論文の概要: A Survey of AI Agent Registry Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03095v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 05:17:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.789885
- Title: A Survey of AI Agent Registry Solutions
- Title（参考訳）: AIエージェントレジストリソリューションに関する調査
- Authors: Aditi Singh, Abul Ehtesham, Ramesh Raskar, Mahesh Lambe, Pradyumna Chari, Jared James Grogan, Abhishek Singh, Saket Kumar,
- Abstract要約: 自律型AIエージェントがクラウド、エンタープライズ、分散環境にわたってスケールするにつれ、標準化されたレジストリシステムの必要性が重要になっている。
本稿では,MCP の mcp.,A2A の Agent Card,NANDA の AgentFacts という,それぞれ独自の検証可能なメタデータモデルによって定義された3つの著名なレジストリアプローチについて検討する。
論文は、AIエージェントのインターネットのためのレジストリシステムの設計と採用を導くための提案と勧告で締めくくっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.500986125166454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As As autonomous AI agents scale across cloud, enterprise, and decentralized environments, the need for standardized registry systems to support discovery, identity, and capability sharing has become essential. This paper surveys three prominent registry approaches each defined by a unique metadata model: MCP's mcp.json, A2A's Agent Card, and NANDA's AgentFacts. MCP uses a centralized metaregistry with GitHub authenticated publishing and structured metadata for server discovery. A2A enables decentralized interaction via JSON-based Agent Cards, discoverable through well-known URIs, curated catalogs, or direct configuration. NANDA Index introduces AgentFacts, a cryptographically verifiable and privacy-preserving metadata model designed for dynamic discovery, credentialed capabilities, and cross-domain interoperability. These approaches are compared across four dimensions: security, scalability, authentication, and maintainability. The paper concludes with suggestions and recommendations to guide future design and adoption of registry systems for the Internet of AI Agents.
- Abstract（参考訳）: 自律型AIエージェントがクラウド、企業、分散化された環境にわたってスケールするにつれ、発見、アイデンティティ、能力共有をサポートするための標準化されたレジストリシステムの必要性が高まっている。
本稿では,MCPのmcp.json,A2Aのエージェントカード,NANDAのエージェントファクトという,ユニークなメタデータモデルによって定義された3つの著名なレジストリアプローチについて検討する。
MCPは、GitHub認証のパブリッシュとサーバディスカバリのための構造化メタデータを備えた集中型メタレジストリを使用している。
A2AはJSONベースのエージェントカードによる分散インタラクションを可能にし、よく知られたURI、キュレートされたカタログ、あるいは直接設定を通じて発見できる。
NANDA IndexがAgentFactsを導入した。AgentFactsは、動的発見、認証機能、ドメイン間の相互運用性のために設計された、暗号的に検証可能なプライバシ保護メタデータモデルである。
これらのアプローチは、セキュリティ、スケーラビリティ、認証、保守性という4つの側面で比較される。
論文は、AIエージェントのインターネットのためのレジストリシステムの設計と採用を導くための提案と勧告で締めくくっている。
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