Google 發表了 Agentic Resource Discovery 規格，這是一套開放標準，試圖解決一個拖累 AI 代理發展的基礎架構難題：代理如何在網路某處找到合適的工具或服務、決定該用哪一個，並驗證連接它是否安全。如今這些能力散落在零散、各自獨立的登錄機制中，一個在某個生態系裡打造出來的代理，幾乎沒有辦法觸及另一個生態系所託管的工具。
這套設計刻意保持簡單，並走網路風格。一個組織在自家網域的某個眾所周知路徑上發布一份靜態的 ai-catalog.json 檔案，列出它所提供的 AI 能力，就像網站發布一份 robots.txt 檔案或 sitemap 一樣。接著，一個獨立的登錄 API 會爬取並索引這些已發布的目錄，並以排序過的配對結果回應自然語言查詢，讓代理能用白話請求某項能力，並取回它確實能連接的候選對象。該規格採用 Apache 2.0 授權，建立在 Google 稱為 AI Catalog 的共用資料模型之上。
它是和已經在運作的協定並肩搭配，而非互相對立。像 Model Context Protocol 這類協定規範代理找到工具後如何與之溝通，ARD 則處理在這之前的一步，也就是發現與驗證：有哪些工具存在、哪些值得信任。驗證這個面向和發現同樣重要，因為一個將自主呼叫某項服務的代理，需要某種依據來判斷它是真正、安全的那一個，而不是仿冒的山寨貨。
其訴求是打造一個開放的代理網路，一個讓來自不同廠商的工具與代理能彼此找到對方的層級，而不必所有人都匯流到某一家公司的目錄中。它能否站穩腳步取決於採用程度，因為一套發現標準的用處，取決於有多少目錄向它發布、又有多少代理會讀取它們，而且在如何讓代理生態系互相連接這件事上，Google 並非唯一提出主張的一方。但它所點出的問題確實存在：隨著代理數量倍增，網路需要一種方式讓它們彼此尋找與查核，而一個 robots.txt 形式的答案，至少是個熟悉的起點。