Giới Thiệu
Hai tháng trước, blog này đã đề cập đến cách A2A tham gia MCP tại Linux Foundation, đặt giao thức tác nhân-tác nhân của Google dưới cùng một mái nhà trung lập như Model Context Protocol của Anthropic. Vào ngày 22 tháng 10 năm 2026, Agentic AI Foundation (AAIF) đã thực hiện một bước lớn hơn nhiều. Tại AGNTCon + MCPCon Bắc Mỹ ở San Jose, bốn dự án khác đã chuyển dưới sự quản trị của nó trong một thông báo duy nhất: Agent Skills từ Anthropic, Open Responses từ OpenAI, OpenEnv từ Hugging Face, và OpenSandbox từ Alibaba. Nền tảng này được khởi chạy với ba dự án vào tháng 12 năm 2025. Bây giờ nó lưu trữ 10 dự án, và giữa chúng chúng bao gồm gần như mọi lớp mà một tác nhân AI chạy trên, từ các hướng dẫn nó tuân theo đến hộp cát mã của nó thực thi.
Những Gì Tham Gia Vào Ngày 22 Tháng 10
Mỗi một trong bốn khoản đóng góp lấp đầy một khoảng trống mà nền tảng không bao gồm trước:
| Dự Án | Được Đóng Góp Bởi | Nó Chuẩn Hóa Gì |
|---|---|---|
| Agent Skills | Anthropic | Các hướng dẫn, tập lệnh và tài nguyên được đóng gói mà các tác nhân tải khi cần |
| Open Responses | OpenAI | Một định dạng yêu cầu và luồng dữ liệu để gọi các mô hình từ các nhà cung cấp khác nhau |
| OpenEnv | Hugging Face | Các môi trường học tăng cường được chứa đóng gói với giao diện tác nhân |
| OpenSandbox | Alibaba | Các runtime bị cô lập cho mã mà các tác nhân tạo và thực thi |
Chúng tham gia sáu dự án đã được lưu trữ: MCP, goose, AGENTS.md, A2A, Agent Router, và agentgateway. “Một năm trước, AAIF được khởi chạy với ba dự án và một cược rằng AI tác nhân cần một ngôi nhà trung lập để phát triển,” Manik Surtani, Giám đốc Công nghệ và đồng sáng lập của nền tảng, cho biết. “Hôm nay chúng tôi lưu trữ 10 dự án.”
Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?
Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.
Agent Skills Trở Nên Trung Lập
Agent Skills là khoản đóng góp mà hầu hết những người xây dựng tác nhân sẽ nhận thấy trước tiên. Một kỹ năng là một thư mục được xây dựng xung quanh một tệp SKILL.md: một mô tả ngắn mà tác nhân luôn thấy, cộng với các hướng dẫn đầy đủ hơn, tập lệnh và tệp tham khảo mà nó chỉ tải khi một tác vụ yêu cầu. Đó là điểm của việc tải tiến hóa. Một tác nhân có thể mang theo hàng trăm kỹ năng mà không nhét tất cả chúng vào cửa sổ ngữ cảnh của nó, một sự đánh đổi mà chúng tôi đã đào sâu khi so sánh cách các tác nhân AI tải kỹ năng vào ngữ cảnh của chúng trên 11 khung công tác.
Anthropic không chỉ bàn giao thông số kỹ thuật. Nó đã tặng tên Agent Skills, tổ chức GitHub, và tên miền agentskills.io. “Hôm nay, chúng tôi đang tặng Agent Skills cho AAIF để đảm bảo rằng bất kỳ ai xây dựng với các kỹ năng có thể hình thành những gì tiếp theo,” David Soria Parra, đồng sáng lập và người bảo trì chính của MCP tại Anthropic, cho biết.
Kỹ năng bây giờ ngồi cạnh AGENTS.md, quy ước văn bản thuần túy cho các hướng dẫn tác nhân cấp kho lưu trữ mà OpenAI đóng góp tại lần phát hành của nền tảng. Cùng nhau họ bao gồm lớp hướng dẫn: AGENTS.md cho ngữ cảnh luôn bật, kỹ năng cho chuyên môn được tải khi cần. Tuy nhiên, không ai là bảo đảm chất lượng. Khi chúng tôi A/B kiểm tra các hướng dẫn của một tác nhân viết mã, một tệp hướng dẫn 33 KB không mua được gì mà một tệp ngắn không. Một định dạng chia sẻ làm cho kỹ năng có thể di động, nhưng nó không làm cho chúng tốt.
