Agentic Resource Discovery (ARD): Wie AI-Agenten Ihre Tools und Services finden

Inhalt

Das Problem: Agenten können vieles, finden aber nichts
Was ist Agentic Resource Discovery?
So sieht ein AI-Katalog konkret aus
Vertrauen: Woher weiss ein Agent, dass ein Tool echt ist?
Konkrete Anwendungsfälle
ARD und das Open Knowledge Format
Erste Schritte mit ARD
Referenzen

Das Problem: Agenten können vieles, finden aber nichts

Ein AI-Agent soll einen Flug umbuchen, eine Störung analysieren oder Ihre Produktdaten abfragen. Die passenden Werkzeuge dafür existieren: MCP-Server, spezialisierte Agenten, offene APIs. Nur: Woher weiss der Agent, dass es sie gibt? Wo sie liegen? Und ob er dem Anbieter trauen kann?

Heute wird das von Hand gelöst. Entwickler verdrahten jede Integration einzeln, pflegen Listen von Endpunkten und hoffen, dass sich nichts ändert. Das Web hatte dasselbe Problem in den Neunzigern, bevor Suchmaschinen kamen. Für Agenten fehlte dieses Fundament bisher.

Google hat dafür im Juni 2026 die Agentic Resource Discovery Spezifikation (ARD) veröffentlicht: einen offenen Standard, mit dem Organisationen ihre AI-Fähigkeiten im Web publizieren, auffindbar machen und kryptografisch verifizierbar halten.

Was ist Agentic Resource Discovery?

ARD beantwortet drei Fragen, die sich jeder Agent stellt, bevor er ein externes Werkzeug nutzt:

Wo liegt die passende Fähigkeit?
Welche von mehreren Kandidaten soll ich nehmen?
Wie prüfe ich, dass die Verbindung sicher ist?

Dafür definiert die Spezifikation zwei Bausteine:

Kataloge. Jede Organisation beschreibt ihre Fähigkeiten in einer Datei ai-catalog.json, die an einem festen Ort auf der eigenen Domain liegt. Die Domain selbst ist der Anker für Identität und Vertrauen.
Registries. Das sind Suchmaschinen für Agenten-Ressourcen. Sie crawlen publizierte Kataloge, indexieren die Einträge und liefern auf eine Anfrage in Alltagssprache passende Treffer samt Verifikations-Metadaten zurück.

Ein Agent kann eine Registry befragen ("Ich brauche ein Tool für Wetterdaten") oder den Katalog eines bekannten Partners direkt abrufen, ganz ohne Suche.

Wichtig ist, was ARD nicht ist: kein Ersatz für MCP, A2A oder APIs. ARD sitzt vor dem eigentlichen Aufruf. Es hilft dem Agenten, die richtige Ressource zu finden. Aufgerufen wird sie danach über ihren eigenen, nativen Mechanismus. Und ARD ist bewusst dezentral: Es kann beliebig viele unabhängige Registries geben, jede mit eigenen Schwerpunkten, eigener Community und eigenen Vertrauensregeln.

So sieht ein AI-Katalog konkret aus

Der Kern von ARD ist eine einzige statische JSON-Datei. Ein Katalog für einen fiktiven Wetterdienst:

{
  "specVersion": "1.0",
  "host": {
    "displayName": "Acme Dev Tools",
    "identifier": "did:web:acme.com"
  },
  "entries": [
    {
      "identifier": "urn:air:acme.com:server:weather",
      "displayName": "Acme Weather Telemetry Server",
      "type": "application/mcp-server+json",
      "url": "https://api.acme.com/mcp/weather.json",
      "capabilities": ["WeatherTool", "ForecastTool"],
      "description": "Ein MCP-Server für Live-Wetterdaten.",
      "representativeQueries": [
        "aktuelle Windgeschwindigkeit in Chicago",
        "5-Tage-Prognose für Seattle"
      ]
    }
  ]
}

Drei Details lohnen einen zweiten Blick:

identifier folgt einem Domain-gebundenen URN-Schema (urn:air:<domain>:<namespace>:<name>). Der Name einer Ressource ist damit weltweit eindeutig und an die Domain des Anbieters gekoppelt.
representativeQueries sind 2 bis 5 Beispielfragen in Alltagssprache. Registries nutzen sie für die semantische Suche: Der Agent fragt in Prosa, die Registry findet den Eintrag.
type deklariert die Art der Ressource. Unterstützt werden unter anderem MCP-Server, A2A-Agenten, OpenAPI-Tools und verschachtelte Kataloge.

Gehostet wird die Datei unter https://<ihre-domain>/.well-known/ai-catalog.json, per HTTPS und mit offenem CORS-Header, damit Crawler sie lesen können. Wer den Pfad nicht nutzen kann, publiziert stattdessen einen DNS-TXT-Record, der auf die Datei zeigt. Für dynamische Suchdienste gibt es einen SRV-Record.

