AX, el orquestador de agentes de Google, promete miles de millones de tareas por clúster
Plano de control declarativo para lanzar flotas de agentes sobre un runtime propio, Agent Substrate. La página promete miles de millones de tareas por clúster y reanudación en menos de un segundo.
Google ha presentado AX, una capa de orquestación declarativa para ejecutar agentes de IA a escala. La página del proyecto la sitúa como nacida dentro de la compañía, fruto de la investigación sobre runtimes de agentes en Google DeepMind, y la construye sobre un runtime de cómputo llamado Agent Substrate. La promesa es grande: miles de millones de tareas concurrentes por clúster.
Lo primero que llama la atención es el diagnóstico. La documentación sostiene que un agente no es ni un microservicio ni un trabajo por lotes. Acumula estado, necesita aislamiento estricto, llama a APIs de modelos y a servidores de herramientas, y puede quemar dinero en bucle si nadie lo vigila. Un orquestador pensado para microservicios sin estado mantiene sandboxes ociosos pagando por ellos, y no tiene forma nativa de congelarlos y devolverlos a la vida.
Cuatro primitivas y una CLI
AX se presenta con cuatro abstracciones declarativas: tareas, workspaces, políticas de red y modelos. El flujo es familiar para quien haya tocado Kubernetes. Se describe el trabajo en un YAML —apiVersion ax.io/v1alpha1, kind Task— y se aplica con ax apply -f. A partir de ahí, ax watch sigue las fases de la tarea, ax get tasks lista lo que corre y ax ssh entra en el sandbox a ejecutar comandos, compilar código o tocar ficheros. ax suspend y ax resume congelan y reanudan el actor, y el estado sobrevive: un fichero creado antes de suspender sigue ahí después.
Por debajo hay tres afirmaciones técnicas: cada tarea corre como un actor ligero, de modo que el clúster no topa con los límites del orquestador; los agentes parados esperando la respuesta de un modelo se guardan en un checkpoint y vuelven en menos de un segundo, sin arranque en frío; y docenas de tareas comparten los recursos de un mismo worker, de manera que el tiempo de espera se convierte en capacidad libre. La página también menciona workspaces generativos: se describe en lenguaje natural qué entorno hace falta —un Python 3, por ejemplo— y un agente lo prepara e instala las dependencias antes de que arranque la tarea de verdad.
Lo que no dice
No hay anuncio oficial de Google ni entrada en su blog, y la página no enlaza repositorio del propio AX. Tampoco hay demo pública, fecha de disponibilidad, licencia ni precio. Las cifras —miles de millones de tareas, reanudación por debajo del segundo— las firma el propio proyecto, no un tercero que las haya medido. El texto admite que se está construyendo, así que conviene leerlo como una declaración de intenciones y no como un producto cerrado.
Aun así, el planteamiento apunta a algo que a quien opera infraestructura le va a tocar antes o después: los agentes como clase de carga de trabajo propia, con sus requisitos particulares de aislamiento de red, suspensión barata y multiplexación densa. Si Google confirma el proyecto y abre el código, la comparación con Kubernetes dejará de ser una analogía cómoda y pasará a ser una decisión de arquitectura.
