AgentHub：一个可发现、可验证且可复现的 AI 代理注册中心
软件工程
2026-02-27 v2 人工智能
摘要
基于大型语言模型的代理正在迅速增长,但与成熟生态系统(如软件包注册中心(如 npm)和模型中心(如 Hugging Face))相比,用于发现、评估和治理它们的基础设施仍相对碎片化。现有工作通常仅解决命名、分发或协议描述问题,但未能提供使代理可发现、可比较且可治理的注册层,以实现自动化复用。在本文中,我们提出了AgentHub,一个注册层和随附的研究议程,用于代理共享,旨在实现发现和工作流程集成、信任和安全、开放性和治理、生态系统互操作性、生命周期透明度和能力清晰度并伴随证据。我们描述了一个参考原型,实现了带有发布时验证的规范性清单、与可审计制品关联的版本绑定证据记录,以及一个仅追加的生命周期事件日志,其状态默认受到搜索和解析的尊重。我们还提供了初始发现结果,使用基于 LLM 的裁判推荐管道,表明结构化合同和证据如何超越关键词驱动的发现实现意图准确检索。AgentHub旨在为构建可靠、可复用代理生态系统提供 common substrate。
引用
@article{arxiv.2510.03495,
title = {AgentHub: A Registry for Discoverable, Verifiable, and Reproducible AI Agents},
author = {Erik Pautsch and Tanmay Singla and Parv Kumar and Wenxin Jiang and Huiyun Peng and Behnaz Hassanshahi and Konstantin Läufer and George K. Thiruvathukal and James C. Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03495},
year = {2026}
}