概要

AX は、エージェントタスクを大規模に実行・管理できる新しいワークロード基盤。 サンドボックス化 や ネットワーク分離、ワークスペース自動構築を宣言的に実現。 数十億規模 のエージェントセッションを1クラスタで並列稼働可能。 AI生成機能 や 超高速サスペンド/レジューム など研究・開発向け機能を搭載。 Googleの研究 成果を基に、開発者・研究者のために設計された実行基盤。

AXによるエージェントタスク管理の概要

• AX は、エージェントタスクを 宣言的に定義 し、 大規模実行 を可能にするプラットフォーム
• task.yaml でタスクやワークスペースを記述、 ax apply コマンドでデプロイ
• 各タスクは サンドボックス化 され、 独自のワークスペース と ネットワーク分離 を自動構築
• ax watch や ax get tasks で状態監視、 ax ssh でタスク内に直接アクセス可能
• タスクの 一時停止（suspend） や 再開（resume）、 削除（delete） もコマンド一つで実行
• 状態を保持 しながら、エージェントごとに 独立性 と 安全性 を確保

AXエージェントの特徴と新規性

• マイクロサービス や バッチジョブ とは異なる、新しい 状態保持型ワークロード
• エージェントは 状態を蓄積 し、 厳密な隔離 や 外部API/ツールサーバへのアクセス が必要
• 監視されていないとコストが増大 するため、 宣言的制御 で効率的な管理を実現
• 4つのプリミティブ （タスク、ワークスペース、ネットワーク、モデル）で全てを抽象化

AXの動作原理とスケーラビリティ

• Agent Substrate 上で稼働し、 超高密度・高速なアクターライフサイクル を実現
  • 数十億規模 のタスクを軽量アクターとして並列実行
  • アイドル状態のエージェント はサスペンド・チェックポイント化し、 1秒未満で即時レジューム
  • ワーカリソースを多重利用 し、アイドル時間を計算資源として有効活用
• コールドスタート遅延ゼロ での即時復帰

ジェネレーティブ機能と柔軟なタスク実行

• 生成AIがプラットフォームに統合 され、 英語で目標を記述 するだけで環境構築が自動化
  • 例：Python開発環境やJupyter notebookなど、 幅広い用途に対応
• インタラクティブなコーディングエージェント や 長時間稼働サーバ、 強化学習ループ など多様なタスクに最適
• 大規模な再現性あるサンドボックス を瞬時に展開し、 研究・評価用途 に最適

AXの設計思想と開発者体験

• 開発者・研究者向けに最適化 された使いやすいランタイム
• ミニマルかつ軽量 な設計で、 本質的な機能のみを厳選
• エージェントインフラの管理負担を最小化 し、 開発・実験サイクルの高速化 を実現

AXの誕生背景と技術的基盤

• Googleの研究 （Google DeepMind等）から生まれた、 プロダクション対応のエージェント実行基盤
• 状態保持・突発的な高負荷・長時間稼働 など、従来型オーケストレーターでは対応困難な課題を解決
• サスペンド/レジュームの高速化 や 大規模分離・スケジューリング に関する知見を集約
• Agent Substrate を基盤としつつ、 宣言的コントロールプレーン を提供
• タスク・ワークスペース・ネットワーク・モデル をコアプリミティブとして抽象化
• 開発者・研究者が大規模エージェント群を簡単に運用・評価 できる環境を実現