Open Responses: Một Hình Dạng API
Open Responses nhắm vào một nguồn khóa yên tĩnh hơn: hình dạng của cuộc gọi API. Mỗi nhà cung cấp mô hình có định dạng yêu cầu riêng của nó, các sự kiện luồng dữ liệu riêng của nó, và cách riêng của nó để mô tả các công cụ. Chuyển đổi các mô hình thường có nghĩa là viết lại mã xung quanh chúng.
Open Responses dựa trên OpenAI Responses API và định nghĩa một lược đồ chia sẻ, các sự kiện luồng dữ liệu nhất quán, và công cụ có thể mở rộng, để một định dạng yêu cầu có thể chạy trên các nhà cung cấp. “AAIF có một hồ sơ tuyệt vời về việc thúc đẩy các dự án quan trọng trên toàn ngành,” Steve Coffey từ nhân viên kỹ thuật của OpenAI, cho biết. Đối với các đội đã định tuyến các tác vụ khác nhau cho các mô hình khác nhau, một giao diện trung lập là sự khác biệt giữa chuyển đổi một giá trị cấu hình và viết lại một tích hợp.
Tham gia bản tin của chúng tôi
Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.
Hộp Cát và Sân Đào Tạo
Hai dự án khác xử lý những gì xảy ra xung quanh tác nhân thay vì bên trong nó.
OpenSandbox là nền tảng hộp cát đa năng của Alibaba cho các ứng dụng AI. Nó cung cấp các SDK đa ngôn ngữ, API hộp cát thống nhất, và các runtime Docker và Kubernetes, cộng với một giao thức cho các API vòng đời và thực thi cho phép các đội kết nối các runtime tùy chỉnh. “Chúng tôi không muốn tương lai của nó được xác định bởi một công ty duy nhất,” Xiaobin Xu, trưởng bộ phận cơ sở hạ tầng phát triển tại Alibaba, cho biết. Thời gian là chính xác. Mùa hè này đã mang các báo cáo của các tác nhân AI phá vỡ hộp cát kiểm tra của họ tại OpenAI và Anthropic, và sự cô lập không còn là điều mà mỗi đội có thể phép tự phát triển.
OpenEnv là khung công tác và trung tâm cộng đồng của Hugging Face cho các môi trường học tăng cường. Nó đóng gói mỗi môi trường dưới dạng một dịch vụ được chứa đóng gói để tiếp xúc một giao diện tác nhân, MCP, và giao thức đào tạo Gym. Điều đó có nghĩa là môi trường tương tự mà một tác nhân đào tạo có thể nói cùng một giao thức mà nó sử dụng trong sản xuất. “Chúng tôi tin, bây giờ hơn bao giờ hết, rằng dân chủ hóa AI đòi hỏi một ngăn xếp hoàn toàn mở,” Ben Burtenshaw, kỹ sư học máy tại Hugging Face, cho biết.
Hoán Đổi Mô Hình và Công Cụ Mà Không Cần Xây Dựng Lại Tác Nhân Của Bạn
Trình xây dựng trực quan của FlowHunt giữ cho các tác nhân của bạn độc lập với bất kỳ nhà cung cấp mô hình nào, và kết nối chúng với các hệ thống của bạn thông qua MCP.
Năm Thứ Nhất Trong Các Con Số
Số lượng dự án kể một phần của câu chuyện. Sự chấp nhận kể phần khác. Theo các con số mà nền tảng công bố khi đón nhận Agent Skills, định dạng được hỗ trợ bởi hơn 70 nền tảng tác nhân, hơn 1 triệu kỹ năng đã được công bố trên sổ đăng ký skills.sh, và kỹ năng đã được cài đặt gần 280 triệu lần. Để so sánh, MCP đã vượt qua 10.000 máy chủ được công bố và AGENTS.md đã được các dự án nguồn mở hơn 60.000 áp dụng khi nền tảng được khởi chạy.
