Alisina NawabiEen open standaard is pas zoveel waard als het aantal partijen dat hem omarmt. Daarom is het nieuws van deze week interessanter dan de lancering zelf: Google introduceerde twee dagen geleden ARD als open standaard waarmee AI-agenten zelfstandig de juiste tools en API's vinden en veilig gebruiken, en nu blijkt het geen solo-initiatief. Microsoft, Cisco en een rij andere techbedrijven hebben zich er meteen achter geschaard.
Van Google-initiatief naar brede coalitie
ARD staat voor Agentic Resource Discovery. Het is opgezet door Google, maar komt naar buiten met een opvallend brede groep mede-indieners. Naast Google staan onder meer Microsoft, Cisco en Nvidia op de lijst van launch-partners, samen met GitHub, Hugging Face en Snowflake. Dat is precies het soort coalitie dat een specificatie van een idee naar een de-facto standaard kan tillen.
Het project is open: ARD draait onder de Apache 2.0-licentie, ligt als concept (v0.9) op tafel, en partijen als Hugging Face hebben al een eerste referentie-implementatie laten zien. Google zelf maakt het concreet door ARD in te bouwen in Google Cloud als onderdeel van zijn Gemini Enterprise Agent Platform.
Hoe ARD werkt
Het probleem dat ARD oplost: een AI-agent kan pas iets nuttigs doen als hij weet welke tools en diensten er zijn, waar ze staan en of ze veilig zijn. In de meeste organisaties zit die kennis verspreid over losse silo's, zonder een laag die alles bij elkaar brengt.
ARD voegt die laag toe via twee onderdelen. Aanbieders publiceren een catalogus (een bestand, ai-catalog.json) waarin ze beschrijven welke capaciteiten ze hebben. Registries werken vervolgens als zoekmachines: ze crawlen die catalogi, indexeren ze en beantwoorden de vragen van een agent. In essentie helpt ARD een agent drie dingen te beantwoorden: waar vind ik een geschikte capaciteit, welke moet ik kiezen voor deze taak, en is die ook veilig.
Waarin het verschilt van MCP en A2A
Dit is geen concurrent van het Model Context Protocol (MCP) of Agent2Agent (A2A), maar een aanvulling. Waar MCP en A2A ervan uitgaan dat een ontwikkelaar al weet welke tool nodig is en die koppelt, regelt ARD de stap dáárvoor: het dynamisch ontdekken van tools tijdens runtime, zonder dat alles vooraf is geïnstalleerd. Je agent zoekt op het moment zelf de juiste capaciteit op, in plaats van dat je elke koppeling van tevoren moet vastleggen.
Wat dit betekent voor jouw bedrijf
Voor de meeste organisaties is ARD nog niet iets om vandaag te implementeren; het is een concept-specificatie. Maar de richting is duidelijk en relevant zodra je serieus met AI-agenten gaat werken. Bouw je iets op Azure of in een Cisco-netwerk, dan wordt ARD een opkomende standaard waar je rekening mee houdt, simpelweg omdat de grote platformen erop aansturen.
De bredere les is belangrijker dan de techniek zelf. De agent-wereld stevent af op een paar gedeelde standaarden, voor verbinding (MCP), voor samenwerking tussen agenten (A2A) en nu voor het vinden van tools (ARD). Dat is goed nieuws: gedeelde, open standaarden verkleinen het risico dat je vastzit aan één leverancier en maken het makkelijker om bouwstenen later te vervangen. Wie nu een eigen agent-architectuur opzet, doet er goed aan om op die open lagen te mikken, net als bij een aanpak die met één open orkestratielaag boven al je AI-agenten leverancier-onafhankelijk probeert te blijven. Mijn take: volg ARD op afstand, maar ontwerp je AI-stack nu al rond open standaarden in plaats van rond één platform.
