AX: האורקסטרטור הפתוח של גוגל למשימות סוכנים

AX היא שכבת בקרה בקוד פתוח להרצת סוכני בינה מלאכותית: המשימה מוצהרת ב-YAML, והמערכת מריצה אותה בסנדבוקס, מכינה את סביבת העבודה, חוסמת את הרשת ומאפשרת להריץ מספר גדול של משימות כאלה בכל אשכול. הפרויקט מפורסם ב-GitHub בשם google/ax ברישיון Apache 2.0, והאתר agentexecutor.io מציג אותו.

ארבעה פרימיטיבים

AX מצמצמת את תשתית הסוכנים לארבעה אובייקטים הצהרתיים. Task מריץ קוד סוכן לא מהימן בסנדבוקס עם מגבלות CPU וזיכרון, וזול ליצור, להשהות או לזרוק אותו. Workspace מפרט את מאגרי ה-Git, שרתי ה-MCP והכישורים שהסוכן צריך — או פשוט מתאר את המטרה — ומוכן בכל סנדבוקס לפני שהמשימה מתחילה. Gateway מגדיר מדיניות רשת: התעבורה ננעלת לרשימת מארחים ופורטים מורשית במפורש, ואישורים מוזרקים לבקשות היוצאות. בלוק Model מרכז מודלים, פרמטרים וסודות במקום אחד, כך שסיבוב מפתח או נעיצת גרסת מודל הם apply אחד.

איך זה עובד

AX רצה על סביבת הרצה שהפרויקט מכנה Agent Substrate, שנבנתה לצפיפות ולמחזורי חיים מהירים של אובייקטים בעלי מצב. כל משימה רצה כשחקן קל, וזו לדברי הפרויקט הדרך להתרחב למיליארדי הפעלות סוכן במקביל בכל אשכול בלי מגבלות של אורקסטרטור. סוכנים שממתינים לתשובת מודל, לקריאה לכלי או לאישור אנושי נשמרים בנקודת ביקורת ומושהים, ואז חוזרים לפעולה בפחות משנייה בלי המתנעה קרה; עשרות משימות חולקות את משאבי העובד, כך שזמן ההמתנה הופך לכוח מחשוב פנוי. שורת הפקודה עובדת באותו מודל הצהרתי: ax apply -f task.yaml יוצר את סביבת העבודה ואת המשימה, ax watch ו-ax get tasks מציגים את השלב ואת כתובת העובד, ax ssh פותח מעטפת בתוך הסנדבוקס, ו-ax suspend, ax resume ו-ax delete מנהלים את מחזור החיים.

מהיכן זה בא

הפרויקט מתאר את עצמו כמי שנולד בגוגל, שם נפגשו המחקר על סביבות הרצה לסוכנים עם מחשוב חזיתי, כשהוא נשען בין השאר על מחקר של Google DeepMind. הטענה היא שסוכנים אינם מיקרו-שירותים ואינם עבודות אצווה: הם צוברים מצב, זקוקים לבידוד קפדני, פונים ל-API של מודלים ולשרתי כלים, ומבזבזים משאבים אם איש אינו משגיח עליהם. אורקסטרטורים מסורתיים שנבנו לשירותים חסרי מצב נעשים יקרים מדי כשהם מחזיקים סנדבוקסים ללא פעילות, וחסרה להם השהיה וחזרה מהירות במיוחד. AX מיועדת גם לחוקרים, שיכולים להקים סנדבוקסים משוחזרים כדי לאסוף מסלולים, להריץ לולאות reinforcement learning ולהעריך סוכנים בקנה מידה גדול.

הפלטפורמה כוללת גם יכולות גנרטיביות: אפשר לתאר את סביבת העבודה באנגלית פשוטה, ו-AX מעביר את המטרה הזו לסוכן בעלייתו הראשונה כדי להתקין כלים ולאמת תלויות. לפי הפרויקט, הוא מריץ סוכני קוד אינטראקטיביים, שרתי סוכנים ארוכי טווח, מחברות Jupyter, בדיקות דפדפן ללא ממשק גרפי וסביבות כלים מותאמות.