Linux 基金会有 推出 Agentic AI 基金会 (AAIF) 在 Anthropic、Block 和 OpenAI 的贡献下，致力于标准化 AI 代理并防止不兼容的产品。该计划以开源社区为基础，旨在通过发布时捐赠的共享协议和框架来促进互操作性。人工智能系统正在从聊天机器人发展为与工具和数据交互的面向行动的代理。 Linux 基金会建立了 AAIF 作为专注于这些代理的开源项目的中立中心。这种设置解决了专有系统将用户锁定在特定生态系统中的碎片风险。初始捐款构成 AAIF 资源的核心。 Anthropic 提供了模型上下文协议 (MCP)，该协议标准化了模型、代理、工具和数据源之间的连接。 Block 贡献了 Goose，一个内部用于各种任务的开源代理框架。 OpenAI 捐赠了 AGENTS.md，这是一个简单的指令文件，开发人员将其添加到存储库中以指导 AI 编码工具的行为。这些元素作为构建兼容的人工智能代理的基础组件。 AAIF 成立之初的成员包括 AWS、Bloomberg、Cloudflare 和 Google。他们的参与表明了行业对制定共享标准的广泛承诺。这种合作确保人工智能代理在不同平台和供应商之间可靠运行。该基金会的结构支持协议的持续开发，从而实现无缝集成，从而减少每个项目对定制解决方案的需求。 OpenAI 工程师 Nick Cooper 将协议描述为代理和系统的共享语言。他表示：“我们需要多个 [protocols] 谈判、沟通和共同努力为人们创造价值，这种开放性和沟通就是为什么它永远不会是一家提供商、一家主机、一家公司的原因。”这个观点强调了标准化协议如何消除开发人员多余的集成工作。库珀强调，不同的协议允许不同提供商的各种人工智能组件之间进行灵活的协作。 Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 在启动讨论中概述了基金会的目标。他说：“通过将这些项目整合到 AAIF 下，我们现在能够协调专门针对人工智能代理的互操作性、安全模式和最佳实践。” Zemlin 将这种方法与封闭式专有堆栈进行了对比，其中连接、行为和编排仍然局限于有限的平台。 AAIF 协调努力，建立统一的代理交互方法，确保整个实施过程中安全措施和操作指南的一致性。 Block 是一家运营 Square 和 Cash App 的金融科技公司，通过 Goose 进入人工智能基础设施领域。 AI 技术负责人 Brad Axen 解释了每周数千名工程师在内部使用它进行编码、数据分析和文档记录的情况。 Axen 指出，开源 Goose 展示了该框架在大规模环境中与专有代理竞争的能力。他告诉 TechCrunch”，“将其推向世界为我们提供了一个地方，让其他人可以帮助我们做得更好。” Axen 补充道，“我们有很多开源贡献者，他们为改进开源所做的一切都会回到我们公司。”通过将 Goose 捐赠给 AAIF，Block 获得了参与社区测试和增强功能的机会。该框架与 MCP 和 AGENTS.md 等共享标准集成，体现了基金会模块化代理开发的目标。 Anthropic 捐赠的 MCP 主要针对 AI 集成的协议层。 MCP 提供了一种标准化方法，将 AI 模型链接到外部工具、数据和应用程序，避免创建大量自定义适配器。 MCP 的联合创始人 David Soria Parra 也有着广泛使用的愿望。他告诉 TechCrunch，“主要目标是在世界范围内得到足够的采用，使其成为事实上的标准。” Parra 继续说道：“如果我们有一个开放的集成中心，您可以作为开发人员构建一次东西，然后在任何客户端上使用它，我们的情况就会更好。”将 MCP 转移到 Linux 基金会可确保中立的管理权，防止任何单一供应商的主导地位。此举符合 AAIF 对代理标准的关注，与基金会现有的 PyTorch、Ray 和 Kubernetes 等项目不同，这些项目涵盖更广泛的人工智能和开发人员工具。 OpenAI 的 AGENTS.md 用作放置在代码存储库中的简单配置文件。它指导人工智能编码助手在该代码库中允许的操作和行为。该工具促进人工智能代理和开发环境之间的可预测交互，促进更安全、更高效的自动化。 AGENTS.md 与 MCP 和 Goose 相结合，为代理生态系统提供了一套有凝聚力的构建块。 AAIF 在定向基金模式下运作，公司的会员费支持其活动。泽姆林澄清说，财政捐助并不赋予对项目方向的控制权。技术指导委员会确定路线图和优先事项。这种治理模式保持了开放性和择优决策。 Linux 基金会在重大项目方面的经验为 AAIF 的结构提供了依据，强调社区驱动的发展而不是公司的要求。 AAIF 有效性的指标包括其标准的采用率及其与全球供应商代理商的整合。 Zemlin 将早期的成功衡量标准描述为“世界各地供应商代理使用的共享标准的开发和实施”。对于库珀来说，持续的进步涉及积极的改进。他表示，“我不希望它成为一个停滞不前的事情。我不希望这些协议成为这个基础的一部分，而这就是它们两年来的情况。它们应该不断发展并不断接受进一步的输入。”这些措施跟踪 MCP 等协议和 Goose 等框架如何影响现实世界的人工智能部署。即使在开放治理下，由于快速部署或高使用率，特定的实现也可能成为主导。 Zemlin 引用了开源领域的历史先例。他引用了 Kubernetes，它通过卓越的性能和采用而不是供应商强加，在容器编排中得到了普及。泽姆林表示，“主导地位源于优点，而不是供应商控制。”这种动态通过最大限度地减少自定义连接器开发、标准化代码库中的代理行为以及简化安全设置中的部署，使开发人员和企业受益。基础项目——用于连接的 MCP、用于指令的 AGENTS.md 和用于框架的 Goose——旨在创建一个人工智能代理模块化组合的生态系统。这与构成现代网络基础的互操作技术类似，允许来自不同来源的组件在没有专有障碍的情况下一起运行。 AAIF 的工作重点是特定于代理的编排、安全协议和集成标准，以支持这种互连的环境。
