ARD за пять шагов - от описания ресурса до его использования из чат-бота.

1. Опишите каждый ресурс

Агентные ресурсы (agentic resources) бывают разными - инструменты, навыки (Skills), MCP-серверы, API, рабочие процессы и агенты. Запись ARD даёт единый расширяемый способ описать любой из них: что он делает, кто его предоставляет, где он находится и как клиент к нему обращается.

2. Обнаружение - самая трудная часть

Коллекция агентных ресурсов быстро разрастается - публичные, от поставщиков, внутренние. Агент не может загрузить тысячи схем в своё контекстное окно, а от человека нельзя ожидать, что он знает, какой ресурс подходит для конкретной задачи. Задача, которую решает ARD, - найти нужный ресурс для текущей задачи.

3. Соберите коллекцию

Вы собираете коллекцию агентных ресурсов. Она может быть полностью открытой (всё, что опубликовано в интернете), строго курируемой (одобренный и управляемый набор) или чем-то средним - и ранжируете вы её как угодно. ARD не предписывает, что входит в коллекцию и как сервис её формирует. Та же гибкость относится к тому, когда вы ищете: на этапе сборки, выбирая, какие инструменты подключить к агенту, или во время выполнения, подыскивая инструмент посреди задачи. На практике большинству предприятий понадобится ограниченный вариант: обнаружение в пределах управляемого, одобренного набора, а не всего открытого интернета.

4. Поставьте интерфейс ARD поверх коллекции

ARD определяет интерфейс поиска, с помощью которого клиент находит нужный ресурс в этой коллекции:

Конечная точка	Что она делает
POST /search	Находит ресурсы по задаче - «что поможет мне сделать X?» (обязательная)
POST /explore	Просматривает и фильтрует коллекцию (необязательная)
GET /agents	Перечисляет записи коллекции (необязательная)

Любая коллекция, доступная через этот интерфейс, - это сервис обнаружения, то есть Agent Finder. ARD стандартизирует то, как ресурсы описываются и как по ним ищут; ранжирование, размещение и бизнес-модель он оставляет открытыми.

5. Обратитесь к нему из чат-бота

Клиент - Claude, ChatGPT, Copilot или Gemini - обращается к Agent Finder через навык (Skill) или удалённый MCP-коннектор. Попросите его найти возможность для задачи: он выполнит поиск, покажет совпадения, а что устанавливать, решаете вы. См. Подключение чат-бота.