OpenAI、Anthropic、Alibaba、Hugging Faceがエージェント向けフォーマットをさらに4つ開放。エージェントはベンダーではなくフォーマットに合わせて作る
By Surya Pratap
2026年10月26日
7 min read
AI & Technology
2026年10月26日
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層ごとに1つの中立フォーマットHover to explore2か月前、エージェントの標準化をめぐる焦点は、エージェント同士がやり取りするためのプロトコルが定まるかどうかでした。それは定まりました。そして今週、同じ財団がさらに4つのプロジェクトを迎えました。今回の対象は、あなたのプロダクトの内側にある部分です。モデルの呼び出し、エージェントが従う指示、コードを実行するマシン、そしてテストに使う環境です。
本記事は、Agentic AI Foundationによる2026年10月22日の発表と各プロジェクトに関する同財団の記事、およびUnite.AIの報道に基づいています。普及に関する数字は財団自身によるもので、独自には検証されていません。第3節以降は筆者の見解です。
Agentic AI Foundation（AAIF）は、すでにMCP、AGENTS.md、A2AをホストしているLinux Foundation傘下の組織です。10月22日、カリフォルニア州サンノゼで開かれたAGNTCon + MCPCon North Americaで、4つの新プロジェクトを発表しました。
財団は2025年12月に3つのプロジェクトで発足し、現在は10のプロジェクトをホストしています。
層ごとに並べ直すと、略語の羅列だったリストが1つのスタックとして見えてきます。
残る3つ、agentgateway、Agent Router、gooseは、これらの周辺に位置します。大事なのは、すべての層が完成したことではありません。ほとんどの層に、誰もが選ぶであろう中立的なフォーマットができ、しかもそれが、あなたがたまたま使っているモデルのベンダーのものではない、という点です。
モデルAPIは、どのエージェントも必ず通るのに、どの中立的な組織も管理していない唯一の層でした。今週、その状況が変わりました。
初期段階のエージェントの多くは、1つのモデルプロバイダーに縛られたプロダクトです。ツールはすでにMCPで持ち運べるようになっていました。それでも独自仕様のまま残っていたのが、モデルの呼び出しそのもの、つまりリクエストの形、ツール呼び出しの返り方、ストリーミングのイベントです。乗り換えのコストはここにあります。そして先週のReplitの例が示したように、価格競争を味方にできるかどうかは、このコストで決まります。
Open Responsesは、まさにこの部分を狙っています。財団の言葉を借りれば、対応するエンドポイントを使うと「エンドポイントとモデルの識別子が設定項目になる」のです。これは机上の話ではありません。財団によれば、Databricks Model ServingはすでにClaude、Gemini、オープンなモデル向けにOpen Responsesのエンドポイントを提供しており、リクエストを各プロバイダー独自のAPIに変換しています。Vercel AI Gatewayも同様のエンドポイントを提供しています。
注意点が2つあります。1つ目は、共通の形式がOpenAIの形式だということです。移植性の面では問題ありませんが、機能の異なるプロバイダーは変換を通して届くことになります。財団自身も、開発者に「どこで情報が失われるか」を報告するよう呼びかけています。2つ目は、プロバイダー固有の機能が名前空間付きの拡張として提供されることです。特定のプロバイダーの拡張に頼ったプロンプトは、リクエストが共通形式だからといって移植できるわけではありません。
モデル呼び出しをResponses形式のインターフェースの裏に置く。 プロバイダーを直接呼ぶにしても、ゲートウェイ経由にしても、エージェントのループは1つのリクエスト／レスポンス形式に対して書きましょう。そうすれば、2社目のプロバイダーは書き直しではなく、設定の変更と評価の実行で済みます。
ノウハウは巨大なシステムプロンプトではなく、skillとして書く。 タスクの指示、例、確認手順をskillとしてまとめれば、バージョン管理、レビュー、プロダクト間での再利用ができます。業務を理解している人が、エージェントのコードに触れずに中身を保守できます。
