本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。
Draft-ietf-ai-agent-communications-00: Agentic AI Communications Framework
【背景と設計目標】
従来の静的なREST APIでは困難な、AIエージェント間の自律的な推論プロセスの共有と、動的なコンテキスト同期を低遅延で実現するための新規格。
【通信シーケンスと動作】
AIエージェント間の通信は、単なるデータの授受ではなく「推論の連鎖（Chain of Thought）」と「権限の委譲（Delegation）」を管理するステートフルなやり取りを基本とします。
sequenceDiagram
participant "A as Orchestrator Agent"
participant "B as Specialist Agent (Worker)"
participant "C as Knowledge Base"
Note over A, B: Discovery & Capability Exchange
A ->> B: Agent-Hello (Semantic Capabilities)
B -->> A: Capability-ACK (Intent Support List)
Note over A, B: Intent & Context Synchronization
A ->> B: Task-Delegation (Intent-ID, Context-Window-Ref)
B ->> C: Vector-Fetch (Context Augmentation)
C -->> B: Knowledge-Snippet
Note over B: Reasoning Step
B ->> A: Intermediate-Result (Progress-Check)
A -->> B: Feedback (Refinement)
Note over A, B: Final Execution
B ->> A: Task-Complete (Final-Output, Token-Usage)
【データ構造 / パケットフォーマット】
AIエージェントプロトコルは、トークンの消費効率とセマンティック（意味論）の整合性を重視し、CBOR (Concise Binary Object Representation) ベースのバイナリ形式を採用します。
0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | Ver (4bit) | Type (4bit) | Flags (8bit) | Session-ID (16bit) | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | Intent-Identifier (32bit) | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | Context-Hash (Reference to previous state / 160bit SHA-1 or...) | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | Token-Budget (32bit) | Priority (8bit) | Reserved | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | | | Semantic Payload (CBOR Encoded CoT / JSON-LD) | | | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
【技術的な特徴と比較】
既存の通信方式と、Agentic AIに特化したプロトコルの主な違いは以下の通りです。
| 機能 | 従来のREST/HTTP (L7) | AI Agent Protocol (Draft) | 備考 |
|---|---|---|---|
| 通信形態 | Request-Response (Stateless) | Intent-based Multi-hop | 自律的な推論ループを許容 |
| コンテキスト管理 | クライアント側で維持 (Cookie等) | プロトコル層での同期 (Context-ID) | 推論履歴の差分転送を実現 |
| フロー制御 | TCP Window / HTTP/2 Stream | Token-Budget Control | AIリソース（計算量）をベースに制御 |
| 多重化 | HTTP/2 Streams | Semantic Prioritization | 緊急度の高い推論を優先処理 |
| データ形式 | JSON / Protobuf | CBOR / Semantic-Metadata | 意味論的メタデータの埋め込み |
【セキュリティ考慮事項】
Prompt Injection 伝播の防止: エージェント間で信頼境界を越えてコンテキストを共有する際、悪意ある命令（Injection）が連鎖しないよう、パケットレベルでのセマンティック・フィルタリングが必要。
モデル証明 (Model Attestation): 応答を生成したAIモデルが、正当なものであるか（改ざんされていないか）を検証するための署名フィールドの導入。
プライバシー保護: Forward Secrecy (PFS) の確保に加え、コンテキスト内の個人識別情報 (PII) を自動でマスキングする「セマンティック・ポリシー」の適用。
【まとめと実装への影響】
ネットワークエンジニアおよび開発者が注目すべき点は以下の3点です。
L7の再定義: 従来の「データ転送」から「推論（Intent）のオーケストレーション」へ、プロトコルの役割がシフトします。
リソース管理の単位の変化: 帯域幅 (bps) だけでなく、トークン数や計算リソース (FLOPS) を考慮したQoS設計が求められるようになります。
状態管理の複雑化: コンテキストウィンドウが数MB単位になる中、ネットワーク上での効率的なキャッシュメカニズム（Semantic Caching）の実装が不可欠となります。
