OpenAIがAgentic AI財団に参画、AGENTS.md寄贈

OpenAIはLinux Foundation配下の新設団体「Agentic AI Foundation」の共同設立メンバーとなり、エージェント関連のオープン仕様である AGENTS.md を寄贈しました。エンジニアはこの動きを受け、相互運用性・安全性を中心にしたエージェント設計と運用を見直す必要があります。本稿ではAGENTS.mdの狙い、技術的要点、実務での対応策を実践的に解説します。

ニュースの核心

要点は次の通りです。

• OpenAIがAgentic AI Foundationの共同設立に参加した。
• AGENTS.mdがオープンに寄贈され、エージェントの標準化・相互運用の基盤化が進む。
• 目的は「安全で相互運用可能な agentic AI」の促進—ツール連携、能力記述、行動制約、監査可能性などを標準化することで市場の分断を減らす。

技術的な詳細

AGENTS.md（以降は “仕様” と呼称）は、エージェントの定義・発見・能力記述・通信インターフェース・安全制約・監査ログのフォーマットといった要素をカバーする設計ガイドラインです。現時点での注目ポイントを技術的に整理します。

• エージェント・マニフェスト: エージェントのメタデータ（名前、バージョン、提供能力、必要権限、エンドポイント）を機械可読な形式で定義することで、ランタイム間の発見とネゴシエーションを可能にします。
• 能力記述（capability）: エージェントが提供・要求する機能（例: web-browsing, file-access, tool-call）を標準化し、実行前に権限チェックやサンドボックス設定が可能に。
• 安全制約と行動ポリシー: 不正使用防止のためのルール（入力検証、許可リスト、レート制限、監査フラグ）を表現するテンプレを定義。
• 署名と改竄検知: マニフェストや実行ログに対する署名（例えばJSON Web Signatureなど）を標準に盛り込み、実行経路の信頼性を担保。
• インターフェースとプロトコル: HTTP/RESTやgRPCなど既存のTransportを想定しつつ、イベント駆動のコールバックやストリーム型通信の取り扱いも考慮。
• 監査とObservability: 実行ログ・決定履歴（why/how）・トレースを標準フォーマットで出力し、ポストホック分析やCICD統合を容易にする。

実際の仕様は拡張可能なモジュール構造を想定しており、ベースとなる最小限のマニフェスト＋拡張スキーマでエコシステム化を進める設計です。

エンジニアへの影響

開発チーム／SRE／セキュリティ部門が取るべき実務的対策は次の通りです。

1. マニフェストの導入・検証: 自社のエージェントにAGENTS.md準拠のマニフェストを用意し、CIで整合性チェック（スキーマバリデーション、署名検証）を行う。
2. 権限モデルの明確化: capabilityベースの権限付与を実装し、最小権限原則に従ってトークンやスコープを切る。外部ツール呼び出しは必ず仲介レイヤで権限チェック。
3. サンドボックスと監査: 実行環境をコンテナ/VMで分離し、監査ログを標準フォーマットで集約する。疑わしい挙動は自動でロールバックまたは停止するルールを用意。
4. 相互運用テスト: 他ベンダーのエージェントと相互運用するテストケースを作成。マニフェスト検出、容量ネゴシエーション、フォールバック動作を検証。
5. 観測とアラート: エージェントの行動に関するメトリクス（呼び出し頻度、外部アクセス数、失敗率、許可拒否率）をSLOに組み込み、異常時に即応できるモニタリングを用意。

これらは既存のマイクロサービス設計やAPIセキュリティの慣習と親和性が高く、導入コストは限定的に抑えられます。

機能比較表

実践コード例（マニフェストと検証）

下はAGENTS.md風のシンプルなマニフェスト（JSON）例と、署名検証の擬似Pythonスニペットです。現実の仕様に合わせてスキーマや署名方式を調整してください。

{
  "agent": {
    "id": "example-agent-001",
    "name": "InvoiceProcessor",
    "version": "0.1.0",
    "capabilities": ["read-mail", "access-s3", "invoke-ocr"],
    "endpoints": { "rpc": "https://agent.example.com/rpc" },
    "policy": { "allow_network": false, "allowed_hosts": ["s3.example.com"] }
  },
  "metadata": { "author": "team-ops", "createdAt": "2025-12-09T00:00:00Z" },
  "signature": "<base64-signature>"
}

# 擬似コード: マニフェスト署名検証（Python）
import json
import base64
from cryptography.hazmat.primitives import serialization, hashes
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding

def verify_manifest(manifest_json, public_key_pem):
    manifest = json.loads(manifest_json)
    signature_b64 = manifest.pop('signature', None)
    if not signature_b64:
        raise ValueError('Missing signature')
    signature = base64.b64decode(signature_b64)
    payload = json.dumps(manifest, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False).encode('utf-8')

    pubkey = serialization.load_pem_public_key(public_key_pem.encode('utf-8'))
    try:
        pubkey.verify(
            signature,
            payload,
            padding.PKCS1v15(),
            hashes.SHA256()
        )
        return True
    except Exception:
        return False

上記は一例です。実運用では鍵のライフサイクル管理、タイムスタンプ、署名方式の明記（例: JWS）、およびリプレイ攻撃対策を必須にしてください。

まとめ

OpenAIによるAgentic AI Foundationへの参画とAGENTS.mdの寄贈は、エージェント型AIの標準化を加速する重要な一歩です。エンジニアは早期にマニフェストと能力モデルの採用、権限付与・監査パイプラインの整備を進め、相互運用性と安全性を両立する設計を行ってください。オープンな仕様を取り入れることで、将来のツール連携やベンダー切替えのコストを低減できます。

参考リンク

元記事