Google выпустил AX — оркестратор AI-агентов в стиле Kubernetes

Google опубликовал в открытом доступе проект AX (Agent Executor) — декларативный runtime для запуска автономных AI-агентов на кластере. Проект распространяется под лицензией Apache 2.0 и предназначен для запуска агентных нагрузок в промышленных масштабах. 22 сентября 2026 года репозиторий занял первое место на Hacker News — 179 очков и 74 комментария.

ℹ Статус проекта
AX находится в стадии активной разработки (v1alpha1). Команда предупреждает о возможных breaking changes до стабильного релиза.

Зачем нужен AX

Современные AI-агенты предъявляют принципиально иные требования к инфраструктуре по сравнению со stateless-микросервисами или пакетными задачами: они накапливают состояние, работают рывками и подолгу простаивают в ожидании ответов от моделей, внешних API или человека.

В классической Kubernetes-среде простаивающие сандбоксы впустую потребляют compute, а холодный старт контейнеров добавляет задержки, деградирующие интерактивные агентные циклы.

Агенты — это новый класс нагрузки. Они не микросервисы и не batch-задачи. Они накапливают состояние, требуют изоляции и могут сжигать деньги в петле, если за ними никто не следит.

AX решает эту проблему через архитектуру, разработанную командами Google и Google DeepMind. Построенный на runtime Agent Substrate, AX рассматривает агентов как stateful-акторов, предлагая suspend/resume с нулевой задержкой холодного старта за счёт чекпоинтинга сессий и мультиплексирования задач на общих воркерах.

Демо проекта показывает около 250 stateful-сессий акторов на 8 подах с субсекундной скоростью приостановки и возобновления.

Четыре ключевых примитива

AX предоставляет четыре декларативных примитива: Task, Workspace, Gateway и Model.

ПримитивНазначение
TaskИзолированный сандбокс с лимитами CPU/RAM для запуска агентного кода
WorkspaceПредварительная настройка Git-репозиториев, MCP-серверов и пакетов
GatewayСписок разрешённых исходящих хостов (network fencing)
ModelКонфигурация LLM с credentials из Kubernetes Secret

Сам оркестратор не хранит состояние — оно живёт в Redis, Postgres или GCS, что упрощает горизонтальное масштабирование.

Архитектура и жизненный цикл задачи


graph TD
    A[task.yaml] -->|ax apply| B[Control Plane]
    B --> C[Agent Substrate]
    C --> D[Изолированный сандбокс]
    D -->|Ожидание модели / API| E[Чекпоинт — suspend]
    E -->|ax resume| D
    D -->|ax ssh| F[Инспекция агента]
    B --> G[Workspace: Git / MCP]
    B --> H[Gateway: сетевой фильтр]
    B --> I[Model: Gemini / другие LLM]

Control plane не зависит от фреймворка внутри сандбокса — подойдёт LangChain, AutoGPT, кастомный Python или Go. Это зеркалит принцип Kubernetes: ему всё равно что внутри контейнера, лишь бы он отвечал на сигналы.

Быстрый старт: от YAML до запущенного агента

Установка CLI одной командой:

go install github.com/google/ax/cmd/ax@latest

Пример минимального манифеста задачи:

apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Workspace
metadata:
  name: golang
spec:
  git:
    - repo: https://github.com/golang/go.git
      branch: "my-fix"
---
apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Task
metadata:
  name: test
spec:
  workspaces:
    - name: golang
  goal: "Ensure that Go tool chain is available and is built from source"
  debug: true

Запуск, наблюдение и инспекция:

ax apply -f task.yaml      # Применить манифест
ax watch task test          # Стриминг статуса в реальном времени
ax ssh test -- ls -al /workspace  # Зайти внутрь сандбокса
ax suspend task test        # Чекпоинт и пауза
ax resume task test         # Продолжить с того же места
💡 Совместимость с kubectx
AX следует за активным Kubernetes-контекстом. Переключайтесь между кластерами через kubectx, и AX автоматически перенаправит запросы в нужный control plane.

Требования к развёртыванию

Для запуска control plane нужны: кластер Kubernetes, утилита ko, container registry, из которого кластер может тянуть образы, и доступный Agent Substrate Control API. Деплой разворачивает Redis, строит и публикует образы через ko, всё размещается в namespace ax-system.

Реакция сообщества и ограничения

Реакция сообщества неоднозначна: инженеры по инфраструктуре хвалят AX за снижение затрат на простаивающих агентов, ожидающих ответа от модели, тогда как другие критикуют операционный overhead Kubernetes-кластеров, registry и кастомных CRD, называя AX enterprise-инструментом, а не быстрым стартером для одиночных разработчиков.

Главные ограничения — alpha-зрелость и жёсткая зависимость от Agent Substrate. API v1alpha1 явно нестабилен: мейнтейнеры предупреждают, что изменения схемы сломают существующие манифесты.

⚠ Кому пока не стоит
Если вы прототипируете с небольшим числом агентов (менее 100), нуждаетесь в стабильности API в течение следующих 6–12 месяцев или требуете проверенной multi-tenancy для production SaaS — AX пока не для вас.

Контекст и значение для отрасли

Agent Substrate вводит новые примитивы в Kubernetes для сессионного, stateful, возобновляемого и изолированного исполнения. Заявленная цель — разместить в 10–20 раз больше сандбоксов в существующей инфраструктуре.

Аналитики указывают, что Google отдаёт runtime бесплатно, чтобы стимулировать потребление Google Cloud: «деньги — в cloud-потреблении, managed services и инференсе моделей».

Это привычный для Google ход: занять планировщик и compute substrate, позволив всем остальным строить поверх. Kubernetes победил не потому, что был лучшим оркестратором контейнеров — он победил, потому что Google позиционировал его как нейтральную платформу. AX явно повторяет ту же стратегию, но уже для эпохи автономных агентов.

На момент публикации репозиторий насчитывал около 1 968 звёзд и 623 коммита. Исходный код доступен на github.com/google/ax.