AI エージェントが API と対話できるようにする新しい仕様として agents.json が登場し、開発者コミュニティ内で大きな議論を巻き起こしています。 Wildcard AI によって作成されたこのオープン仕様は、従来の API 構造と大規模言語モデル（LLM）のニーズの間のギャップを埋めることを目指していますが、コミュニティからのフィードバックでは、そのアプローチ、ライセンス、および潜在的な採用について、熱意と懸念の両方が明らかになっています。
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| AI エージェント間の相互作用のための新しい仕様について議論する Wildcard AI の創設者たち |
ステートレスとステートフルプロトコル：MCP との比較
agents.json を巡る最も顕著な議論の一つは、Model Context Protocol（MCP）と比較したステートレスアプローチに関するものです。MCP がクライアントとサーバー間の1:1の接続と共有コンテキストを維持する一方、agents.json は意図的に従来の API 開発でより馴染みのあるステートレスな道を選んでいます。この根本的な違いにより、どちらのアプローチが AI エージェント開発の未来により良く貢献するかについて、コミュニティが分かれています。
「 MCP は共有コンテキストが利点となるステートフルシステムには優れていますが、これはまれなケースです。開発者は一般的に API をステートレスな方法で使用するクライアントを書き、私たちはこの多数のユーザーを支援したいと考えています。」
Wildcard AI チームは、この2つのプロトコルが相互に排他的ではないと主張し、agents.json は外部エンティティに依存するのではなく、アプリケーション内で状態を管理することを好む開発者向けのギャップを埋めるものだと提案しています。一部のコミュニティメンバーは、両方のアプローチが共存し、新興 AI エージェントエコシステムの異なるユースケースに対応する可能性があると推測しています。
ライセンスの懸念が採用を脅かす
コミュニティの議論で特定された agents.json 採用への最も重要な障壁は、おそらくそのライセンス構造でしょう。仕様自体は Apache 2.0 ライセンスの下にありますが、Python 実装パッケージはより制限的な AGPL ライセンスを使用しています。これにより、商業的な実現可能性と統合の可能性について懸念が生じています。
複数の開発者が、AGPL ライセンスのパッケージをどのように商用製品に組み込むことができるのかという疑問を投げかけており、一部はライセンスの制限により到底使えないと述べています。 Wildcard AI チームはこれらの懸念を認め、主に大手クラウドプロバイダーが彼らの作業をプロキシサービスに変えることを防ぎたいと説明していますが、 LangChain や CrewAI のようなオープンソースフレームワークとの統合は許可しています。
このライセンスに関する議論は、オープンソース AI プロジェクトが自分たちの作業を保護することと広範な採用を促進することのバランスをとる必要があるという微妙な問題を浮き彫りにしています。
シンプルさ vs OpenAPI 互換性
コミュニティは、agents.json が OpenAPI との厳密な互換性を維持すべきか、それともシンプルさを優先すべきかで意見が分かれているようです。一部の開発者は OpenAPI の基盤を評価し、多くの API ドキュメントプラットフォームが OpenAPI 仕様をエクスポートできることを指摘しています。一方で、この互換性が不必要な複雑さを加えているのではないかと疑問視し、OpenAPI が普遍的な採用を達成していないことを指摘する声もあります。
Wildcard AI チームは、現在 OpenAPI 上に構築していますが、agents.json を REST API を超えて拡張できるように設計しており、 GraphQL 、 gRPC 、および内部 SDK をサポートする計画があることを示しています。これは、agents.json が OpenAPI の起源を超えて進化しながらも、後方互換性を維持する可能性があることを示唆しています。
ドキュメントとユーザビリティの課題
複数のコミュニティメンバーが、ドキュメントの問題により agents.json の理解と実装に困難を感じていると指摘しています。具体的な不満には、レジストリ内の例ファイルを見つけることの難しさや、ドキュメント内に明確ですぐにアクセスできる例が不足していることが含まれています。
これに応じて、 Wildcard AI チームはレジストリにダウンロードボタンを追加し、ドキュメントの改善の必要性を認めています。また、バリデーターやインタラクティブビルダーなど、agents.json ファイルの作成を容易にするツールを開発する計画も言及しています。
agents.jsonの主な特徴
- OpenAPI標準の上に構築されている
- ステートレスなAPIインタラクションに焦点を当てている
- LLM消費のためのAPI説明を最適化している
- 複数ステップのAPI操作のための「フロー」と「リンク」の概念を導入
- 仕様はApache 2.0ライセンスの下で提供
- 実装（ Wildcard Bridge ）はAGPL v3ライセンスの下で提供
コミュニティの懸念事項
- 商用採用を制限するAGPLライセンス
- ドキュメントの明確さとアクセシビリティ
- 他の標準（ MCP 、 Arazzo 、 llms.txt ）との重複
- ビジネスモデルの持続可能性
- API提供者にとっての実装の複雑さ
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| Resend API のインターフェースを紹介するライブデモで、現在の API が抱える使いやすさの課題を示しています |
ビジネスモデルに関する質問
Y Combinator 支援企業として、 Wildcard AI はプロトコルをどのように収益化する計画なのかという質問に直面しています。チームは、agents.json ファイルを消費するエンド開発者に課金するのではなく、標準の「白手袋」実装のために API プロバイダーに課金することが主な収益戦略であることを示しています。
このアプローチは、大手企業がスタートアップによって作成された標準を採用するかどうかについて懐疑的な見方を引き起こしていますが、チームは Resend や Alpaca のような企業がすでにプロトコルの実装に興味を示していると述べています。
結論として、agents.json は AI エージェントが API と効果的に対話できるようにするという課題を解決するための興味深いアプローチを表しています。コミュニティはその潜在的な価値を認識していますが、ライセンス、互換性、ドキュメント、およびビジネスの実現可能性に関する質問が、それが広く採用されるか、あるいはニッチなソリューションにとどまるかを決定する可能性が高いでしょう。AI エージェントの能力が急速に進化し続けるにつれて、標準化された対話プロトコルの必要性がますます重要になり、最終的には agents.json または同様のソリューションが標準として浮上することを示唆しています。