Pubblicato su arXiv[1], questo lavoro propone un’innovativa infrastruttura di scoperta per agenti intelligenti basata su un servizio chiamato Agent Name Service (ANS), progettato per garantire l’interoperabilità e la sicurezza nelle comunicazioni tra agenti AI attraverso protocolli diversi.
Una nuova “rubrica” per le intelligenze artificiali
Con la crescita del numero di agenti AI attivi in rete, cresce anche la necessità di un sistema affidabile per identificarli e gestirli. ANS nasce con l’obiettivo di colmare questo vuoto, introducendo un sistema simile al DNS ma costruito attorno alla complessità e alla sicurezza necessarie per gli agenti autonomi. I nomi assegnati (ANSName) non sono solo identificatori leggibili, ma veicolano informazioni su capacità, versione, provider e metadati estesi.
Sicurezza prima di tutto: PKI e challenge-response
Uno dei pilastri del sistema è l’integrazione con l’infrastruttura a chiave pubblica (PKI), che consente di certificare l’identità degli agenti in modo crittograficamente sicuro. Gli agenti devono registrarsi tramite un’autorità e ottenere certificati digitali che permettano ad altri agenti di verificarne l’identità. In più, l’autenticazione delle capacità avviene anche durante l’esecuzione, grazie a sfide dinamiche (challenge-response) o prove a conoscenza zero.
Struttura modulare e adattabilità ai protocolli emergenti
Il sistema è progettato per essere compatibile con diversi protocolli come A2A di Google, MCP di Anthropic e ACP di IBM. Questa flessibilità è resa possibile da un livello di adattatori modulari che traduce i dati specifici dei protocolli nel formato standard del registro. Ogni agente, per essere scoperto, deve prima passare attraverso ANS, che ne verifica le credenziali e lo rende individuabile.
Governance, privacy e le sfide future
Tra le criticità riconosciute ci sono la gestione dei nomi, la scalabilità e il rischio di abusi del sistema. Gli autori propongono modelli di governance simili a ICANN, privacy basata su tecniche di interrogazione anonima, e distribuzione del carico tra database decentralizzati. Il lavoro rappresenta un passo concreto verso una rete di agenti AI sicura, affidabile e collaborativa, dove ogni entità è riconoscibile e verificabile in tempo reale.
