Sự xuất hiện của agents.json như một đặc tả mới cho phép các tác nhân AI tương tác với API đã làm dấy lên nhiều cuộc thảo luận trong cộng đồng nhà phát triển. Được tạo ra bởi Wildcard AI, đặc tả mở này nhằm thu hẹp khoảng cách giữa cấu trúc API truyền thống và nhu cầu của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), nhưng phản hồi từ cộng đồng cho thấy cả sự nhiệt tình lẫn lo ngại về cách tiếp cận, cấp phép và khả năng áp dụng tiềm năng của nó.
 |
|---|
| Những nhà sáng lập của Wildcard AI thảo luận về đặc tả mới của họ cho sự tương tác giữa các tác nhân AI |
Giao thức phi trạng thái và có trạng thái: So sánh với MCP
Một trong những cuộc thảo luận nổi bật nhất xung quanh agents.json tập trung vào cách tiếp cận phi trạng thái của nó so với Model Context Protocol (MCP). Trong khi MCP duy trì kết nối 1:1 giữa máy khách và máy chủ với ngữ cảnh được chia sẻ, agents.json chủ động đi theo con đường phi trạng thái quen thuộc hơn với phát triển API truyền thống. Sự khác biệt cơ bản này đã chia rẽ cộng đồng về việc cách tiếp cận nào phục vụ tốt hơn cho tương lai của phát triển tác nhân AI.
MCP rất tốt cho các hệ thống có trạng thái, nơi ngữ cảnh chia sẻ là một lợi ích, nhưng đây là điều hiếm gặp. Các nhà phát triển thường viết ứng dụng khách để sử dụng API theo cách phi trạng thái, và chúng tôi muốn giúp đỡ phần lớn người dùng này.
Đội ngũ Wildcard AI khẳng định rằng hai giao thức không loại trừ lẫn nhau, gợi ý rằng agents.json lấp đầy khoảng trống cho các nhà phát triển thích quản lý trạng thái trong ứng dụng của họ hơn là dựa vào các thực thể bên ngoài. Một số thành viên cộng đồng suy đoán rằng cả hai cách tiếp cận có thể cùng tồn tại, phục vụ các trường hợp sử dụng khác nhau trong hệ sinh thái tác nhân AI đang nổi lên.
Những lo ngại về cấp phép đe dọa việc áp dụng
Có lẽ rào cản đáng kể nhất đối với việc áp dụng agents.json được xác định trong các cuộc thảo luận cộng đồng là cấu trúc cấp phép của nó. Mặc dù bản thân đặc tả được cấp phép theo Apache 2.0, gói triển khai Python sử dụng giấy phép AGPL hạn chế hơn. Điều này đã gây ra lo ngại về khả năng thương mại hóa và tiềm năng tích hợp.
Một số nhà phát triển đã đặt câu hỏi về cách gói được cấp phép AGPL có thể được tích hợp vào các sản phẩm thương mại, với một số mô tả nó là chết ngay từ đầu do những hạn chế về cấp phép. Đội ngũ Wildcard AI đã ghi nhận những lo ngại này, giải thích rằng họ chủ yếu muốn ngăn các nhà cung cấp đám mây lớn biến công việc của họ thành dịch vụ proxy, trong khi vẫn cho phép tích hợp với các framework mã nguồn mở như LangChain hoặc CrewAI.
Cuộc tranh luận về cấp phép này làm nổi bật sự cân bằng tinh tế mà các dự án AI mã nguồn mở phải đạt được giữa việc bảo vệ công việc của họ và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi.
Đơn giản hóa so với tương thích OpenAPI
Cộng đồng dường như chia rẽ về việc liệu agents.json nên duy trì khả năng tương thích nghiêm ngặt với OpenAPI hay ưu tiên sự đơn giản. Một số nhà phát triển đánh giá cao nền tảng OpenAPI, lưu ý rằng nhiều nền tảng tài liệu API có thể xuất các đặc tả OpenAPI. Những người khác đặt câu hỏi liệu khả năng tương thích này có thêm độ phức tạp không cần thiết, chỉ ra rằng OpenAPI chưa đạt được sự áp dụng phổ biến.
