De Linux Foundation heeft dat gedaan gelanceerd de Agentic AI Foundation (AAIF) met bijdragen van Anthropic, Block en OpenAI om AI-agents te standaardiseren en incompatibele producten te voorkomen. Het initiatief is gebaseerd op de open-sourcegemeenschap en heeft tot doel de interoperabiliteit te bevorderen door middel van gedeelde protocollen en raamwerken die bij de lancering zijn gedoneerd. AI-systemen evolueren van chatbots naar actiegerichte agenten die interageren met tools en gegevens. De Linux Foundation heeft AAIF opgericht als een neutraal knooppunt voor open-sourceprojecten gericht op deze agenten. Deze opzet pakt het risico van fragmentatie aan, waarbij propriëtaire systemen gebruikers in specifieke ecosystemen opsluiten. Eerste donaties vormen de kern van de middelen van AAIF. Anthropic leverde zijn Model Context Protocol (MCP), dat de verbindingen tussen modellen, agenten, tools en gegevensbronnen standaardiseert. Block heeft Goose bijgedragen, een open-source agentframework dat intern voor verschillende taken wordt gebruikt. OpenAI heeft AGENTS.md gedoneerd, een eenvoudig instructiebestand dat ontwikkelaars aan opslagplaatsen toevoegen om het gedrag van AI-coderingstools te begeleiden. Deze elementen dienen als fundamentele componenten voor het bouwen van compatibele AI-agenten. Leden die zich vanaf het begin bij AAIF aansluiten, zijn onder meer AWS, Bloomberg, Cloudflare en Google. Hun deelname duidt op een brede betrokkenheid van de industrie bij het ontwikkelen van gedeelde normen. Deze samenwerking zorgt ervoor dat AI-agenten betrouwbaar werken op verschillende platforms en leveranciers. De structuur van de stichting ondersteunt de voortdurende ontwikkeling van protocollen die een naadloze integratie mogelijk maken, waardoor de behoefte aan maatwerkoplossingen bij elk project wordt verminderd. OpenAI-ingenieur Nick Cooper beschreef protocollen als een gedeelde taal voor agenten en systemen. Hij zei: ‘We hebben er meerdere nodig [protocols] om te onderhandelen, te communiceren en samen te werken om waarde voor mensen te leveren, en dat soort openheid en communicatie is de reden waarom het nooit één aanbieder, één host, één bedrijf zal zijn.” Dit perspectief benadrukt hoe gestandaardiseerde protocollen overbodige integratie-inspanningen van ontwikkelaars elimineren. Cooper benadrukte dat diverse protocollen flexibele samenwerking tussen verschillende AI-componenten van verschillende aanbieders mogelijk maken. Jim Zemlin, uitvoerend directeur van de Linux Foundation, schetste de doelstellingen van de stichting tijdens lanceringsgesprekken. Hij zei: “Door deze projecten samen te brengen onder de AAIF, zijn we nu in staat om de interoperabiliteit, veiligheidspatronen en best practices specifiek voor AI-agenten te coördineren.” Zemlin contrasteerde deze aanpak met gesloten propriëtaire stacks, waar verbindingen, gedrag en orkestratie beperkt blijven tot beperkte platforms. De AAIF coördineert de inspanningen om uniforme methoden voor interacties met agenten vast te stellen, waardoor consistente veiligheidsmaatregelen en operationele richtlijnen voor alle implementaties worden gegarandeerd. Block, het fintech-bedrijf dat Square en Cash App exploiteert, betrad via Goose de AI-infrastructuurruimte. AI-technologieleider Brad Axen legde het interne gebruik ervan door duizenden ingenieurs elke week uit voor codering, data-analyse en documentatie. Axen merkte op dat open source Goose aantoont dat het raamwerk in staat is om te concurreren met propriëtaire agenten in grootschalige omgevingen. Hij vertelde het TechCrunch“Door het de wereld in te sturen, krijgen we een plek waar andere mensen ons kunnen helpen het beter te maken.” Axen voegde hieraan toe: “We hebben veel bijdragers uit open source, en alles wat ze doen om het te verbeteren, komt terug op ons bedrijf.” Door Goose aan AAIF te doneren, krijgt Block toegang tot communitytests en verbeteringen. Het raamwerk kan worden geïntegreerd met gedeelde standaarden zoals MCP en AGENTS.md, wat een voorbeeld is van het doel van de stichting: