Google 开源 AX：万亿级 Agent 编排平台
Google's Open Agentic Orchestrator
Agent 工作负载既不是微服务也不是批处理任务，它们需要状态管理、严格隔离和模型 API 调用，传统编排器难以应对。Google 开源了 AX（Agent Executor），这是一个专为 Agent 设计的运行时平台，基于 Agent Substrate 构建，支持数十亿并发任务。AX 通过轻量级 Actor 架构实现亚秒级恢复，利用密集复用技术将空闲等待时间转化为计算资源，确保只在 Agent 活跃时计费。平台内置生成式功能，用户只需描述需求即可自动配置 Python 等开发环境。无论是交互式编码、长运行服务器还是强化学习评估，AX 都能提供声明式控制平面，让开发者和研究人员专注于 Agent 逻辑本身，无需重复造轮子。
Agent 工作负载代表了一种全新的计算范式：有状态的、突发性的、长期运行的 Actor，它们可能高强度计算一分钟，然后等待模型响应、工具响应或人工批准。
HN 评论区
288- sigbottle
谁能给我解释一下，现在大家普遍收敛到的工作流是什么样的？我一直没怎么跟上 AI 生态的发展，但最近我在研究 agent sandbox 和 VM，现在这类创业公司和工具多如牛毛。给 agent 提供一个临时沙盒真的有那么大的价值吗？
我目前还是老样子，用 Proxmox 创建 VM，把 agent 放进去让它自由运行（配合我的 dotfiles 设置脚本，开发环境基本是现成的，当然我也可以直接拍个 VM 快照）。这样做有什么不对吗？这难道不是当下企业级的可扩展解决方案吗？
- mcoliver
我对 Google 的 Antigravity harness 和 Jules 挺满意的，很期待能玩玩这个。谢谢分享。与此同时，我也打算重新关注一下本地离线模型。
虽然我觉得自己对模型格局有不错的理解，但在该用哪种 agent harness 来配合本地模型时，我还是有点迷茫。是 Hermes、Cline、Aider、Qwen Code、Goose、Pi、OpenCode，还是其他什么？我主要生活在终端里，所以桌面 UX 算是锦上添花，不是必须的。
我能修改 Antigravity 的配置或程序，让它指向本地模型吗？我应该把精力花在哪里？
- weedfroglozenge
没人需要这东西，任何能看着这个网站就弄懂它是干嘛的人，都是在自欺欺人。就连演示 gif 里也仅仅展示了暂停任务和恢复任务。
- Mond_
这类发布的现实情况是，我有 90% 的把握，大多数 Google 高管压根就没听说过它，所以在标题里把它标为“Google 的”具有误导性。
没错，它确实是由 Google 员工开发的，但这并不意味着它获得了 Google、DeepMind 或 GCP 的全面支持。值得注意的是，该网站本身似乎也没有声称这一点。
- je42
我想知道这和 https://agent-sandbox.sigs.k8s.io/ 有什么关系？
毕竟还有 https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concept...
- dmix
> Task 声明了容器镜像和命令、计算请求和限制、环境变量 [...] 声明了任务暴露的监听器，以及沙盒可以访问的主机和端口的出站白名单。用它来限制 agent，例如只允许访问你的 LLM 提供商和 Git 托管服务。
我打算买一台 Linux 迷你 PC 来运行我的 agents/代码服务器，以获得更好的隔离性。Codex/Claude Code 允许你通过 SSH 在代码上运行提示（大多数 IDE 甚至桌面应用也是如此）。
我想知道这是否会成为新的标准做法：你得到一台工作笔记本和一台隔离的 agent 盒子。
运行访问控制和网络白名单始终是一个维护难题，而且很容易出错。
- pelorat
Google 在这个领域仅仅一年就落后了这么多，真是疯了。
- aleksandrm
我看了那个网站，还是没搞懂它的用途是什么。