Google, Microsoft 및 11개 기술 거대 기업, Agentic Resource Discovery (ARD) 출시 — 'AI

AI 에이전트에게 인터넷 전체를 아우르는 전화번호부가 생겼습니다

2026년 6월 17일, Google과 Microsoft가 이끄는 11개의 주요 기술 기업 연합은 Agentic Resource Discovery (ARD) 사양을 발표했습니다. 이는 AI 에이전트가 런타임(runtime) 시점에 도구, 기술 및 기타 에이전트를 찾을 수 있는 보편적인 방법을 제공하는 개방형 표준입니다. 이를 에이전트 웹을 위한 도메인 네임 시스템 (DNS)이라고 생각하면 됩니다. 즉, AI 소프트웨어가 모든 엔드포인트에 명시적으로 연결되지 않고도 인터넷의 방대한 기능 생태계를 탐색할 수 있게 해주는 발견 레이어 (discovery layer)입니다.

이번 발표는 기술과 상호작용하는 방식을 급격히 재편하고 있는 AI 에이전트 생태계에 있어 중대한 전환점이 됩니다. 지금까지 에이전트는 사전에 접근하도록 구성된 도구만을 사용할 수 있었습니다. 이는 에이전트형 AI (agentic AI)가 데모 단계에서 프로덕션 단계로 넘어가면서 업계가 씨름해 온 심각한 병목 현상이었습니다.

ARD가 중요한 이유: 발견의 문제

오늘날의 AI 에이전트는 세 가지 근본적인 질문에 직면해 있습니다: 적절한 기능이 어디에 있는가? 실제로 어떤 기능을 사용해야 하는가? 그리고 연결해도 안전한지 어떻게 검증할 것인가? 현재의 환경은 에이전트가 도구를 호출하는 방식인 MCP (Model Context Protocol)와 에이전트 간의 통신 방식인 A2A (Agent-to-Agent)와 같은 강력한 프로토콜을 제공하지만, 조직의 경계를 넘어 기능을 찾고 발견한 것에 대한 신뢰를 구축하는 표준화된 방법이 부족한 상태입니다.

Microsoft의 Ramanathan Guha가 언급했듯이, "AI는 명시적으로 연결된 것만 사용할 수 있습니다. 그 외의 모든 것은 존재하지 않는 것이나 다름없습니다." ARD는 MCP와 A2A 앞단에서 발견 레이어 (discovery layer)로 자리 잡음으로써 에이전트 세계의 검색 엔진 역할을 수행하여 이 문제를 해결합니다.

ARD의 작동 방식: 4단계

Apache 2.0 라이선스 하에 호스팅되며 Linux Foundation에서 관리하는 AI Catalog 데이터 모델을 기반으로 구축된 이 사양은 네 가지 핵심 단계를 정의합니다:

1. 카탈로그 게시 (Publishing the Catalog)

조직은 자신의 도메인 내 잘 알려진 경로(well-known path)에 ai-catalog.json이라 불리는 매니페스트(manifest) 파일을 호스팅합니다. 이 카탈로그는 사용 가능한 기능들 — MCP 서버, A2A 에이전트, OpenAPI 도구, 또는 중첩된 하위 카탈로그(sub-catalogs) — 을 나열합니다. 이 파일이 조직의 자체 도메인에 존재하기 때문에, 도메인 소유권 자체가 신원(identity)과 신뢰(trust)를 위한 암호학적 기반(cryptographic foundation)이 됩니다.

2. 검색 및 해소 (Discovery and Resolution)

레지스트리(Registries) — 에이전트를 위한 검색 엔진이라고 생각하면 됩니다 — 는 이러한 카탈로그를 크롤링(crawl)하고 그 내용을 인덱싱(index)합니다. 에이전트가 특정 기능이 필요할 때, 일상 언어로 된 의도(plain-language intent)를 사용하여 레지스트리에 질의하거나, 알려진 파트너 도메인으로부터 카탈로그를 직접 가져옵니다. 이는 Mastercard와 같은 결제 네트워크가 동적 검색(dynamic discovery)이 유사하게 필요한 에이전트 간 결제 인프라를 구축하기 시작한 방식과 유사합니다.

3. 암호학적 검증 (Cryptographic Verification)

연결하기 전에, 클라이언트 에이전트는 제공자(provider)의 실제 신원을 암호학적으로 검증합니다. 신뢰 메타데이터(Trust metadata)가 검색 계층(discovery layer)에 부착되어, 런타임(runtime) 연결이 수립되기 전에 확인을 가능하게 합니다.

4. 직접 런타임 연결 (Direct Runtime Connection)

검증이 완료되면, ARD는 역할을 마칩니다. 에이전트는 검색 계층으로부터의 추가적인 오버헤드(overhead) 없이, 자신의 네이티브 프로토콜 — MCP, A2A, OpenAPI 또는 기타 방식 — 을 사용하여 해당 기능에 직접 연결합니다.

연합체 및 즉각적인 구현 (The Coalition and Immediate Implementations)

이 사양은 11개 기업에 의해 공동 개발되었습니다: Cisco, Databricks, GitHub, GoDaddy, Google, Hugging Face, Microsoft, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow, 그리고 Snowflake입니다. 여러 파트너사가 출시 당일에 구현 버전을 배포했습니다:

• GitHub는 개발자가 자연어(natural language)로 작업을 설명하면 큐레이션된 공개 카탈로그 또는 비공개 기업 레지스트리에서 순위가 매겨진 일치 항목을 받을 수 있는 참조 구현체인 Agent Finder for Copilot을 출시했습니다.
• Hugging Face는 자사의 허브(Hub)에 있는 수천 개의 스킬(skills)과 MCP 서버에 대해 시맨틱 검색(semantic search)을 제공하는 Discover Tool을 출시했습니다.
• Google은 Gemini Enterprise Agent Platform 내의 Agent Registry가 향후 몇 달 내에 네이티브 ARD 지원을 추가할 것이라고 발표했습니다. 여기에는 전역적으로 고유한 URN, 에이전트 송출 정책(agentic egress policies), 그리고 HIPAA를 포함한 컴플라이언스 표준 지원과 같은 엔터프라이즈급 기능이 포함됩니다.

이러한 시점은 더 넓은 산업계의 변화와 맞물려 있습니다: Qualcomm의 CEO는 최근 AI 에이전트가 전통적인 앱을 대체할 것이라고 예측했으며, Salesforce의 36억 달러 규모 Fin 인수는 업계가 에이전트 인프라(agentic infrastructure)를 얼마나 진지하게 받아들이고 있는지를 강조했습니다.

이것이 개발자와 기업에 의미하는 바

ARD는 현재 v0.9 초안(draft) 상태이며, 컨소시엄은 공식 GitHub 저장소를 통해 적극적으로 피드백을 요청하고 있습니다. 프로젝트 웹사이트에는 첫 번째 카탈로그를 게시하기 위한 퀵스타트 가이드가 포함되어 있습니다.

개발자에게 ARD는 하드코딩된 도구 통합(hard-coded tool integrations)의 종말을 의미합니다. 기업에게는 맞춤형 연락 없이도 자사의 AI 서비스가 자동으로 발견될 수 있음을 의미합니다. 그리고 더 넓은 생태계 측면에서, 이는 상호 운용 가능한 교차 조직적(cross-organizational) AI 에이전트라는 비전을 마침내 실질적인 현실로 만들 수 있는 누락된 인프라 계층입니다.

출처: Google Developers Blog | Technobezz

원래 게재: TekMag