AX es una plataforma de ejecución declarativa desarrollada por Google para gestionar flotas masivas de agentes de inteligencia artificial. Su objetivo principal es resolver las limitaciones de los orquestadores tradicionales, que no están diseñados para cargas de trabajo agénticas, que son estados persistentes, intermitentes y de alto consumo de recursos. AX opera sobre Agent Substrate, un runtime de cómputo optimizado para alta densidad y ciclos de vida de actores con estado, permitiendo ejecutar miles de millones de sesiones de agentes simultáneas en un único clúster sin los límites de orquestación convencionales.
El sistema se basa en cuatro primitivas fundamentales: Task, Workspace, Gateway y Model. La primitiva Task ejecuta el código del agente en un sandbox aislado con límites de CPU y memoria, garantizando la seguridad. Workspace facilita la configuración del entorno, permitiendo definir repositorios de Git, servidores MCP y habilidades requeridas de forma declarativa. Gateway gestiona las políticas de red, restringiendo el tráfico a una lista blanca explícita de hosts y puertos, e inyectando credenciales. Model centraliza la configuración de modelos, parámetros y secretos, permitiendo la rotación de claves y la actualización de versiones de modelos con una sola operación.
AX incorpora funciones generativas integradas, lo que permite a los usuarios describir entornos en lenguaje natural y que el sistema los prepare automáticamente. Esta arquitectura es especialmente útil para investigadores que necesitan reproducir experimentos a gran escala, como el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo o la evaluación de agentes, ya que permite suspender y reanudar agentes en segundos sin pérdida de estado, optimizando el uso de recursos computacionales.