Google zveřejnil na GitHubu projekt AX (Agent Executor), open source distribuovaný runtime navržený speciálně pro provozování AI agentů. Vydání doprovází i webová prezentace na agentexecutor.io a repozitář google/ax pod licencí Apache 2.0. Projekt je zatím v rané fázi vývoje – autoři varují před zásadními breaking changes a dočasně pozastavili přijímání externích pull requestů, dokud nestabilizují jádro. Přesto už posbíral kolem 4700 hvězd.

Základní myšlenka je, že agenti jsou nový typ zátěže, který nezapadá ani do klasických mikroslužeb, ani do dávkových úloh. Hromadí stav, potřebují přísnou izolaci, volají modelové API a nástrojové servery, a když se nikdo nedívá, dokážou ve smyčce pálit peníze. AX na to nabízí deklarativní přístup ve stylu Kubernetes: úlohu popíšete v YAML manifestu a runtime se postará o sandbox, přípravu workspace, síťové politiky i konfiguraci modelů.

Nabízené primitivy jsou čtyři. Task je izolovaně běžící úloha s limity na CPU a paměť, kterou lze levně vytvořit, uspat i zahodit. Workspace deklaruje git repozitáře, MCP servery a skills, které agent potřebuje — nebo stačí cíl popsat prostým jazykem a AX prostředí připraví sám. Gateway řeší síťové politiky a omezuje provoz na explicitní allowlist hostů a portů. Model sdružuje konfiguraci modelů, jejich parametrů a secretů na jednom místě.

Zajímavá je i generativní stránka: workspace lze popsat obyčejnou angličtinou a AX ten cíl při prvním startu předá agentovi, který doinstaluje toolchainy a ověří závislosti.

Pod kapotou AX staví na runtime Agent Substrate a cílí na extrémní hustotu. Každá úloha běží jako odlehčený actor, takže lze škálovat na miliardy souběžných agentních sezení na cluster bez limitů orchestrátoru. Nečinní agenti čekající na odpověď modelu, externí nástroj nebo člověka jsou checkpointováni, uspáni a obnoveni pod jednu sekundu bez studeného startu. Díky hustému multiplexování sdílí desítky úloh prostředky workeru, takže se platí jen tehdy, když agenti reálně přemýšlejí a běží.

AX vznikl v Googlu na průsečíku výzkumu agentních runtime systémů a frontier compute; stojí na zkušenostech s izolací, resumpcí a plánováním ze strany Google DeepMind a týmu Google Kubernetes Engine. Vestavěný harness Antigravity podporuje Google AI Studio a Vertex AI. CLI se instaluje přes go install github.com/google/ax/cmd/ax@latest, pro produkci autoři doporučují nasazení na Kubernetes přes Agent Substrate.