Google выложил в открытый доступ AX — оркестратор и декларативный рантайм для запуска и масштабирования нагрузок автономных ИИ-агентов. Проект опубликован под лицензией Apache 2.0, размещён на agentexecutor.io и в GitHub как google/ax. Формулировка «Kubernetes-style orchestrator» означает, что управление агентами описывается декларативными примитивами, как объекты Kubernetes.
AX работает поверх Agent Substrate — рантайма исполнения, спроектированного для плотного мультиплексирования акторовизолированных единиц выполнения, каждая из которых ведёт одну сессию агента. Каждая сессия агента выполняется как изолированная песочница-актор с жёсткими границами CPU и памяти.
Что именно изменилось
Управляющий слой AX предоставляет четыре декларативных примитива в API-группе ax.io/v1alpha1:
- Task — жизненный цикл выполненияописание того, как задача проходит свои стадии и при каких условиях переходит между ними, ограничения ресурсов песочницы и ссылки на вспомогательную инфраструктуру;
- Workspace — сборка окружения до запуска: монтирование Git-репозиториев, настройка MCP-серверовсерверов Model Context Protocol — открытого протокола, стандартизирующего предоставление контекста LLM, установка наборов навыков, естественно-языковые цели для инициализирующего агента, который подготавливает инструментарий и системные зависимости;
- Gateway — политики исходящей сетевой безопасности: песочницы ограничены явными allowlist хостов и портов, а учётные данные внедряются в исходящие запросы;
- Model — единая точка управления параметрами LLM-провайдеров, конфигурациями рантайма и секретами, хранимыми в Kubernetes.
Взаимодействие идёт через CLI-инструмент ax на Go. Разработчики регистрируют манифесты командой ax apply, следят за изменениями фаз и условий задачстадий, которые задача проходит, и признаков, при которых она переходит между ними, через ax watch, заходят в интерактивные песочницы для отладки по ax ssh, вручную управляют состоянием выполнения командами ax suspend и ax resume. Операторы разворачивают управляющий слой в Kubernetes с помощью koинструмента сборки и публикации образов контейнеров и Redisхранилища данных в оперативной памяти, используемого как общее хранилище состояния в пространство имён ax-system, работая через существующие контексты Kubernetes посредством kubectx.
Ключевая механика — приостановка простаивающих агентов. Когда агент ждёт inference-провайдера или вызов инструмента, платформа сохраняет состояние выполнения и приостанавливает актора. Возобновление спроектировано с субинтервальными задержками и без холодного старта, что позволяет мультиплексировать десятки задач на общих хост-воркерах.
Предыстория
До AX координацию агентов решали несколькими способами. MassGen распределяет одну задачу между несколькими агентами, работающими параллельно, и сводит их результаты через общий хаб обмена сводками. Swarm строит работу как durable state machineмодель, в которой каждая единица работы переходит между объявленными состояниями через guarded transitions, а состояние переживает сбой: маршрутизация событий задаётся объявленными подписками, а не LLM, и каждый переход выполняется одной транзакцией. Ordine определяет типизированные операции и собирает их в DAG-конвейерынаборы операций, связанных направленными зависимостями без циклов, исполняемые любым агентом или скриптом. AAF — долгоживущий асинхронный процесс с гибридной памятью (SQL, Vector, GraphRAG), шиной событий и Docker-песочницей для субагентов.
Стандартизацию контекста для LLM взял на себя MCPоткрытый протокол, стандартизирующий способ предоставления контекста LLM. В MassGen MCP-серверы настраиваются с транспортами stdio или streamable-http, а доступные инструменты ограничиваются белыми и чёрными списками. Ограничение подхода Swarm авторы формулируют прямо: поток нельзя перестроить LLM во время выполнения — «That rigidity is the point».
Почему это сделали
Авторы AX описывают проблему через операционный профиль агентов: они stateful, bursty и long-running, в отличие от stateless-микросервисов с короткими циклами запрос-ответ или детерминированных batch-задач. Агент интенсивно считает во время рассуждений, выполнения инструментов и локальной оценки кода, а затем надолго простаивает в ожидании ответа модели, внешнего API или вмешательства человека.
В обычных Kubernetes или контейнерных оркестраторах поддержание выделенных песочниц активными в эти периоды ведёт к недозагрузке вычислений, а холодные старты контейнеров добавляют задержку, ухудшающую интерактивные циклы агента. Agent Substrate решает это за счёт чекпоинта и приостановки простаивающих акторов.
В обсуждениях на Hacker News сообщество разделилось: инфраструктурные инженеры хвалят платформу за решение проблемы облачных расходов на простаивающих агентов, ожидающих API моделей или ввода человека, а разработчики критикуют заявление об «эргономичных рабочих процессах» из-за операционных издержек поддержки кластеров Kubernetes, реестров контейнеров и кастомных CRD.
Что это меняет на практике
Разработчик описывает агентов декларативными примитивами в API-группе ax.io/v1alpha1 и управляет ими через CLI ax. Конфигурация разбита по назначению: Task отвечает за жизненный цикл и ресурсы, Workspace собирает окружение, Gateway ограничивает исходящую сеть, Model централизует параметры провайдеров и секреты.
Для сравнения, в MassGen запуск настраивается через CLI-параметры: --config указывает путь к YAML-файлу с определениями агентов, параметрами моделей и бэкендов, а --backend и --model позволяют обойтись без конфигурационного файла — при этом --config и --model взаимоисключающи. Есть режимы планирования: --plan создаёт план без выполнения, --plan-depth задаёт его гранулярность — насколько подробным будет план: dynamic подстраивает детализацию под задачу, shallow даёт общий набросок, medium — средний уровень детализации, deep — максимально подробный разбор; --plan-and-execute создаёт и сразу выполняет план, --execute-plan запускает существующий.
MassGen также заявляет совместимость с OpenAI-совместимым HTTP API на FastAPI + Uvicorn с эндпоинтами GET /health и POST /v1/chat/completions, поддержкой stream: true (SSE) и OpenAI-style tool calling. Программно его можно подключить через интерфейс LiteLLM/OpenAI. Поддерживаются модели OpenAI, Claude/Anthropic, Gemini и Grok/xAI.
Ограничения и открытые вопросы
Статусы проектов различаются. Для AX (проект swarm) заявлен Pre-1.0 с ожидаемыми ломающими изменениями; спецификация платформы имеет версию v0.7.0 и помечена как complete. Ordine находится в статусе preview: API, модели данных и рабочие процессы могут измениться до beta, а внешние контрибуции приостановлены до beta-релиза. Ordine также признаёт отсутствие публичного процесса приёма сообщений о безопасности.
MassGen предупреждает о предстоящих ломающих изменениях архитектуры. В планах — исправление проблем с путями генерации изображений, поддержка мультимодальности Claude, завершение системы регистрации инструментов и веб-интерфейса, а также редактирование изображений и видео через несколько провайдеров с многошаговыми рабочими процессами через continuation IDидентификаторы, по которым система продолжает ранее начатое редактирование в следующем шаге.
