Agentic Resource Discovery è la nuova specifica aperta per pubblicare, trovare e verificare agenti, server MCP, skill e API sul web.
Il web sta per essere navigato da molti più agenti software che persone. Ma un agente capace di eseguire azioni ha ancora un problema fondamentale: come trova il tool giusto, come capisce chi lo pubblica e come verifica che sia sicuro collegarsi?
Il 17 giugno 2026 Google e un gruppo di partner del settore hanno annunciato Agentic Resource Discovery (ARD), una specifica aperta per pubblicare, cercare e verificare risorse destinate agli agenti AI. È un tassello meno spettacolare di un nuovo modello, ma potenzialmente più strutturale: prova a dare al web agentico ciò che motori di ricerca e DNS hanno dato al web tradizionale — un livello condiviso di scoperta.
Il problema non è più soltanto eseguire, ma trovare
MCP, A2A, OpenAPI e i diversi framework agentici permettono già di invocare strumenti o far collaborare sistemi. Tuttavia, conoscere in anticipo l’endpoint corretto non scala. Un agente operativo potrebbe dover interrogare il monitoraggio, consultare documentazione, controllare deploy e aprire un ticket: capacità distribuite tra fornitori, protocolli e domini diversi.
ARD si colloca prima dell’invocazione. Non esegue il tool e non sostituisce il suo protocollo: descrive cosa è disponibile, chi lo offre e come raggiungerlo. La risorsa viene poi chiamata attraverso il proprio meccanismo nativo.
Come funziona ARD
L’architettura ruota attorno a due elementi:
- Cataloghi. Un’organizzazione pubblica sul proprio dominio un file
ai-catalog.jsonche descrive agenti, server MCP, skill, API o workflow disponibili. - Registri. Servizi federati indicizzano i cataloghi e rispondono alle ricerche degli agenti, applicando propri criteri di fiducia, ranking e accesso.
Il flusso proposto può essere riassunto in quattro passaggi:
- il provider pubblica il catalogo in un percorso standard
/.well-known/ai-catalog.json; - un registro lo indicizza, oppure un agente lo legge direttamente da un dominio già noto;
- metadati verificabili aiutano a confermare identità e provenienza del publisher;
- l’agente si collega direttamente alla risorsa usando MCP, A2A, OpenAPI o un altro protocollo dichiarato.
La specifica è open source, con licenza Apache 2.0, e nasce con contributi di realtà tra cui Google, Microsoft, GitHub, Hugging Face, Cisco, NVIDIA, Salesforce e ServiceNow.
ARD non è “un altro MCP”
La distinzione è importante. MCP descrive come un client AI comunica con strumenti e contesti; A2A disciplina la collaborazione tra agenti; ARD aiuta a scoprire quale risorsa usare. È quindi uno strato complementare, non un concorrente.
Nemmeno esiste un catalogo centrale obbligatorio. Possono esserci registri pubblici, verticali o interni a un’azienda, ciascuno con politiche diverse. È una scelta coerente con l’architettura del web: identità ancorata al dominio, discovery federata, connessione diretta.
Dal SEO alla “agent discoverability”
Per vent’anni le aziende hanno ottimizzato siti e contenuti affinché fossero comprensibili ai motori di ricerca. Con ARD emerge un nuovo requisito: rendere le capacità operative comprensibili agli agenti.
Un catalogo ben progettato dovrà avere descrizioni precise, query rappresentative, versioni, limiti e protocolli dichiarati. Pubblicare un endpoint senza governance non basta. La qualità della metadata diventa parte del prodotto, perché influenza ciò che un agente può trovare e la fiducia con cui lo seleziona.
Cosa cambia per un’azienda
- Il dominio diventa un punto di fiducia. Le capacità ufficiali possono essere ricondotte alla presenza digitale controllata dall’organizzazione.
- Tool interni e partner diventano ricercabili. Un registro privato può indicizzare risorse selezionate senza esporle pubblicamente.
- La governance entra nella discovery. Egress policy, pinning delle versioni, identità e audit devono precedere l’esecuzione.
- Le integrazioni diventano meno rigide. Un agente può trovare a runtime una capacità compatibile invece di dipendere solo da connettori configurati a mano.
Una checklist prudente per iniziare
- inventariare agenti, API, server MCP e workflow realmente supportati;
- separare chiaramente risorse pubbliche, partner e interne;
- definire ownership, versionamento e ciclo di vita di ogni entry;
- pubblicare descrizioni che dichiarino capacità e limiti, senza inserire segreti;
- mantenere autenticazione, autorizzazione, logging e rate limit sul livello di esecuzione.
ARD è giovane e l’ecosistema è ancora in formazione. Non è un invito ad aprire indiscriminatamente l’infrastruttura, ma a prepararsi a un web in cui software autonomo scopre servizi attraverso standard aperti.
Perché ne parliamo ora
La competizione AI si sta spostando dal modello isolato all’ecosistema: tool, identità, autorizzazioni, osservabilità e interoperabilità. Chi progetta oggi API o piattaforme dovrebbe già chiedersi non soltanto “come le userà una persona?”, ma anche “come potrà scoprirle e valutarle un agente?”.
ElaraTeq segue questi standard con un approccio pragmatico: sperimentazione controllata, infrastruttura verificabile e sicurezza prima dell’automazione. Se vuoi valutare come preparare servizi e dati aziendali al web agentico, parliamone.