Đội ngũ Wildcard AI đã chỉ ra rằng trong khi họ hiện đang xây dựng trên OpenAPI, họ đang thiết kế agents.json để có thể mở rộng vượt ra ngoài REST API, với kế hoạch hỗ trợ GraphQL, gRPC và các SDK nội bộ. Điều này gợi ý một tương lai nơi agents.json có thể phát triển vượt ra ngoài nguồn gốc OpenAPI của nó trong khi vẫn duy trì khả năng tương thích ngược.
Thách thức về tài liệu và khả năng sử dụng
Một số thành viên cộng đồng đã nhấn mạnh những khó khăn trong việc hiểu và triển khai agents.json do vấn đề tài liệu. Các khiếu nại cụ thể bao gồm thách thức tìm kiếm các tệp mẫu trong registry và thiếu các ví dụ rõ ràng, dễ tiếp cận ngay lập tức trong tài liệu.
Để đáp lại, đội ngũ Wildcard AI đã thêm các nút tải xuống vào registry của họ và thừa nhận nhu cầu cải thiện tài liệu. Họ cũng đề cập đến kế hoạch phát triển các công cụ giúp việc tạo các tệp agents.json dễ dàng hơn, bao gồm trình xác thực và trình xây dựng tương tác.
Các tính năng chính của agents.json
- Được xây dựng trên nền tảng tiêu chuẩn OpenAPI
- Tập trung vào các tương tác API phi trạng thái
- Tối ưu hóa mô tả API cho việc sử dụng bởi LLM
- Giới thiệu các khái niệm "flows" và "links" cho các hoạt động API đa bước
- Đặc tả được cấp phép theo Apache 2.0
- Triển khai (Wildcard Bridge) được cấp phép theo AGPL v3
Những lo ngại của cộng đồng
- Giấy phép AGPL hạn chế việc áp dụng thương mại
- Tính rõ ràng và khả năng tiếp cận của tài liệu
- Sự chồng chéo với các tiêu chuẩn khác (MCP, Arazzo, llms.txt)
- Tính bền vững của mô hình kinh doanh
- Độ phức tạp trong việc triển khai cho các nhà cung cấp API
 |
|---|
| Một bản demo trực tiếp giới thiệu giao diện của Resend API, minh họa những thách thức về khả năng sử dụng với các API hiện tại |
Câu hỏi về mô hình kinh doanh
Là một công ty được hỗ trợ bởi Y Combinator, Wildcard AI phải đối mặt với câu hỏi về cách họ dự định kiếm tiền từ một giao thức. Đội ngũ đã chỉ ra rằng chiến lược doanh thu chính của họ liên quan đến việc tính phí các nhà cung cấp API cho việc triển khai tiêu chuẩn white-glove, thay vì tính phí các nhà phát triển cuối cùng sử dụng các tệp agents.json.
Cách tiếp cận này đã gây ra một số hoài nghi về việc liệu các công ty lớn hơn sẽ áp dụng một tiêu chuẩn được tạo ra bởi một startup, mặc dù đội ngũ đề cập rằng các công ty như Resend và Alpaca đã thể hiện sự quan tâm đến việc triển khai giao thức này.
Tóm lại, agents.json đại diện cho một cách tiếp cận thú vị để giải quyết các thách thức trong việc cho phép các tác nhân AI tương tác hiệu quả với API. Mặc dù cộng đồng nhận ra giá trị tiềm năng của nó, những câu hỏi về cấp phép, khả năng tương thích, tài liệu và tính khả thi trong kinh doanh có thể sẽ quyết định liệu nó có được áp dụng rộng rãi hay chỉ là một giải pháp ngách. Khi khả năng của tác nhân AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, nhu cầu về các giao thức tương tác tiêu chuẩn hóa trở nên ngày càng quan trọng, cho thấy rằng cuối cùng thì agents.json hoặc một giải pháp tương tự sẽ nổi lên như một tiêu chuẩn.
Tham khảo: Translate OpenAPI into LLM Tools with agents.json