Giriş
İki ay önce, bu blog A2A’nın MCP’de Linux Foundation’a katıldığını kapsadı; bu, Google’ın aracıdan-aracıya protokolünü Anthropic’in Model Context Protocol ile aynı tarafsız çatı altına yerleştirdi. 22 Ekim 2026’da, Agentic AI Foundation (AAIF) çok daha büyük bir adım attı. San Jose’deki AGNTCon + MCPCon North America’da, dört daha fazla proje tek bir duyuruda onun yönetiminin altına geçti: Anthropic’ten Agent Skills, OpenAI’den Open Responses, Hugging Face’ten OpenEnv ve Alibaba’dan OpenSandbox. Vakıf Aralık 2025’te üç projesiyle başlatıldı. Artık 10’u barındırıyor ve aralarında, AI aracısının izlediği talimatlardan kodunun yürütüldüğü korumalı alana kadar neredeyse her katmanı kapsıyorlar.
22 Ekim’de Katılanlar
Dört bağışın her biri, vakfın daha önce kapsamadığı bir boşluğu doldurur:
| Proje | Tarafından Katkısı | Standartlaştırdığı Şey |
|---|---|---|
| Agent Skills | Anthropic | Aracıların isteğe bağlı olarak yüklediği paketlenmiş talimatlar, betikler ve kaynaklar |
| Open Responses | OpenAI | Farklı sağlayıcılardan modelleri çağırmak için bir istek ve akışlı biçim |
| OpenEnv | Hugging Face | Aracı arayüzüne sahip konteynerleştirilmiş takviye öğrenme ortamları |
| OpenSandbox | Alibaba | Aracıların oluşturduğu ve çalıştırdığı kod için yalıtılmış çalışma zamanları |
Önceden barındırılan altı projeye katılıyorlar: MCP, goose, AGENTS.md, A2A, Agent Router ve agentgateway. “Bir yıl önce, AAIF üç projesiyle başlatıldı ve ajanlar yapay zekasının gelişmesi için tarafsız bir eve ihtiyaç duyduğuna dair bir bahis yaptı,” dedi vakfın CTO’su ve kurucu ortağı Manik Surtani. “Bugün 10’u barındırıyoruz.”
İşinizi büyütmeye hazır mısınız?
Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.
Agent Skills Tarafsız Hale Geldi
Agent Skills, bağışın aracı geliştiricilerinin ilk fark edeceği donasyondur. Bir beceri, SKILL.md dosyasının etrafında inşa edilen bir klasördür: aracının her zaman gördüğü kısa bir açıklama, artı bir görev onları çağırırken yüklediği daha kapsamlı talimatlar, betikler ve başvuru dosyaları. Bu kademeli yükleme işin anahtarıdır. Bir aracı, bunların tümünü bağlam penceresine koymadan yüzlerce beceriyi taşıyabilir; AI aracıları becerilerini bağlamlarına nasıl yükler karşılaştırıldığında 11 çerçeve arasında incelediğimiz bir ticaret.
Anthropic sadece spec’i vermedi. Agent Skills adını, GitHub kuruluşunu ve agentskills.io alanını bağışladı. “Bugün, Agent Skills’i AAIF’ye bağışlıyoruz, böylece becerilerle inşa eden herhangi biri şeyin sonrası şekillendirilebilir,” dedi Anthropic’te MCP’nin ortak yaratıcısı ve baş bakımcısı David Soria Parra.
Beceriler artık AGENTS.md’nin yanında oturuyorlar; vakfın başlatılışında OpenAI’nin katkısında bulunduğu repo seviyesi aracı talimatları için düz metin kuralı. Birlikte talimat katmanını kapsamıyorlar: her zaman açık bağlam için AGENTS.md, talep üzerine yüklenen uzmanlık için beceriler. Hiçbiri kalite garantisi değildir, ancak. Bir kodlama aracısının talimatlarını A/B test ettiğimiz zaman, 33 KB talimat dosyası kısa bir dosyanın satın almadığı hiçbir şey satın almadı. Paylaşılan bir format becerilerini taşınabilir hale getirir, ancak onları iyi yapmaz.
Open Responses: Tek API Şekli
Open Responses, daha sessiz bir kilitlenme kaynağını hedefler: API çağrısının kendisinin şekli. Her model sağlayıcısının kendi istek biçimi, kendi akışlı olayları ve araçları tanımlama yöntemi vardır. Modelleri değiştirmek genellikle etraflarındaki kodu yeniden yazmak anlamına gelir.
Open Responses, OpenAI’nin Responses API’sine dayanır ve paylaşılan bir şemayı, tutarlı akışlı olayları ve genişletilebilir araçları tanımlar, böylece aynı istek biçimi sağlayıcılar arasında çalışabilir. “AAIF, endüstri genelinde önemli projeleri artırma konusunda olağanüstü bir sicile sahiptir,” dedi OpenAI’nin teknik personeli Steve Coffey. Farklı görevleri farklı modellere yönlendiren takımlar için, tarafsız bir arayüz, bir config değerini değiştirmek ve bir entegrasyon yeniden yazmak arasındaki farktır.
Bültenimize katılın
En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.
Korumalı Alanlar ve Eğitim Yerleri
Diğer iki proje aracının içinde değil, çevresinde olanla ilgileniyor.
OpenSandbox, Alibaba’nın yapay zeka uygulamaları için genel amaçlı bir sandbox platformudur. Çok dilli SDK’lar, birleştirilmiş sandbox API’leri ve Docker ve Kubernetes çalışma zamanları ile birlikte gelir, artı takımların özel çalışma zamanlarını takabilecekleri yaşam döngüsü ve yürütme API’leri için bir protokol. “Gelecekteki bir şeyin tek bir şirket tarafından tanımlanmasını istemiyoruz,” dedi Alibaba’da geliştirme altyapısının başı Xiaobin Xu. Zaman uygun. Bu yaz, OpenAI ve Anthropic’te AI aracılarının test korumalı alanlarından çıkışlarının raporları getirdi ve yalıtım artık her takımın çıkartma olarak yapabilmesi gereken bir şey değil.
