Google hat eine neue Plattform für den Aufbau und die Ausführung von Agent-Workloads eröffnet, die als deutliche Verbesserung gegenüber Microservices und Batch-Jobs der Vergangenheit beworben wird. Das Unternehmen nennt sie AX, und sie ist darauf ausgelegt, Milliarden von Agent-Aufgaben gleichzeitig auszuführen, jede in ihrem eigenen Sandbox-Bereich. Die Ankündigung beschreibt sie als eine Laufzeitumgebung für Entwickler und Forscher, die Agenten wie erstklassige Ressourcen behandeln wollen.
Das Versprechen des Projekts ist unkompliziert: AX ist eine Reihe von vier kleinen Bausteinen, die jede Aufgabe über YAML-Dateien und Befehlszeilenbefehle verwalten können. Es handhabt die Ausführung nicht vertrauenswürdigen Agent-Codes innerhalb einer Sandbox, die Einrichtung von Arbeitsbereichen, das Management von Netzwerkrichtlinien und die Konfiguration von Modellen, und zwar alles deklarativ. Die Arbeit wurde bei Google entwickelt und stützt sich auf die dortigen Arbeiten an agentenbezogenen Laufzeitsystemen und Frontier Compute.
Eine einzelne Aufgabe, oder viele
The simplest example in the documentation shows a task that runs inside a sandbox, where AX itself manages the environment. The task in question clones a Git repo, builds the Go toolchain from source, and runs a few commands inside that sandbox. To get started, a task.yaml file is used to declare the workspace, the Git repo, and the goal, after which the ax apply command is used to fire it up.
Das erste YAML-Dokument richtet einen Arbeitsbereich namens golang ein, indem es auf ein Git-Repository unter https://github.com/golang/go.git verweist. Es gibt die Branch als „my-fix“ an, die Hauptbranch des Projekts.
Das zweite YAML-Dokument definiert eine Aufgabe mit dem Namen test, die vom Arbeitsbereich golang abhängt. Das Ziel der Aufgabe ist „Sicherstellen, dass die Go-Toolchain verfügbar ist und aus dem Quellcode erstellt wird“, und die Debug-Einstellung ist aktiviert.
The ax apply command builds the workspace and the task, while ax watch tracks its progress through phases. Within a few seconds, the task runs within a sandbox, and SSH lets you log in to examine the process tree.
Eine Aufgabe namens default/test wird auf Aktivität überwacht. Sie tauchte erstmals um 10:42:01 auf, als ihre Phase als Pending mit einem Actor von test und keiner zugehörigen WorkerIP markiert wurde. Die Aufgabe wechselte dann später in einen laufenden Zustand, ebenfalls mit dem Actor test. Diese Änderung wurde um 10:42:05 registriert, und das System ordnete der Eintragung auch die WorkerIP 10.20.3.67 zu. Die Aufgabe erreichte kurz darauf ihre Endphase der Fertigstellung, die als „Running“ gekennzeichnet ist.
You can start a shell inside the sandbox using the ax ssh command. Once the shell is running, you have access to common commands like ls, cd, go build, ps, and touch. The platform also lets you suspend and resume tasks while keeping your place in the session, so you don’t lose state.
Wofür AX gedacht ist
AX ist eine Laufzeitumgebung, die auf Entwickler und Forscher zugeschnitten ist und dazu dient, die Arbeit mit agentenbezogener Infrastruktur zu vereinfachen, damit Sie sich auf Ihre Arbeit konzentrieren können. Die Plattform hält die Dinge leichtgewichtig und minimal, und umfasst nur die wesentlichen Funktionen, die für den Aufbau, das Testen und die Skalierung von Agenten benötigt werden.
Das Projekt begann mit Forschung und wurde für den Produktionsgebrauch konstruiert. Es entstand bei Google, wo die Forschung zu agentenbezogenen Laufzeit-Systemen auf modernste Rechenressourcen traf. Durch jahrelange Entwicklung und den Betrieb von agentenbezogenen Ausführungs-Engines stellten Teams bei Google fest, dass Agenten-Workloads ein neues Computing-Modell definieren: zustandsbehaftete, explosive, langlaufende Akteure, die intensiv für eine Minute rechnen, dann auf Modellantworten, Werkzeugantworten oder menschliche Genehmigung warten.
Die Orchestratoren, die für zustandslose Microservices oder vorhersehbare Batch-Jobs konzipiert wurden, verursachen einen hohen Aufwand, wenn Leerlauf-Sandboxes am Laufen gehalten werden müssen. Sie bieten keine native Unterstützung für das Anhalten und Fortsetzen innerhalb von Sekundenbruchteilen. AX wird als ein offenes, deklaratives Kontrollsystem entwickelt, das speziell für die Ausführung von Agenten entwickelt wurde.
Die vier Primitiven
Das AX-Projekt reduziert Aufgaben, Arbeitsbereiche, Netzwerkrichtlinien und Modelle auf grundlegende Bausteine. Dies ermöglicht es Entwicklern und Forschern, riesige Agenten-Flotten zu betreiben, ohne die zugrunde liegende Basis von Grund auf neu aufzubauen. Das Projekt ist stark von Agent Substrate abhängig, stellt aber auch eigene agentenbezogene Abstraktionen und generative Laufzeit-Komponenten bereit.
