MCP、Skill、A2A。エージェント連携の土台は急速に整ってきた。しかし一つだけ、まだ人間が担っている工程がある。「どのツールを使うか」を決める、発見のプロセスだ。
Hugging Face のブログ Agentic Resource Discovery: Let agents search for tools, skills, and other agents は、その発見をエージェント自身に渡す新仕様 ARD（Agentic Resource Discovery）を紹介している。Microsoft、Google、GoDaddy など複数社が参加した草案仕様で、エージェントが実行時にツールや他のエージェントをフェデレーテッドレジストリ上で検索できる仕組みを定義する。製品でもマーケットプレイスでもなく、どの会社でも独自に実装できるオープン仕様だ。
「インストール前提」の設計が限界に近づく
現状のエージェント開発は「インストール前提」のモデルだ。使うMCPサーバのURLをあらかじめ設定ファイルに書き込み、プラグインを事前に接続する。使うツールが数個程度なら問題ない。しかし、エージェントの活用範囲が広がるにつれて、この事前接続の管理コストは膨らんでいく。
代替策として、利用可能なツール一覧をすべてコンテキストウィンドウに詰め込んでLLMに選ばせる方法もある。ただしトークン予算は有限で、ツールの説明が薄ければ選択精度も下がる。ARDはこの選択プロセスをLLMの外に出す。
発見を外部化する
ARDが定義するのは、検索と発見の層だ。エージェントはランタイムで必要なツールを検索し、見つかったものを動的に統合して使える。今のウェブが「知らないサイトを検索で見つける」ように、エージェントが「知らないツールを検索で見つける」インフラを想定している。
エージェントが事前にインストールされたツールの中でしか動けないなら、使える場面は限られる。ARDが広がれば、エージェントは未知の領域でも必要な能力を探しながら動けるようになる。MCP・A2Aと並ぶ、エージェント基盤のもう一層として見ておきたい仕様だ。
出典：Agentic Resource Discovery: Let agents search for tools, skills, and other agents（Hugging Face Blog、2026年6月17日）
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