Il 22 ottobre 2026 la Agentic AI Foundation (AAIF) ha rivelato quattro nuovi progetti ospitati: Agent Skills, donato da Anthropic; Open Responses, donato da OpenAI; OpenEnv, donato da Hugging Face; e OpenSandbox, donato da Alibaba. Con queste aggiunte, nel suo primo anno AAIF conta dieci progetti, rispetto ai tre iniziati a dicembre 2025.

Contestualizzazione e governance neutrale

L’annuncio è stato effettuato durante l’evento AGNTCon + MCPCon North America, svoltosi il 22 e 23 ottobre 2026 al San Jose McEnery Convention Center. I nuovi progetti si integrano con il protocollo Agent2Agent (A2A), Agent Router, agentgateway, AGENTS.md, goose e il Model Context Protocol (MCP), tutti sotto una governance aperta e neutrale rispetto ai fornitori.

Secondo la fondazione, i quattro progetti coprono diversi livelli dello stack agentico: acquisizione di nuove competenze, comunicazione tra applicazioni e modelli di diversi fornitori, addestramento e valutazione degli agenti, e esecuzione sicura in ambienti controllati.

Visione di Manik Surtani

«Un anno fa, AAIF è nata con tre progetti e la convinzione che l’IA agentica avesse bisogno di una sede neutrale per prosperare. Oggi ospitiamo 10 progetti», ha dichiarato Manik Surtani, CTO e cofondatore della fondazione. Surtani ha sottolineato che quattro aziende diverse hanno affidato i propri progetti a una governance neutrale, offrendo alla comunità un unico luogo per sviluppare standard, protocolli e infrastrutture condivisi, senza che una singola azienda controlli il risultato.

Agent Skills: un catalogo aperto di competenze

Agent Skills è un formato aperto che consente di dotare gli agenti di nuove capacità specifiche di dominio. Le competenze raggruppano istruzioni, script e risorse in modo riutilizzabile, così che gli agenti possano caricarle su richiesta.

David Soria Parra, co‑creatore e responsabile della manutenzione di MCP presso Anthropic, ha spiegato che Anthropic ha lanciato Agent Skills un anno fa per offrire a sviluppatori e aziende uno standard aperto che rendesse gli agenti più capaci, donandolo ora ad AAIF per favorire la collaborazione.

La specifica è open source con licenza Apache 2.0 e CC BY 4.0. Oltre 70 piattaforme per agenti la supportano già e sono state pubblicate più di 1 milione di competenze, con quasi 280 milioni di installazioni. In sette mesi il catalogo skills.sh ha registrato un milione di competenze, utilizzate in:

    • ingegneria del software
    • marketing
    • design
    • scrittura
    • ricerca

All’interno di AAIF, Agent Skills sarà guidato da un Comitato direttivo tecnico composto da responsabili della manutenzione provenienti da più organizzazioni, che vi partecipano a titolo individuale.

Open Responses: interoperabilità delle API LLM

Open Responses è una specifica aperta per creare interfacce LLM interoperabili che funzionano con più fornitori, basata sull’API Responses di OpenAI. Definisce uno schema condiviso, eventi di streaming coerenti e strumenti estensibili, permettendo agli sviluppatori di descrivere richieste e risultati una sola volta e di eseguirli con diversi fornitori.

Steve Coffey, membro del personale tecnico di OpenAI, ha dichiarato che il progetto entra a far parte di AAIF per aiutare gli sviluppatori a creare prodotti basati sui modelli linguistici attraverso interfacce semplici e unificate.

La specifica prevede:

    • un formato comune per richieste e risposte tramite un endpoint API
    • inclusione di chiamate a strumenti e risposte in streaming
    • estensioni identificate con nomi specifici dei fornitori per evitare conflitti
    • adozione senza necessità di modificare o riaddestrare il modello

Due implementazioni già operative sono:

    • Databricks Model Serving, che traduce le richieste nel formato nativo di Claude, Gemini e modelli aperti ospitati da Databricks
    • Vercel AI Gateway, che offre un’API OpenResponses per accedere ai modelli tramite un gateway comune

OpenEnv: framework per ambienti di reinforcement learning

OpenEnv è un framework aperto e un punto di riferimento per la creazione di ambienti di apprendimento per rinforzo, basato su un servizio containerizzato che espone un’interfaccia per agenti, MCP e il protocollo Gym.

Ben Burtenshaw, ingegnere di machine learning presso Hugging Face, ha spiegato che il comitato di OpenEnv condivide le soluzioni utilizzate presso Hugging Face, Microsoft, Reflection, Meta‑PyTorch, Fleet, Mercor, RadixArk, Modal, Prime Intellect e altre realtà.

L’architettura prevede:

    • avvio di un episodio con reset()
    • invio di azioni con step()
    • richiesta di stato con state()

Il risultato comprende osservazione, ricompensa numerica, stato di completamento e metadati. Alcuni ambienti offrono strumenti tramite MCP, utilizzabili da agenti esterni o durante l’addestramento.

Esempio pratico: Turing ha creato Calendar Gym su OpenEnv, registrando un tasso di successo del 90 % per attività con identificatori di calendario espliciti, contro circa 40 % quando le stesse attività erano formulate in linguaggio naturale.

Il comitato tecnico di OpenEnv è composto da più aziende e la roadmap prevede:

    • collegamento degli ambienti di esecuzione degli agenti ai sistemi di addestramento
    • convalida degli ambienti
    • ricette per l’addestramento
    • supporto al campionamento, curricula e valutazione durante l’addestramento

OpenSandbox: piattaforma generica per esecuzione sicura

OpenSandbox è una sandbox di uso generale per applicazioni di IA, offrendo SDK per più linguaggi, API sandbox unificate e ambienti di esecuzione Docker e Kubernetes. Xiaobin Xu, responsabile delle infrastrutture di sviluppo presso Alibaba, ha affermato: «OpenSandbox è stato creato da Alibaba, ma non vogliamo che il suo futuro sia deciso da una sola azienda».

Distribuito con licenza Apache 2.0, il protocollo sandbox comprende due componenti principali:

    • API del ciclo di vita: crea, ispeziona, mette in pausa, riprende, rinnova, acquisisce snapshot ed elimina una sandbox
    • API di esecuzione: esegue comandi e codice, gestisce file, mantiene sessioni aperte e raccoglie misurazioni delle risorse

Ogni sandbox esegue un daemon denominato execd che gestisce le attività. I backend Docker e Kubernetes condividono la stessa interfaccia del ciclo di vita; Docker gestisce direttamente un container, mentre Kubernetes crea un carico di lavoro e le risorse correlate.

Impatto e prospettive future

Con dieci progetti sotto una governance neutrale, AAIF si posiziona come hub centrale per lo sviluppo di standard e infrastrutture agentiche. La presenza di grandi fornitori – Anthropic, OpenAI, Hugging Face e Alibaba – evidenzia una crescente fiducia nella necessità di un ecosistema aperto, in grado di ridurre la frammentazione e accelerare l’adozione dell’IA agentica.

Le prossime sfide includono la consolidazione delle specifiche, l’espansione della base di contribuenti e la realizzazione di casi d’uso reali che dimostrino la scalabilità e la sicurezza delle soluzioni proposte. Se la collaborazione continuerà a prosperare, la Agentic AI Foundation potrebbe diventare il punto di riferimento globale per l’interoperabilità e l’innovazione nell’IA agentica.