エージェントのコードは、差し替え可能なサンドボックスで実行する。 エージェントがコマンドを実行したりパッケージをインストールしたりするなら、ホスト上では決して動かさないでください。サンドボックスの作成と実行を1つのインターフェースの裏にまとめておけば、自前のコンテナからホスティング型サービスへ移っても、その逆でも、エージェントには影響しません。
サードパーティのskillは依存パッケージとして扱う。 skillにはスクリプトが含まれることがあり、インストールすればエージェントと同じ権限を与えることになります。バージョンを固定し、入れるものは中身を確認しましょう。財団が紹介するある企業は、投稿されたskillをすべて人間がレビューしてから自社のエージェントに配布しています。
先に定まったのはプロトコル
8月には、A2AがMCPやAGENTS.mdと同じ財団に加わった第1波を取り上げ、通信が標準化されても、エージェントの判断が正しいかどうかは何もわからない理由を解説しました。すでにAGENTS.mdを運用しているなら、大規模リポジトリが何を書いているかも参考にしてください。
普及の数字が監査済みだとは言えません。 70以上の基盤、100万のskill、2億8,000万のインストールは、いずれも財団の数字です。公開されたskillが、そのまま役に立つskillだとは限りません。
「中立」になったからといって、ベンダー同士の競争が止まるわけではありません。 どのプロジェクトも、そのフォーマットが広まれば得をする企業が提供したものです。中立の場に移ることで変わるのは、誰がフォーマットを管理するかであって、なぜ提供されたかではありません。
OpenSandboxで信頼できないコードが安全になるとは言えません。 財団の記事が説明しているのはAPIと実行環境であり、隔離の強度ではありません。コンテナによる隔離は、独立した仮想マシンと同じではありません。自分の実行環境が実際に何を保証しているかを確認してください。
10個すべてを導入すべきだとも言えません。 2人のチームに必要なのは、移植可能なモデル呼び出し、エージェントがコードを実行するならサンドボックス、そして評価セットです。それ以外は、顧客やパートナーに求められてからでも間に合います。
10月22日、OpenAI、Anthropic、Alibaba、Hugging Faceは、Open Responses、Agent Skills、OpenSandbox、OpenEnvをAgentic AI Foundationに移しました。同財団がホストするプロジェクトは10になりました。MCP、AGENTS.md、A2Aと合わせて、エージェントのほぼすべての層に、特定のモデルベンダーが単独で支配しない中立的なフォーマットが揃ったことになります。
創業者にとっての実利は、乗り換えのコストが下がることです。そのコストの大部分を占めていたモデル呼び出しの層に、ちょうど中立的な仕様ができました。独自の決まりごとがコードベース全体に広がってから後付けするのではなく、エージェントが小さいうちに、これらのフォーマットに合わせて作りましょう。
今月中に、すべてのモデル呼び出しを1つのResponses形式のインターフェースの裏に置いて評価セットを2社目のプロバイダーでも走らせ、最も長いシステムプロンプトをバージョン管理されたskillに移し、エージェントが実行するコードがすべて差し替え可能なサンドボックスを通るようにしておきましょう。
出典：Agentic AI Foundation（2026年10月22日）— 4つの新プロジェクト、その提供元と概要、ホストする10プロジェクトの一覧、発足時の3プロジェクトからの拡大。AAIFによる各プロジェクトの記事：Open Responses（共通形式、Databricks Model ServingとVercel AI Gatewayの対応、拡張、変換で失われる情報）、Agent Skills（対応基盤数、skill数、インストール数、人間によるレビューの例）、OpenSandbox（ライフサイクルAPIと実行API、DockerとKubernetesの実行環境）。Unite.AI— OpenEnvの概要とAGNTCon + MCPConの背景。Linux Foundation— 2025年12月の財団設立。第3節から第5節は筆者の見解です。
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