Google представила AX — открытый оркестратор для ИИ-агентов

Google опубликовала AX — открытый оркестратор, предназначенный для запуска ИИ-агентов. Авторы исходят из тезиса, что агенты образуют совершенно новый класс вычислительной нагрузки: это не микросервисы и не пакетные задания. Агент накапливает состояние, требует строгой изоляции, обращается к API моделей и внешним инструментам — и, если за ним не следить, способен в цикле сжигать деньги. Традиционные оркестраторы, рассчитанные на stateless-сервисы или предсказуемые батчи, здесь оказываются либо дорогими, либо неудобными.

Четыре примитива

AX предлагает декларативную модель из четырёх сущностей, описываемых в YAML в стиле Kubernetes. Task — изолированное исполнение недоверенного кода агента в песочнице с лимитами по CPU и памяти; такую задачу дёшево создать, приостановить и выбросить. Workspace — описание окружения: список Git-репозиториев, MCP-серверов и навыков, которые нужны агенту. Gateway отвечает за сетевые политики: трафик запирается в явный список разрешённых хостов и портов, а в исходящие запросы можно подставлять учётные данные. Model собирает в одном месте конфигурацию моделей, их параметры и секреты — ключ или версию модели можно поменять одним применением манифеста.

Масштаб и экономия

Под капотом AX работает поверх Agent Substrate — среды исполнения, спроектированной, по словам разработчиков, для высокой плотности и быстрого жизненного цикла stateful-акторов. Каждая задача выполняется как лёгкий актор, что позволяет заявлять о миллиардах одновременных агентских сессий на кластер. Простаивающие агенты, ожидающие ответа модели, инструмента или человека, помещаются в чекпоинт и восстанавливаются менее чем за секунду без холодного старта. Десятки задач мультиплексируются на общих ресурсах воркера — платить предлагается только тогда, когда агент действительно думает или выполняет код.

Отдельно выделена «генеративная» черта платформы: окружение можно описать обычным текстом на английском, и на первом запуске агент сам установит нужные инструменты и проверит зависимости.

Откуда это

AX, как сообщается, родился внутри Google на стыке исследований агентских сред исполнения и передовых вычислений; в основе — наработки Google DeepMind по изоляции, возобновлению и планированию. Позиционируется он как дружелюбный рантайм для разработчиков и исследователей: авторы обещают минимализм ядра и упор на воспроизводимые песочницы для сбора траекторий, циклов обучения с подкреплением и массовой оценки агентов.

Источник: Hacker News