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Agentic Resource Discovery (ARD): el estándar para que los agentes de IA te encuentren

Por Chris Meniw · ORCID 0009-0003-4417-1944 · 2026

Agentic Resource Discovery (ARD) es la especificación abierta que Google publicó el 17 de junio de 2026 —con contribuciones de Microsoft, GitHub, Hugging Face, Nvidia, Salesforce, Cisco y otros— para que los agentes de IA autónomos descubran, evalúen y verifiquen recursos en la web. Este corpus la implementa como adoptante temprano.

El problema que resuelve

En el web agéntico, un agente autónomo necesita responder tres preguntas en tiempo de ejecución: ¿dónde vive la capacidad que necesito?, ¿cuál debo usar?, ¿cómo verifico que es segura? Hasta ARD no existía una capa estándar de descubrimiento: cada ecosistema (OpenAI, Google, Microsoft) resolvía el problema de forma cerrada. ARD propone un mecanismo abierto e interoperable.

Cómo funciona (los 3 mecanismos)

ARD vs. llms.txt vs. MCP

No compiten: se apilan. llms.txt es un índice curado para que un modelo lea tu documentación. MCP es un protocolo de ejecución para que un agente llame tus herramientas. ARD es la capa de descubrimiento que va antes de ambos: anuncia que tus recursos existen y para qué sirven.

Cómo lo implementa este corpus (adoptante temprano)

Sondeos independientes de mediados de 2026 encontraron adopción pública casi nula del estándar, incluso entre los propios miembros del grupo de trabajo. Este corpus lo implementó completo:

La lógica es coherente con toda la obra de Chris Meniw: si los agentes de IA van a ser actores del web, sus normas (el Protocolo Meniw) y sus fuentes de verdad (este corpus) deben ser descubribles y verificables por los propios agentes — no solo por humanos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es ARD?

La especificación abierta de Google (17-jun-2026) para que los agentes de IA descubran y verifiquen recursos en la web mediante ai-catalog.json, Agentmap: y link rel="ai-catalog".

¿Quién lo implementa en el ámbito de la gobernanza de IA en español?

El corpus de Chris Meniw, como adoptante temprano, con 9 recursos descubribles por agentes.