Agentic Resource Discovery（ARD）：智能体发现的开放规范
AWS Agent Registry 与 ARD 规范如何为您的智能体提供跨环境发现能力
随着组织大规模使用人工智能（AI）智能体和工具，找到合适的资源反而成了难题。团队构建模型上下文协议（MCP）服务器、部署智能体、创建专用工具，但如果没有一个中央目录，这些资源就会被隔离在各个角落。开发者需要手动查找资源、验证它、连接它，并持续维护这种连接。更糟糕的是，为一个 AI 客户端配置好的智能体，无法直接供另一个客户端使用。当团队只接入了少量工具时，这样的做法还能应付；但随着智能体、MCP 服务器、技能和 API 的数量不断增长，并且分布在公共注册表和私有企业环境中，这种方式就难以扩展了。
AWS Agent Registry：集中式、可搜索的目录
AWS Agent Registry 为您的组织提供集中式目录，涵盖智能体、MCP 服务器、工具、智能体技能和自定义资源。它围绕两个核心概念构建：
- 注册表（Registries）：注册表是您在 AWS 账户中创建的目录，拥有自己的授权配置和审批设置。您可以运行一个组织级的注册表，也可以按资源类型、阶段或团队拆分多个注册表。通过跨账户共享，一个注册表可以为整个 AWS Organization 提供服务。
- 注册记录（Registry Records）：注册记录代表单个资源，包含描述资源是什么、做什么以及如何访问的元数据。
工作流程非常直接：
- 创建注册表：管理员创建注册表，配置审批设置，并使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 或来自企业身份提供商的 JSON Web Token (JWT) 设置授权。
- 发布记录：发布者将自己的 MCP 服务器、智能体或工具描述为记录，并提交审批。
- 管理并审批记录：审核人审查待处理的记录，批准或拒绝，并对不再使用的记录进行弃用标记。
- 发现已批准的资源：消费者（无论是人类用户还是 AI 智能体）可以在注册表中搜索所需的资源。
它为何具备企业级就绪能力
Curation（内容管理）：审批工作流确保只有符合你的安全、合规和质量标准的记录才能被搜索到。管理员可以随时将记录从发现结果中移除。
混合搜索：将语义理解与关键词匹配相结合，因此自然语言查询和精确名称查找都能返回相关结果。
MCP 原生访问：注册表通过远程 MCP 端点提供，因此任何兼容 MCP 的客户端都可以直接搜索和使用该注册表。
灵活授权：使用 IAM 凭证或企业身份提供者签发的 JWT 来控制访问权限。
多环境挑战
AWS Agent Registry 解决了你 AWS 环境中的发现问题。但大多数企业并非只在一个地方运行。智能体和工具分布在多个云、本地基础设施、SaaS 平台和企业应用中，每个环境都有自己的注册表、命名约定和元数据模式。当每个环境用各自的格式来描述智能体资源时，要汇聚在一起，就需要为每对需要互操作的注册表开发定制连接器。共享规范可以改变这个局面：如果每个注册表都以相同的格式描述资源，并通过通用协议暴露发现能力，那么发布者只需描述一次，消费者就可以在任何地方发现资源。
由此进入：Agentic Resource Discovery (ARD)
ARD 是一项开放标准，而不是一个产品或单个注册表。它基于 Apache License 2.0 提供，发布于 agenticresourcediscovery.org 和 GitHub。AWS 在规范开发过程中提供了反馈。可以把 ARD 理解为支持注册表之间的联邦，类似于 DNS 支持跨网络的名称解析。企业可以在多个环境中部署智能体，每个环境的目录通过一个端点，以通用协议暴露这些资源。对于联合发现，任何注册表都可以利用对共享通用协议的理解，跨环境建立索引。因此，本地注册表可以通过 ARD 进行联邦，而无需双边协议或专有连接器。
ARD 如何与 AWS Agent Registry 互补
我们认为 ARD 是 AWS Agent Registry 模型的天然补充：
- 不迁移即可联邦化：拥有跨云、本地和 SaaS 的智能体基础设施的组织，可以用一种一致的格式暴露这些资源。我们期望 ARD 能够在不失去本地控制的前提下实现跨环境发现。
- 全局发现，本地控制：ARD 的设计反映了 AWS 客户所期望的控制模型：发布目录的组织控制目录内容、可见范围以及撤回访问的时间。我们期望 AWS Agent Registry 现有的访问控制仍然作为执行点，而 ARD 作为互操作层。
- 支持公开发现：以 ARD 作为共享协议，任何组织都可以在自己的域名上发布目录，供任何兼容 ARD 的客户端发现。我们期望 ARD 为 Agent Registry 客户打开跨组织发现路径。
了解更多
阅读 ARD 规范以了解目录和注册表模型。在 GitHub 上探索参考实现。查看 AWS Agent Registry 文档。阅读有关 AWS Agent Registry 现已预览发布的更多信息。
这仅仅是个开始。随着 AWS Agent Registry 和我们对开放发现标准的支持不断演进，我们期待您的反馈。
关于作者
Jeffrey Damick
Jeffrey 是 Amazon Web Services 的首席软件工程师，负责 Amazon Route 53 以及大规模 DNS 和网络技术。他近期的工作聚焦于 DNS 与人工智能的交汇点，探索现有的互联网基础设施如何支持 AI 智能体的发现与通信。这项工作包括演进基础互联网协议和标准，以实现对智能体及其能力的可扩展、开放发现。
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