구글, 마이크로소프트 등 11개 기업이 AI 에이전트 발견 사양 공개
핵심
구글, 마이크로소프트, 깃허브, 허깅페이스를 포함한 11개 기업이 에이전트 리소스 발견(Agentic Resource Discovery, ARD) 개방형 사양을 공개했다. 이는 AI 에이전트가 웹 전체에서 도구, 기술, 다른 에이전트를 찾고 검증하는 방법을 정의한다.
배경
- 6월 17일 공개된 ARD 초안 사양은 여러 기여사의 참고 구현(reference implementation)과 함께 공개됨
- 아파치 2.0 라이선스로 제공되며, 리눅스 재단 산하 워킹그룹이 관리하는 AI 카탈로그 데이터 모델 기반
- 기여사: 시스코, 데이터브릭스, 고대디, 엔비디아, 세일즈포스, 서비스나우, 스노우플레이크
ARD가 해결하는 문제
현재 AI 에이전트는 사용할 각 도구, MCP 서버(Model Context Protocol 서버), API를 미리 연결해야 한다. 더 많은 기업이 자신의 기능을 공개하면서 이런 사전 연결 방식이 확장성을 잃게 됐다. ARD는 발견 과정을 런타임에서 이루어지는 검색 단계로 전환한다. 이 변화는 주로 도구와 에이전트를 공개하는 기업에 영향을 미치며, 현재로선 일반적인 콘텐츠 사이트에는 영향이 제한적이다.
ARD의 작동 방식
ARD는 카탈로그와 레지스트리라는 두 가지 요소에 의존한다.
- 카탈로그: 조직이 자신의 도메인 내 잘 알려진 경로에 호스팅된 ai-catalog.json 파일을 게시한다. 이 파일에 자신이 제공하는 도구, MCP 서버, 에이전트, API가 나열된다.
- 레지스트리: 이러한 카탈로그를 크롤링하고 인덱싱한 뒤, 에이전트의 자연언어 요청에 응답한다.
- 신뢰성 검증: 각 카탈로그가 발행자의 도메인에 있으므로, 사양은 도메인 소유권으로 발행자를 검증한다. 프로덕션 환경에서는 발행자가 신뢰 메타데이터를 첨부하여 에이전트나 레지스트리가 연결 전 발행자의 암호학적 신원을 확인할 수 있다. 기능이 선택되면 ARD는 역할을 마치고 에이전트가 도구 자체의 프로토콜을 사용하여 직접 연결한다.
동시 구현
여러 기여사가 발표와 같은 날 작동하는 도구를 공개했다.
- 깃허브: 코파일럿(Copilot)이 선택된 레지스트리에서 일치하는 MCP 서버, 기술, 도구, 에이전트를 발견할 수 있는 에이전트 파인더(agent finder) 출시. 사용자가 연결할 내용을 제어
- 허깅페이스: ARD 서비스 전체에서 기술과 MCP 서버를 검색하는 디스커버 도구(Discover Tool) 공개
- 시스코: 사양을 리눅스 재단 산하 오픈소스 프로젝트인 AGNTCY 에이전트 디렉토리에 연결
더 넓은 맥락
이번 공개는 웹의 기계 가독 계층(machine-readable layer)을 목표로 하는 개방형 사양들의 흐름에 이어진다. 구글은 AI 시스템 간 조직 지식 공유 사양인 **개방형 지식 포맷(Open Knowledge Format)**을 2일 앞서 발표했다. 이런 노력들의 공통 패턴은 동일하다: 조직이 자신의 도메인 아래 구조화된 파일을 공개하면, 누군가 수동으로 연결하지 않아도 AI 시스템이 노출된 내용을 활용할 수 있도록 한다.
구글의 역할
구글의 역할은 젬마이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼(Gemini Enterprise Agent Platform) 일부인 **에이전트 레지스트리(Agent Registry)**에 중심이 있다.
구글은 에이전트 레지스트리가 에이전트 리소스를 호스팅하고 검색하며 엔터프라이즈 거버넌스를 처리할 것이라고 밝혔다. 플랫폼의 네이티브 ARD 지원은 향후 몇 개월 내 예정되어 있으며, 이를 통해 조직이 내부 레지스트리를 더 넓은 네트워크에 연결할 수 있게 될 것이다. 현재 이 지원은 아직 실시간으로 제공되지 않으며, ARD는 사양이지 구글 검색 기능이 아니다.
중요도 평가
의미는 공개하는 내용에 달려 있다. ARD는 호출 가능한 기능(소프트웨어가 연결하는 API, MCP 서버, 에이전트)의 발행자를 위한 것이다. 도구를 공개하는 기업은 에이전트에 발견되고 신뢰받기 위한 명확한 방법을 갖게 된다. 일반적인 콘텐츠 사이트는 현재로선 명확한 실행 방안이 없다.
이 노력의 가치에 대해 의견이 나뉜다. 구글의 존 뮬러(John Mueller)는 LLM 시스템이 llms.txt 같은 파일로 한 사이트를 다른 사이트와 구별할 수 없으며, 미래의 에이전트 지향 전략보다 현재 필요에 집중할 것을 권고했다. ARD가 콘텐츠가 아닌 도구와 에이전트를 대상으로 하는 만큼, 향후 트래픽을 생성할지 불확실한 시스템을 위해 지금 구축하는 것의 의미에 대한 의문이 제기된다.
향후 전망
사양은 v0.9 초안 단계이며, 기여사들은 프로젝트의 깃허브 저장소를 통해 변경사항을 요청하고 있다. ARD의 영향 범위는 카탈로그를 대규모로 크롤링하고 인덱싱할 수 있는 레지스트리의 존재에 달려 있으며, 이런 생태계는 여전히 초기 단계다. 구글의 에이전트 레지스트리 지원은 수개월 후 예정되어 있다.
이 네트워크가 발전한다면, 이점은 주로 다른 기업이 필요로 하는 도구와 에이전트를 제공하는 기업에 돌아간다. 구글의 초기 에이전트 웹 기능들이 이를 시사한다. 당장의 관심사는 현재의 플랫폼과 도구가 ARD를 채택할지, 그리고 어떤 것을 공개할 것을 요구할지 하는 점이다.