Esplorare l’agent discovery: Snowflake e la specifica Agentic Resource Discovery

Oggi Snowflake annuncia il proprio supporto per la Agentic Resource Discovery (ARD) Specification, un protocollo aperto che standardizza il modo in cui gli agenti e gli strumenti AI vengono catalogati, ricercati e individuati in tutta l’azienda. Sviluppato in collaborazione con Microsoft, GoDaddy e molti altri, ARD risponde a un’esigenza concreta e in continua crescita: individuare tutti gli agenti a disposizione di un utente aziendale, qualunque sia l’interfaccia che sta utilizzando.

Dal deploy degli agenti alla loro individuazione

I client AI possono già invocare strumenti esterni, server MCP, API, workflow e agenti. La domanda successiva nasce spontanea: come fa un client AI a individuare automaticamente la capability migliore per un determinato task, attingendo a tutto ciò che un’organizzazione ha creato e approvato?

È questo il livello di discovery, ciò che trasforma un insieme di singoli agenti in una rete di capability interconnessa ed estesa a tutta l’azienda. Quando la discovery funziona, l’agente che un data team rilascia lunedì è già disponibile per un sales rep il martedì tramite Snowflake CoWork, Snowflake CoCo, Microsoft Copilot o qualsiasi interfaccia AI, senza alcuna configurazione manuale.

ARD crea questo livello di discovery per le capability AI. Un client descrive un task in linguaggio naturale e ARD restituisce gli agenti corrispondenti, ordinati per pertinenza, indicando cosa fa ciascun agente, chi lo fornisce e come raggiungerlo. 

Come funziona ARD

ARD è una specifica di discovery leggera e ancorata al dominio. Definisce il modo in cui risorse agentiche, server MCP, agenti A2A, Skill e strumenti API tradizionali vengono catalogati, ricercati e individuati dinamicamente all’interno di reti di servizi di discovery componibili e federate.

L’architettura si articola in quattro fasi:

1. Descrivere: chi pubblica una risorsa crea un manifest standard (ai-catalog.json) che descrive cosa fa l’agente, quali task gestisce e come invocarlo. Il manifest risiede sul dominio di chi lo pubblica.
2. Curare: un servizio di discovery costruisce la propria raccolta eseguendo il crawling dei cataloghi pubblicati, integrando gli inventari interni o applicando policy proprie. Le aziende controllano con precisione quali agenti vengono inclusi.
3. Cercare: i client interrogano il servizio di discovery con testo in linguaggio naturale e filtri opzionali. Il servizio restituisce voci ordinate per pertinenza, con schemi ed endpoint.
4. Eseguire: il client si connette direttamente alla risorsa selezionata tramite il suo protocollo nativo (MCP, A2A, REST). Il servizio di discovery non si interpone mai nel percorso di invocazione: autenticazione e accesso ai dati restano tra client e agente.

I servizi di discovery possono anche comporsi tra loro. Un’azienda può gestire un unico endpoint ARD che unisce gli agenti interni a risorse vendor e pubbliche selezionate, così i dipendenti ottengono un set di risposte unificato mentre l’organizzazione mantiene il controllo su ciò che viene incluso.

Cosa significa per Snowflake Cortex Agents

Ecco come immaginiamo il funzionamento di ARD con Snowflake Cortex Agents: un team crea un agente in Snowsight, Snowflake CoCo o tramite il Cortex Agents SDK, esattamente come fa oggi. Al momento della pubblicazione, Snowflake potrebbe registrare automaticamente l’agente nell’endpoint di discovery dell’organizzazione, con una voce di catalogo dotata di identificatore ancorato al dominio, query rappresentative tratte dal suo semantic model e l’endpoint MCP. Nessun passaggio aggiuntivo per chi sviluppa.

Ecco come potrebbe funzionare nella pratica: un’interfaccia AI dell’azienda interroga il registro, individua il Cortex Agent pertinente per la domanda in questione e lo invoca tramite MCP, con il controllo degli accessi basato sui ruoli di Snowflake a governare la chiamata, esattamente come avviene oggi.

Ciò significa che l’agente rilasciato da un data team diventerebbe individuabile quasi immediatamente in tutta l’azienda. Un knowledge worker che pone una domanda in Snowflake CoWork o in un’applicazione sviluppata internamente può essere indirizzato al Cortex Agent più pertinente, senza sapere che esiste né conoscerne il nome. E poiché gli strumenti AI mostrano soltanto ciò che il registro indicizza, il registro diventa il punto in cui si riflettono le capability di governance e le decisioni di approvazione.

ARD risponde anche a un punto di attrito. Oggi configurare le connessioni MCP per un client AI non rende automaticamente disponibili quegli agenti nel client successivo. Con ARD questo cambia. Pubblica una sola volta sull’endpoint di discovery della tua organizzazione e le interfacce AI compatibili con ARD, tra cui Snowflake CoWork, Claude, Copilot o la tua applicazione, potranno individuare e invocare lo stesso Cortex Agent senza doverlo registrare di nuovo. 

Perché qui gli standard aperti contano

ARD è un protocollo, non un prodotto. Può essere implementato da un numero qualsiasi di servizi di discovery, ciascuno con il proprio indice, la propria curatela e il proprio sistema di ranking. Questo rientra nell’impegno di Snowflake verso gli standard aperti, da MCP ad Apache Iceberg™ fino all’Open Semantic Interchange. Questi standard consentono ai clienti di connettersi a un’ampia gamma di interfacce AI mantenendo i controlli di governance, le autorizzazioni e la sicurezza dei dati all’interno dell’ambiente Snowflake. ARD potrebbe estendere questa filosofia dall’invocazione alla discovery, rendendo ogni Cortex Agent un cittadino aziendale a tutti gli effetti fin dal momento del rilascio.

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