Moca 已开源 Agent Definition Language（ADL，智能体定义语言），一种与供应商无关的规范，旨在为 AI 智能体的定义、审查与治理提供标准化方案，使其可跨框架、跨平台使用。该项目采用了 Apache 2.0 许可协议，被定位为 AI 智能体“定义层”的关键缺失环节，作用堪比 OpenAPI 在 API 领域的地位。
ADL 提供了一种声明式格式用于定义 AI 智能体，包括身份、角色、语言模型设置、工具、权限、RAG 数据访问、依赖关系以及治理元数据（如所有权和版本历史），旨在提升智能体在不同平台与供应商之间的可移植性、可审计性和互操作性。
此次发布旨在解决智能体开发中日益严重的碎片化问题。目前，智能体相关逻辑往往分散在提示词、代码、特定框架的配置文件及无文档记录的预设逻辑中，导致团队难以厘清智能体的能力、边界与审批状态等基础信息，也进一步提升了安全审查、合规管控与复用的复杂度。
ADL 将智能体定义整合为结构化、机器可读的格式，从而提升其可检查性与治理能力。它与框架无关，专注于定义而非执行，不涉及智能体通信、运行时工具调用或消息传输。ADL 旨在对 A2A、MCP、OpenAPI 及工作流引擎等现有技术形成补充。
在宣布该项目开源发布时，Next Moca 创始人 Kiran Kashalkar 将 ADL 形容为“智能体的 OpenAPI（Swagger）”，并补充说它提供了“一个单一的声明式规范，明确了智能体的定义、可调用的工具、可访问的数据及配置方式”。Kashalkar 强调，可移植性、可审计性与供应商中立性是其核心设计目标。
据 Next Moca 介绍，ADL 面向的是构建生产级 AI 系统的团队。在这类系统中，智能体越来越多地作为自主组件运行，可以访问工具、数据和外部系统。Next Moca 认为，标准化的定义层能够实现更清晰的规划、在 CI 管道中完成一致验证、明确对比智能体能力，并通过版本控制与回滚实现类软件的生命周期管理。
该项目包含已发布的 JSON Schema、智能体定义示例、验证工具，以及涵盖治理与贡献流程的相关文档。开发者可一次性完成智能体定义并在本地验证，再将同一套定义共享给安全、平台及合规团队。
Next Moca 将 ADL 定位为处于早期阶段的标准，并邀请社区提供反馈、参与贡献，以推动其发展。该公司表示，开源这一规范旨在推动其广泛应用与中立治理，并围绕这一通用格式构建包含编辑器、验证器、注册表和测试工具的生态体系。
ADL 的代码和文档可在 GitHub 上获取，其中包含贡献指南和公开路线图，并概述了后续规划步骤。
原文链接：
https://www.infoq.com/news/2026/02/agent-definition-language/
