AX: відкритий оркестратор Google для агентних завдань

AX — це відкрита платформа керування для запуску ШІ-агентів: завдання описують у YAML, а система розміщує його в пісочниці, готує робоче середовище, обмежує мережу та дозволяє запускати багато таких завдань на одному кластері. Проєкт опубліковано на GitHub як google/ax під ліцензією Apache 2.0, а його презентація доступна на agentexecutor.io.

Чотири примітиви

AX зводить агентну інфраструктуру до чотирьох декларативних об’єктів. Task запускає недовірений агентний код у пісочниці з обмеженнями CPU та пам’яті, і його дешево створити, призупинити чи знищити. Workspace перелічує Git-репозиторії, MCP-сервери та навички, потрібні агенту, — або просто описує мету — і готується в кожній пісочниці ще до старту завдання. Gateway визначає мережеві політики: трафік замикається на явний список дозволених хостів і портів, а в запити, що виходять назовні, інжектуються облікові дані. Блок Model зберігає моделі, параметри й секрети в одному місці, тож ротація ключа чи прив’язка до конкретної версії моделі — це один apply.

Як це працює

AX працює на середовищі, яке проєкт називає Agent Substrate: його створено для щільності та швидких життєвих циклів stateful-акторів. Кожне завдання виконується як легкий актор, що, за словами проєкту, дозволяє масштабуватися до мільярдів одночасних агентних сесій на кластер без обмежень оркестратора. Простоюючі агенти, які чекають на відповідь моделі, виклик інструмента чи підтвердження людини, отримують чекпойнт і призупиняються, а потім відновлюються менш ніж за секунду без холодного старту; десятки завдань ділять ресурси воркера, тож час очікування перетворюється на вільні обчислення. Командний рядок дотримується тієї ж декларативної моделі: ax apply -f task.yaml створює робочий простір і завдання, ax watch та ax get tasks показують фазу й IP воркера, ax ssh відкриває оболонку всередині пісочниці, а ax suspend, ax resume і ax delete керують життєвим циклом.

Звідки він узявся

Проєкт описує себе як народжений у Google, де дослідження агентних середовищ зустрілися з frontier-обчисленнями; частина роботи спирається на Google DeepMind. Його аргумент такий: агенти — це ні мікросервіси, ні пакетні завдання. Вони накопичують стан, потребують суворої ізоляції, звертаються до API моделей і серверів інструментів і марнують ресурси, якщо за ними ніхто не стежить. Традиційні оркестратори, створені для stateless-сервісів, стають надто дорогими, коли тримають простоюючі пісочниці, і не мають природного призупинення й відновлення за частки секунди. AX також розрахований на дослідників: вони можуть піднімати відтворювані пісочниці, щоб збирати траєкторії, запускати цикли reinforcement learning і оцінювати агентів у масштабі.

Платформа має й генеративні можливості: робоче середовище можна описати звичайною англійською, і AX передає цю мету агенту під час першого запуску, щоб той встановив інструменти й перевірив залежності. За даними проєкту, він запускає інтерактивних агентів для написання коду, довготривалі агентні сервери, ноутбуки Jupyter, headless-тестування в браузері та власні середовища для інструментів.