A Fundação Linux tem lançado a Agentic AI Foundation (AAIF) com contribuições da Anthropic, Block e OpenAI para padronizar agentes de IA e prevenir produtos incompatíveis. Baseada na comunidade de código aberto, a iniciativa visa promover a interoperabilidade através de protocolos e estruturas partilhadas doadas no lançamento. Os sistemas de IA estão evoluindo de chatbots para agentes orientados à ação que interagem com ferramentas e dados. A Linux Foundation estabeleceu a AAIF como um centro neutro para projetos de código aberto focados nesses agentes. Esta configuração aborda o risco de fragmentação onde os sistemas proprietários prendem os usuários em ecossistemas específicos. As doações iniciais constituem o núcleo dos recursos da AAIF. A Anthropic forneceu seu Model Context Protocol (MCP), que padroniza conexões entre modelos, agentes, ferramentas e fontes de dados. Block contribuiu com Goose, uma estrutura de agente de código aberto usada internamente para diversas tarefas. A OpenAI doou AGENTS.md, um arquivo de instruções simples que os desenvolvedores adicionam aos repositórios para orientar o comportamento das ferramentas de codificação de IA. Esses elementos servem como componentes fundamentais para a construção de agentes de IA compatíveis. Os membros que ingressaram na AAIF desde o início incluem AWS, Bloomberg, Cloudflare e Google. A sua participação indica um amplo compromisso da indústria no desenvolvimento de padrões partilhados. Esta colaboração garante que os agentes de IA operem de forma confiável em diferentes plataformas e fornecedores. A estrutura da fundação apoia o desenvolvimento contínuo de protocolos que permitem uma integração perfeita, reduzindo a necessidade de soluções personalizadas em cada projeto. O engenheiro da OpenAI, Nick Cooper, descreveu os protocolos como uma linguagem compartilhada para agentes e sistemas. Ele afirmou: “Precisamos de vários [protocols] negociar, comunicar e trabalhar em conjunto para agregar valor às pessoas, e esse tipo de abertura e comunicação é a razão pela qual nunca será um fornecedor, um anfitrião, uma empresa.” Essa perspectiva destaca como os protocolos padronizados eliminam esforços de integração redundantes por parte dos desenvolvedores. Cooper enfatizou que diversos protocolos permitem uma colaboração flexível entre vários componentes de IA de diferentes fornecedores. Jim Zemlin, diretor executivo da Linux Foundation, descreveu os objetivos da fundação durante as discussões de lançamento. Ele disse: “Ao reunir estes projetos no âmbito da AAIF, somos agora capazes de coordenar a interoperabilidade, os padrões de segurança e as melhores práticas especificamente para agentes de IA”. Zemlin comparou essa abordagem com pilhas proprietárias fechadas, onde conexões, comportamentos e orquestração permanecem confinados a plataformas limitadas. A AAIF coordena esforços para estabelecer métodos uniformes para as interações dos agentes, garantindo medidas de segurança consistentes e diretrizes operacionais em todas as implementações. Block, a empresa fintech que opera Square e Cash App, entrou no espaço de infraestrutura de IA por meio do Goose. O líder de tecnologia de IA, Brad Axen, explicou seu uso interno por milhares de engenheiros todas as semanas para codificação, análise de dados e documentação. Axen observou que o Goose de código aberto demonstra a capacidade da estrutura de rivalizar com agentes proprietários em ambientes de grande escala. Ele disse TechCrunch“Divulgar isso para o mundo nos dá um lugar para outras pessoas virem nos ajudar a torná-lo melhor.” Axen acrescentou: “Temos muitos colaboradores de código aberto e tudo o que eles fazem para melhorá-lo volta para a nossa empresa”. Ao doar Goose para a AAIF, Block ganha exposição a testes e melhorias da comunidade. A estrutura se integra a padrões compartilhados como MCP e AGENTS.md, exemplificando o objetivo da fundação de desenvolvimento modular de agentes. A doação de MCP da Anthropic visa a camada de protocolo para integrações de IA. O MCP fornece um método padronizado para vincular modelos de IA a ferramentas, dados e aplicativos externos, evitando a criação de vários adaptadores personalizados. David Soria Parra, cocriador do MCP, compartilhou a aspiração de uso generalizado. Ele disse ao TechCrunch: “O objetivo principal é ter adoção suficiente no mundo para que seja o padrão de fato”. Parra continuou: “Estaremos todos em melhor situação se tivermos um centro de integração aberto onde você possa construir algo uma vez como desenvolvedor e usá-lo em qualquer cliente”. A transferência do MCP para a Linux Foundation garante uma administração neutra, evitando o domínio de qualquer fornecedor único. Esta mudança está alinhada com o foco da AAIF nos padrões de agente, diferente dos projetos existentes da fundação, como PyTorch, Ray e Kubernetes, que cobrem IA mais ampla e ferramentas de desenvolvedor. O AGENTS.md da OpenAI funciona como um arquivo de configuração simples colocado em repositórios de código. Ele instrui os assistentes de codificação de IA sobre ações e comportamentos permitidos dentro dessa base de código. Esta ferramenta promove interações previsíveis entre agentes de IA e ambientes de desenvolvimento, facilitando uma automação mais segura e eficiente. Combinado com MCP e Goose, AGENTS.md contribui para um conjunto coeso de blocos de construção para ecossistemas de agentes. A AAIF opera sob um modelo de fundo direcionado, onde as taxas de adesão das empresas apoiam as suas atividades. Zemlin esclareceu que as contribuições financeiras não conferem controle sobre as orientações do projeto. Os comités de direcção técnica determinam roteiros e prioridades. Este modelo de governação mantém a abertura e a tomada de decisões baseada no mérito. A experiência da Linux Foundation com grandes projetos informa a estrutura da AAIF, enfatizando a evolução orientada pela comunidade em detrimento dos mandatos corporativos. Os indicadores da eficácia da AAIF incluem a taxa de adoção dos seus padrões e a sua integração em agentes fornecedores a nível mundial. Zemlin descreveu uma métrica de sucesso inicial como “o desenvolvimento e implementação de padrões compartilhados usados por agentes fornecedores em todo o mundo”. Para Cooper, o progresso contínuo envolve refinamento ativo. Ele expressou: “Não quero que seja algo estagnado. Não quero que esses protocolos façam parte desta base, e foi aí que permaneceram por dois anos. Eles deveriam evoluir e aceitar continuamente novas contribuições”. Essas medidas rastreiam como protocolos como MCP e estruturas como Goose influenciam as implantações de IA no mundo real. Mesmo sob governação aberta, uma implementação específica pode emergir como predominante devido à rápida implementação ou à elevada utilização. Zemlin fez referência a precedentes históricos em código aberto. Ele citou o Kubernetes, que ganhou prevalência na orquestração de contêineres por meio de desempenho e adoção superiores, em vez de imposição do fornecedor. Zemlin afirmou que “o domínio emerge do mérito e não do controle do fornecedor”. Essa dinâmica beneficia desenvolvedores e empresas, minimizando o desenvolvimento de conectores personalizados, padronizando comportamentos de agentes em bases de código e facilitando implantações em configurações seguras. Os projetos fundamentais – MCP para conexões, AGENTS.md para instruções e Goose para estruturas – visam criar um ecossistema onde os agentes de IA se combinam modularmente. Isto é paralelo às tecnologias interoperáveis que formaram a base da web moderna, permitindo que componentes de diversas fontes funcionassem juntos sem barreiras proprietárias. Os esforços da AAIF concentram-se na orquestração específica do agente, nos protocolos de segurança e nos padrões de integração para apoiar este ambiente interconectado.