Die Isolationsprimitiven stechen als das definierende Merkmal hervor. Nicht vertrauenswürdiger Agenten-Code läuft innerhalb einer Sandbox mit CPU- und Speicherlimits, einer Einrichtung, die kostengünstig zu erstellen, zu unterbrechen und zu verwerfen ist. Arbeitsbereiche sind schnell einzurichten. Listen Sie die Git-Repos, MCP-Server und -Skills auf, die ein Agent benötigt, oder beschreiben Sie einfach das Ziel — AX übernimmt alle Einrichtung in jeder Sandbox, bevor die Aufgabe beginnt.
Definieren und verwalten Sie Netzwerkrichtlinien schnell. Erlauben Sie explizit nur eine bestimmte Liste von Hosts und Ports und injizieren Sie Anmeldeinformationen in eingehende Anfragen. Die Modellkonfiguration erfolgt an einem Ort. Ein einzelner Befehl rotiert einen Schlüssel oder fixiert eine neue Modellversion.
Generative Arbeitsbereiche
Die Plattform verfügt über eine Funktion, die automatisch Teile erstellt. Sie können einen Arbeitsbereich in einfachen Worten beschreiben, und die Umgebung bereitet sich vor, bevor Ihre Aufgabe beginnt. Die Ankündigung enthält ein Python-Beispiel, um zu zeigen, wie es funktioniert.
Die Spezifikation für die Aufgabe hat eine API-Version von ax.io/v1alpha1 und eine Art von Task. Sie trägt den Namen data-analysis, zusammen mit einem Workspace namens python-env. Das Ziel für diesen Workspace ist „Einrichtung einer Python 3-Entwicklungsumgebung“.
Bevor Ihre Aufgabe beginnt, wird die Umgebung automatisch eingerichtet. Wie eine vorbereitete Umgebung aussehen sollte, wird einfach erklärt, und AX übergibt diese Aufgabe einem Agenten beim ersten Start, damit dieser die notwendigen Tools installiert und prüft, ob alles Vorhandene vorhanden ist.
Was in AX läuft
Das Hosting unterstützt eine breite Vielfalt an Computing-Aufgaben. Interaktive Coding-Agenten, langlebige Agenten-Server, Jupyter-Notebooks, Headless-Browser-Tests und benutzerdefinierte Tool-Umgebungen – die Liste geht weiter. Die Ankündigung besagt, dass AX ideal für Forschung ist.
Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Skalierung von reproduzierbaren Sandkastenläufen zu bewältigen, ihre Trajektorien zu sammeln, Reinforcement-Learning-Schleifen auszuführen und Agenten zu evaluieren, ohne an Grenzen zu stoßen. Riesige Zahlen solcher Sandkästen werden erstellt, um die Daten zu sammeln, die für diese Prozesse benötigt werden.
| Elementar | Beschreibung |
|---|---|
| Aufgabe | Eine einzelne Einheit von Arbeit, die in einem Sandbox läuft |
| Workspace | Ein Git-Repo, ein MCP-Server oder eine Fähigkeit, die der Agent benötigt |
| Netzwerkrichtlinie | Eine Allowlist von Hosts und Ports |
| Modell | Eine Konfiguration für Modelle, Parameter und Secrets |
Der Suspend Dance
Neustarten und Reaktivieren von Aufgaben ist ein zentraler Bestandteil des Systemdesigns. Die AX-Checkpoints pausieren Agenten, die im Leerlauf auf Modellantworten, Tool-Anfragen oder menschliche Reaktionen warten, und bringen sie innerhalb einer Sekunde und ohne anfängliche Verzögerung wieder zurück. Da viele Aufgaben gemeinsam Worker-Ressourcen nutzen, wird die Zeit, die Agenten im Leerlauf verbringen, zu zusätzlicher Rechenleistung, die anderswo eingesetzt werden kann, sodass Gebühren nur dann anfallen, wenn Agenten tatsächlich denken und Code ausführen.
The example commands document every step of the task’s life cycle. The ax watch command follows the task from Pending to Running. The ax ssh command lets you enter a shell inside the sandbox. The ax suspend and ax resume commands pause the task and bring it back to life. The ax delete command removes the sandbox entirely.
Das Endergebnis
Die Plattform ist echt, und die Demonstration-Befehle beweisen dies, indem sie ein funktionierendes System von Git-Checkouts über SSH-Sitzungen bis hin zum Suspendieren von Aufgaben zeigen. Die Geschichte bewegt sich auf eine Weise durch jeden Befehl, die die Plattform wirklich nützlich erscheinen lässt.
AX ist eine echte Plattform mit echten Befehlen dahinter. Sowohl Anwendungsentwickler als auch KI-Forscher sind die Zielgruppe für die Plattform, die mit einem unerbittlichen Fokus auf Ergonomie, schnelle Iteration und angenehme Arbeitsabläufe entwickelt wurde.
Quellenmaterial: „Google’s Open Agentic Orchestrator“, agentexecutor.io.
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