者を検証するために必要なメタデータとともに、条件に一致する機能を返します。

ARDのワークフローは4つのステージを経て進みます。まず、プロバイダーが自身のドメイン上の既知のパスにカタログを公開します。次に、機能を必要とするエージェントが、自然言語のインテントでレジストリに問い合わせるか、既知のパートナーのドメインから直接カタログを取得します。本番環境では、発行者が検証可能な信頼メタデータを添付することができ、エージェントまたはレジストリは接続前に発行者の暗号的アイデンティティを確認できます。最後にエージェントが機能を読み込み、ネイティブプロトコルまたはAPIを通じて対話し、結果をユーザーに返します。

Gemini Enterprise Agent Platformでのサポート

Google Cloudは、フェデレーテッドネットワークの一部を構成するGemini Enterprise Agent Platform内のAgent Registryを通じて、この仕様をサポートしています。Agent Registryは、エージェント、スキル、MCPサーバー、その他のツールを含むエージェントリソースの検索、発見、ホスティングに対するホステッドサポートを提供します。機能を直接オンボードすることができ、認証済み発行者のオンボーディングも計画されています。

Agent Registryはエンタープライズガバナンス機能も担っています。グローバルにユニークな名前空間付きURNを割り当て、エージェントのエグレスポリシーを適用し、ツールや仕様をピン留めします。また、Agent Identityを使用して信頼マニフェストを検証することでセキュアなリソースを管理します。信頼マニフェストとは、エージェントの真正性を証明し、HIPAAなどのコンプライアンス基準を満たすための暗号化レイヤーです。ネイティブARDサポートは今後数カ月以内にAgent Platformへ提供される予定です。

提供状況

ARD仕様はApache 2.0ライセンスのもとで現在利用可能であり、Linux Foundation傘下のAI Catalog Working GroupによるAI CatalogデータモデルをベースとしていますDevelopers can publish a catalog using the → 開発者はクイックスタートガイドを使ってカタログを公開したり、スキーマやフェデレーションモデルを参照したり、プロジェクトのGitHubリポジトリを通じて貢献したりすることができます。

翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/18/google-agentic-resource-discovery/

ソース: helpnetsecurity.com