Hacker News 의견

• agents.json을 주목하고 있으며, 이 프로토콜이 성공하기를 바람

  • MCP와 agents.json이 공존할 가능성이 있다고 생각함
  • MCP는 더 많은 것을 다루며, 간소화된 프로토콜을 만드는 것이 어려울 수 있음

• agents.json이 초기에 채택되려면 문서가 더 쉽게 이해되어야 함

  • 예제가 즉시 볼 수 있어야 하고, 스키마가 가까이에 있어야 함
  • 피치는 간결해야 하며, 스키마의 필드도 명확해야 함
  • OpenAPI 스키마를 붙여넣으면 LLM이 agents.json의 초안을 생성하는 도구가 필요할 수 있음

• OpenAPI와 agents.json의 호환성은 좋지만 과할 수 있음

  • OpenAPI는 인기가 있지만 시장을 완전히 장악하지는 않았음
  • 이로 인해 agents.json에 복잡성이 추가된다면, 지원할 가치가 있는지 의문임
  • 100% 호환되지 않아도, 맞춤형 변환기를 통해 부분 지원이 가능할 수 있음

• 많은 사람들이 agentic IDE를 사용 중이며, agents.json이 사용법과 문서 찾는 방법, 레지스트리 검색 방법을 설명하는 스니펫을 공유하면 좋을 것임

• agents.json과 OpenAPI Arazzo 사양의 차이점에 대한 질문

  • LLM 사용에 더 적합한지에 대한 의문
  • 예제를 보면 유사한 개념이 보임

• 실제 agents.json 파일을 보기 어렵다는 의견

  • 레지스트리에서 10분 동안 찾아도 예제를 찾지 못함

• Python 패키지의 라이선스에 대한 질문

  • AGPL인지에 대한 의문

• 좋은 아이디어지만 라이선스 문제로 인해 채택이 어려울 수 있음

  • 팀이 AGPL 패키지를 제품에 어떻게 채택할 수 있는지 설명해주길 바람

• 더 간단해질 수 있으며, 이는 좋은 일임

  • 사양의 정보 속성 제목에서 버그를 발견했을 수 있음

• agents.json과 llms.txt의 비교

  • llms.txt도 LLM이 API를 이해하도록 돕는 표준으로 떠오르고 있음
  • agents.json이 다른 엔드포인트의 구조적 이해를 더 잘하는 것 같음

• agents가 OpenAPI 사양으로 문서화된 API를 사용하지 못하는 이유에 대한 질문

  • 개인 테스트에서는 잘 작동했지만, 놓친 부분이 있을 것임

• agents.json과 LLM.txt 파일이 robot.txt처럼 간단한 표준이 되기를 바람

  • CrewAI, Letta/MemGPT, OpenHands/OpenDevin 등이 관련이 있지만, 경계를 넘는 것은 없음
  • MCP가 가장 유연한 접근 방식이며, agents.json과 잘 어울릴 수 있기를 바람
  • Netlify 팀이 Agent Experience(AX)에 대해 흥미로운 것을 생각하고 있으며, Anthropic과 wildcard 팀이 주목해야 함

• MCP와의 유사점/차이점에 대한 질문

  • 멋져 보임