AX — エージェント実行向けプラットフォーム
Google が開発するエージェント向けタスク実行プラットフォーム「AX」が発表された。ワークスペース サンドボックス、ネットワーク分離、生成 AI 統合を備え、クラスタ単位で数十億のタスク実行をスケール可能とする。
Google および Google DeepMind の研究者たちが開発した AX は、エージェント実行のための新しいコンピューティング環境として位置づけられている。同プラットフォームはタスク、ワークスペース、ネットワーク ポリシー、モデルに関する抽象化を提供し、状態蓄積と厳格な分離が必要なエージェント ワークロードに対応する。
プラットフォームの特性
AX はタスクをサンドボックス化し、ワークスペースを配線する。さらにネットワーク アクセスを制限し、エージェントあたり単一または複数のタスクの実行を允許する。同プラットフォームは Agent Substrate 上で動作し、生成 AI をプラットフォームに直接統合している。
スケーラビリティと効率
AX はクラスタ単位で数十億のタスク実行にスケール可能である。また、アイドル状態のエージェントは停止し、Sub 秒のレジューメーション時間で復帰でき、ゼロのコールド スタート遅延で実行を再開できる。密集多重化により、数十のタスクがワーカー リソースを共有可能となる。
エージェント ワークロードの特性と初期化
AX のプラットフォーム内容に示されるとおり、「エージェントは新しい種類のワークロードであり、マイクロサービスでもバッチ ジョブでもない」。こうしたエージェントは状態を蓄積し、厳格な分離が必要であり、モデル API やツール サーバーに呼び出し、コスト管理下なければループ内でコストを消費する可能性がある。
初期起動時、AX はプレーン イングリッシュで準備環境の状態を記述させると、該当タスクをエージェントに割り当て、ツールチェーン のインストールと依存関係の確認を行う仕組みとなっている。
筆者の見立て
- エージェントが全く新しいコンピューティング パラダイムを表現する可能性を示唆している。
- 従来のオーケストレータがアイドル サンドボックス実行時に費用効率が悪化する可能性を解釈している。
- AX が監視下にないときコスト ループで資金を消費する危険性を指摘している。
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出典
Agent Executor (https://agentexecutor.io)、「AX」、Agent Substrate および Google DeepMind の報道による。