modulaire agentontwikkeling. Anthropic’s donatie van MCP richt zich op de protocollaag voor AI-integraties. MCP biedt een gestandaardiseerde methode om AI-modellen te koppelen aan externe tools, gegevens en applicaties, waardoor de creatie van talloze aangepaste adapters wordt vermeden. David Soria Parra, mede-oprichter van MCP, deelde het streven naar wijdverbreid gebruik. Hij vertelde TechCrunch: “Het belangrijkste doel is om voldoende acceptatie in de wereld te hebben, zodat het de de facto standaard is.” Parra vervolgde: “We zijn allemaal beter af als we een open integratiecentrum hebben waar je als ontwikkelaar één keer iets kunt bouwen en het voor elke klant kunt gebruiken.” Het overdragen van MCP aan de Linux Foundation zorgt voor neutraal beheer en voorkomt dominantie door één enkele leverancier. Deze stap sluit aan bij de focus van AAIF op agentstandaarden, los van de bestaande projecten van de stichting zoals PyTorch, Ray en Kubernetes, die bredere AI- en ontwikkelaarstools omvatten. OpenAI’s AGENTS.md functioneert als een eenvoudig configuratiebestand dat in codeopslagplaatsen wordt geplaatst. Het instrueert AI-coderingsassistenten over toegestane acties en gedragingen binnen die codebase. Deze tool bevordert voorspelbare interacties tussen AI-agents en ontwikkelomgevingen, waardoor veiligere en efficiëntere automatisering mogelijk wordt gemaakt. Gecombineerd met MCP en Goose draagt AGENTS.md bij aan een samenhangende reeks bouwstenen voor agent-ecosystemen. AAIF opereert volgens een gericht fondsmodel, waarbij lidmaatschapscontributies van bedrijven haar activiteiten ondersteunen. Zemlin verduidelijkte dat financiële bijdragen geen controle geven over de projectrichtingen. Technische stuurgroepen bepalen roadmaps en prioriteiten. Dit bestuursmodel handhaaft openheid en op verdiensten gebaseerde besluitvorming. De ervaring van de Linux Foundation met grote projecten vormt de basis voor de structuur van AAIF, waarbij de nadruk wordt gelegd op door de gemeenschap aangestuurde evolutie boven bedrijfsmandaten. Indicatoren voor de effectiviteit van AAIF zijn onder meer de acceptatiegraad van haar standaarden en de integratie ervan in leveranciersagenten wereldwijd. Zemlin beschreef een vroege succesmaatstaf als “de ontwikkeling en implementatie van gedeelde standaarden die door leveranciersagenten over de hele wereld worden gebruikt.” Voor Cooper impliceert voortdurende vooruitgang actieve verfijning. Hij zei: “Ik wil niet dat het iets stagneert. Ik wil niet dat deze protocollen deel gaan uitmaken van deze stichting, en dat is waar ze twee jaar lang hebben gezeten. Ze moeten evolueren en voortdurend verdere input accepteren.” Deze maatregelen volgen hoe protocollen zoals MCP en raamwerken zoals Goose de AI-implementaties in de echte wereld beïnvloeden. Zelfs onder open bestuur kan een bepaalde implementatie de overhand krijgen vanwege de snelle implementatie of het hoge gebruik. Zemlin verwees naar historische precedenten in open source. Hij haalde Kubernetes aan, dat in de containerorkestratie steeds populairder werd dankzij superieure prestaties en adoptie, in plaats van door oplegging door leveranciers. Zemlin stelde dat “dominantie voortkomt uit verdienste en niet uit leverancierscontrole.” Ontwikkelaars en ondernemingen profiteren van deze dynamiek doordat de ontwikkeling van aangepaste connectoren wordt geminimaliseerd, het gedrag van agenten in codebases wordt gestandaardiseerd en de implementatie in veilige omgevingen wordt vergemakkelijkt. De fundamentele projecten – MCP voor verbindingen, AGENTS.md voor instructies en Goose voor frameworks – hebben tot doel een ecosysteem te creëren waarin AI-agenten modulair combineren. Dit loopt parallel met de interoperabele technologieën die de basis vormden van het moderne web, waardoor componenten uit verschillende bronnen samen kunnen functioneren zonder eigen barrières. De inspanningen van AAIF concentreren zich op agentspecifieke orkestratie, veiligheidsprotocollen en integratiestandaarden om deze onderling verbonden omgeving te ondersteunen.