Das war es. Kein SDK, keine Registrierung bei einer zentralen Stelle, keine Plattformbindung.

Vertrauen: Woher weiss ein Agent, dass ein Tool echt ist?

Auffindbarkeit allein genügt nicht. Ein Agent, der sich mit einem fremden Server verbindet, muss wissen, mit wem er es zu tun hat. Sonst wird Discovery zum Einfallstor.

ARD verankert Identität deshalb in der Domain: Wer acme.com kontrolliert, kontrolliert den Katalog von acme.com. Der host.identifier im Katalog (im Beispiel ein did:web-Identifier) macht diese Identität kryptografisch prüfbar. Registries liefern zu jedem Treffer Verifikations-Metadaten mit, sodass ein Client die Identität des Publishers aktiv bestätigen kann, bevor er sich verbindet.

Google baut das in der eigenen Infrastruktur bereits aus: Die Agent Registry der Gemini Enterprise Agent Platform bietet gehostete Discovery mit eindeutigen URNs, Richtlinien für ausgehende Verbindungen, Tool-Pinning und Identitätsprüfung über ein Trust Manifest. Native ARD-Unterstützung ist angekündigt.

Konkrete Anwendungsfälle

Incident Response über Systemgrenzen hinweg. Ein Operations-Agent untersucht eine Produktionsstörung. Statt mit fest verdrahteten Integrationen zu arbeiten, entdeckt er zur Laufzeit das Observability-System, die Deployment-Historie, das Ticketsystem und einen spezialisierten Troubleshooting-Agenten und verbindet sich mit ihnen. Genau dieses Szenario beschreibt Google in der Ankündigung.

Die eigene API für Partner-Agenten öffnen. Ein Grosshändler publiziert seinen Bestell-MCP-Server im AI-Katalog. Die Einkaufs-Agenten seiner Handelspartner finden ihn über die Domain, prüfen die Identität und bestellen direkt. Onboarding neuer Partner: eine URL statt eines Integrationsprojekts.

Interner Werkzeugkatalog im Unternehmen. Grosse Organisationen haben Dutzende interne Tools und Agenten, die niemand vollständig kennt. Eine interne Registry über alle Team-Kataloge macht sie für Mitarbeitende und Agenten auffindbar, mit zentralen Zugriffsregeln.

Websites, die Agenten bedienen. Immer mehr Besucher Ihrer Website sind keine Menschen, sondern Agenten, die für Menschen recherchieren, vergleichen und buchen. Ein AI-Katalog auf der eigenen Domain sagt diesen Agenten, was Ihre Website kann. Etwa die Produktsuche oder eine Terminbuchung. Wer hier früh publiziert, ist auffindbar, bevor die Konkurrenz es ist.

Agentur- und Kundenprojekte. Für unsere Kunden bei NETNODE heisst das konkret: Ein Headless-CMS-Projekt bekommt neben Sitemap und Schema.org künftig einen dritten Standard-Baustein, den AI-Katalog. Die Inhalts-API der Website wird damit für externe Agenten sichtbar und verifizierbar, ohne dass sich an der Architektur etwas ändert.

ARD und das Open Knowledge Format

ARD ist Teil eines Musters, das sich 2026 abzeichnet: Die Bausteine des agentischen Webs werden als offene, dateibasierte Standards veröffentlicht. Das Open Knowledge Format (OKF) beantwortet die Frage, wie Agenten Wissen lesen. ARD beantwortet die Frage, wie Agenten Fähigkeiten finden. Beide setzen auf dieselben Prinzipien: einfache Dateien statt Plattformen, die eigene Domain als Vertrauensanker. Und eine offene Spezifikation statt Herstellerbindung.

Wer beides kombiniert, hat die zwei Grundpfeiler einer agentenfähigen Organisation: dokumentiertes Wissen, das Agenten verstehen, und publizierte Fähigkeiten, die Agenten finden.

Erste Schritte mit ARD

Spezifikation lesen. Die Anleitung auf agenticresourcediscovery.org ist kurz, der Quickstart zeigt den Katalog in einem Beispiel.
Inventar machen. Welche Fähigkeiten könnten Sie publizieren? Eine öffentliche API, ein MCP-Server, ein Buchungssystem, ein interner Agent?
Katalog anlegen. Eine ai-catalog.json mit einem einzigen Eintrag schreiben und unter /.well-known/ auf der eigenen Domain ablegen. Aufwand: ein Nachmittag.
Beispielfragen schärfen. Die representativeQueries entscheiden, ob Registries Ihren Eintrag bei passenden Anfragen finden. Formulieren Sie sie so, wie echte Nutzer fragen würden.

Die Spezifikation steht unter Apache-2.0-Lizenz auf GitHub und wird gemeinsam mit Industriepartnern weiterentwickelt. Wie beim frühen Web gilt: Die Standards entstehen jetzt, und wer mitmacht, prägt sie.

Referenzen

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