OpenEnv, Hugging Face’ten takviye öğrenme ortamları için bir çerçeve ve topluluk merkezidir. Her ortamı, aracı arayüzü, MCP ve Gym eğitim protokolünü ortaya çıkaran konteynerleştirilmiş bir hizmet olarak paketler. Bu, bir aracının içinde eğitildiği ortam, onu üretimde kullandığı protokolle konuşabileceği anlamına gelir. “İnanıyoruz ki, şimdi her zamankinden daha fazla, yapay zekayı demokratikleştirmek tamamen açık bir yığın gerektiriyor,” dedi Hugging Face’te makine öğrenmesi mühendisi Ben Burtenshaw.
Aracılarınızı Yeniden Oluşturmadan Modelleri ve Araçları Değiştirin
FlowHunt'ın görsel oluşturucu, aracılarınızı herhangi bir model sağlayıcısından bağımsız tutar ve bunları MCP aracılığıyla sistemlerinize bağlar.
Birinci Yıl Rakamlarla
Proje sayısı hikayenin bir kısmını anlatıyor. Uyum diğer kısmını anlatıyor. Vakfın Agent Skills’i karşılarken yayınladığı rakamlara göre, format 70’ten fazla aracı platformu tarafından destekleniyor, skills.sh kayıt defterinde 1 milyondan fazla beceri yayınlandı ve beceriler neredeyse 280 milyon kez yüklendi. Karşılaştırma için, vakıf başlatıldığında MCP 10.000 yayınlanmış sunucu geçmişti ve AGENTS.md 60.000’den fazla açık kaynak projesi tarafından benimsenmiş oldu.
Bu rakamlar, laboratuvarların neden bağış yaptığını açıklıyor. Bir format bu kadar alımına sahip olduktan sonra, onu tescil tutmak, faydadan daha fazla risk taşır. Bir rakip onu çatallayabilir ve müşteriler roadmap’ı kimin kontrol ettiğini sorgulamaya başlar. Tarafsız yönetim bu soruyu herhangi biri yavaşlamadan önce cevaplar.
Hâlâ Karar Verilmeyen Şeyler
Paylaşılan bir ev, projeleri otomatik olarak bir araya getirecek şekilde yapmaz. Open Responses, sağlayıcıların hala uygulaması gereken bir spesifikasyondur ve ortak istek biçimi, modellerin nasıl akıl yürüttüğü, araçları çağırdığı veya uzun bağlamı işlediği gerçek farklılıkları ortadan kaldırmaz. Beceriler onları destekleyen platformlar arasında taşınabilir, ancak bir aracının araç seti için yazılan bir beceri, başka bir aracının sahip olmadığı yetenekler varsayabilir. Ve OpenSandbox, takımlara aracı kodunu yalıtmak için ortak bir yol verir, ancak herhangi bir yapılandırmanın güvenli olduğunun garantisi değil.
Ayrıca MCP, A2A, Agent Skills ve Open Responses’ın tümü aracıların araçları nasıl tanımladıkları ve çağırdıkları konusunda da örtüşme vardır. Onları bir vakıf altında tutmak onları hizalamayı kolaylaştırır, ancak henüz hizalandıkları anlamına gelmez.
Oluşturulanlar İçin Ne Anlama Geldiği
Bugün aracı oluşturan takımlar için pratik mesaj, açık formatları varsayılan olarak kabul etmektir:
- Bilgiyi beceri olarak paketleyin. Yeniden kullanılabilir talimatlar ve betikler, bir ürüne gömülü istekleri taşıyıyordu taşınabilir beceriler olarak daha değerlidir.
- Araçları MCP aracılığıyla bağlayın. Kendi sunucularınızı çalıştırın veya barındırılan MCP sunucularını kullanın, MCP yığının geri kalanının etrafında inşa edilen bağlantı katmanı olmaya devam ediyor.
- Modelleri değiştirilebilir tutun. Model çağrılarını sağlayıcı-tarafsız bir arayüzün arkasına koyun, böylece bir görevi daha ucuz veya daha güçlü bir modele taşıması bir yapılandırma değişikliğidir.
- Aracı kodunu korumalı alana alın. Bir aracının yazıp çalıştırdığı herhangi bir şey paylaşılan bir sunucuda değil yalıtılmış çalışma zamanında olmalıdır.
FlowHunt gibi bir no-code AI agent platform bu katmanların üstünde oturur. Görev başına modeli seçersiniz, araçları MCP aracılığıyla bağlarsınız ve aracıları tek bir kanvas üzerinde düzenlersiniz, böylece oluşturduğunuz iş akışları hiçbir satıcının biçiminin kazandığına bağlı değildir.
Sonuç
On ayda, Agentic AI Foundation üç projeden 10’a gitti ve modellerde en sert şekilde rekabet eden laboratuvarlar artık onların altındaki altyapının yönetimini paylaşıyor. Anthropic, Agent Skills kontrolünü teslim etti, OpenAI API’nin şeklini açık hale getirdi, Hugging Face eğitim ortamlarını katkısında bulundu ve Alibaba korumalı alanlarını. Bunların hiçbiri aracıları kendi başına daha akıllı yapmaz. Yaptığı şey, aracı yığınını hiç bir şirket tarafından yapılmama şeklini daha az bağımlı hale getirmektir; bu, üzerine inşa eden her takımın beklediği koşuldur.