Những con số đó giải thích lý do tại sao các phòng thí nghiệm đang tặng nó gì cả. Khi một định dạng có lượng áp dụng đó, giữ nó độc quyền mang lại nhiều rủi ro hơn lợi ích. Một đối thủ cạnh tranh có thể phân nhánh nó, và khách hàng bắt đầu hỏi ai kiểm soát lộ trình. Quản trị trung lập trả lời câu hỏi đó trước khi nó làm chậm bất cứ ai.
Những Gì Vẫn Chưa Được Giải Quyết
Một ngôi nhà chia sẻ không làm cho các dự án hoạt động cùng nhau một cách tự động. Open Responses là một thông số kỹ thuật mà các nhà cung cấp vẫn phải thực hiện, và một định dạng yêu cầu chung không xóa bỏ sự khác biệt thực sự về cách các mô hình lý luận, gọi công cụ, hoặc xử lý ngữ cảnh dài. Các kỹ năng có thể di động trên các nền tảng hỗ trợ chúng, nhưng một kỹ năng được viết cho bộ công cụ của một tác nhân có thể giả định các khả năng mà một tác nhân khác không có. Và OpenSandbox cung cấp cho các đội một cách chung để cô lập mã tác nhân, không phải là bảo đảm rằng bất kỳ cấu hình nào là an toàn.
Cũng có sự chồng lấp để làm việc. MCP, A2A, Agent Skills, và Open Responses đều chạm vào cách các tác nhân mô tả và gọi công cụ. Có chúng dưới một nền tảng làm cho việc sắp xếp chúng dễ dàng hơn, nhưng nó không có nghĩa là chúng đã được sắp xếp.
Điều Đó Có Nghĩa Gì Đối Với Những Người Xây Dựng
Đối với các đội xây dựng tác nhân ngày hôm nay, thông báo thực tiễn là coi các định dạng mở là mặc định:
- Kiến thức gói như kỹ năng. Các hướng dẫn và tập lệnh có thể tái sử dụng đáng giá hơn dưới dạng các kỹ năng có thể di động hơn là các lời nhắc được chôn trong một sản phẩm.
- Kết nối các công cụ thông qua MCP. Cho dù bạn chạy các máy chủ của riêng mình hay sử dụng các máy chủ MCP được lưu trữ, MCP vẫn là lớp kết nối mà phần còn lại của ngăn xếp được xây dựng xung quanh.
- Giữ các mô hình có thể hoán đổi. Đặt các cuộc gọi mô hình đằng sau một giao diện trung lập nhà cung cấp, để di chuyển một tác vụ đến một mô hình rẻ hơn hoặc mạnh hơn là một thay đổi cấu hình.
- Mã tác nhân hộp cát. Bất cứ điều gì mà một tác nhân viết và chạy đều thuộc về một runtime bị cô lập, không phải trên một máy chủ chia sẻ.
Một nền tảng tác nhân AI không có mã như FlowHunt ngồi trên các lớp này. Bạn chọn mô hình cho mỗi tác vụ, kết nối các công cụ thông qua MCP, và điều phối các tác nhân trên một canvas, để các quy trình làm việc bạn xây dựng không phụ thuộc vào định dạng của bất kỳ nhà cung cấp nào chiến thắng.
Kết Luận
Trong mười tháng, Agentic AI Foundation đã chuyển từ ba dự án lên 10, và các phòng thí nghiệm cạnh tranh chặt chẽ nhất về các mô hình bây giờ đang chia sẻ quản trị các ống nước dưới chúng. Anthropic từ bỏ quyền kiểm soát Agent Skills, OpenAI mở ra hình dạng của API của nó, Hugging Face đóng góp các môi trường đào tạo của nó, và Alibaba các hộp cát của nó. Không có gì trong số đó làm cho các tác nhân thông minh hơn. Những gì nó làm là làm cho ngăn xếp tác nhân phụ thuộc ít vào bất kỳ công ty nào, đó là điều kiện mà mọi đội xây dựng trên nó đã chờ đợi.
