前端进阶之旅前端进阶之旅
基础篇
进阶篇
高频篇
精选篇
手写篇
面经篇
AI 篇
原理篇
每日一题
小程序题库
知识卡片NEW
  • 历年面经按年份追踪真实考点
  • 算法题库NEW在线编码即时判题
  • 专项自测100 题快速查漏
  • 业务场景题真实业务问题与追问
  • 查漏补缺常见问题解析
  • AI 模拟面试NEW模拟真实面试 + 报告
  • 前端基础
    • HTTP从报文一路讲到 HTTPS
    • 浏览器渲染、事件循环、进程
    • 计算机基础Linux、网络、操作系统
  • 进阶专项
    • 设计模式23 种模式怎么用
    • 前端系统进阶学习大型项目工程化
    • 前端综合文章长期沉淀的实践文
  • 工程与工具
    • Node学习指南从环境搭建到服务端
    • NPM工作流script、依赖与发布
    • Docker容器化部署上手
    • Canvas图形与动画实战
  • 路线与导图
    • 思维导图知识点全景图
    • 学习路线按图索骥不跑偏
    • AI 定制路线NEW按你的简历现排
    • AI 知识地图NEW串起全站知识点
  • 动态
    • AI 热点NEWAI 每日动态
    • 公众号动态公众号历史文章
    • 博客动态站长的技术博客
    • 开发者导航常用工具与文档站
AI 助手NEW
旧版
基础篇
进阶篇
高频篇
精选篇
手写篇
面经篇
AI 篇
原理篇
每日一题
小程序题库
知识卡片NEW
  • 历年面经按年份追踪真实考点
  • 算法题库NEW在线编码即时判题
  • 专项自测100 题快速查漏
  • 业务场景题真实业务问题与追问
  • 查漏补缺常见问题解析
  • AI 模拟面试NEW模拟真实面试 + 报告
  • 前端基础
    • HTTP从报文一路讲到 HTTPS
    • 浏览器渲染、事件循环、进程
    • 计算机基础Linux、网络、操作系统
  • 进阶专项
    • 设计模式23 种模式怎么用
    • 前端系统进阶学习大型项目工程化
    • 前端综合文章长期沉淀的实践文
  • 工程与工具
    • Node学习指南从环境搭建到服务端
    • NPM工作流script、依赖与发布
    • Docker容器化部署上手
    • Canvas图形与动画实战
  • 路线与导图
    • 思维导图知识点全景图
    • 学习路线按图索骥不跑偏
    • AI 定制路线NEW按你的简历现排
    • AI 知识地图NEW串起全站知识点
  • 动态
    • AI 热点NEWAI 每日动态
    • 公众号动态公众号历史文章
    • 博客动态站长的技术博客
    • 开发者导航常用工具与文档站
AI 助手NEW
旧版
返回 AI 情报前线
All News · 全部资讯8836
  • AI 代码补丁静默引入新工具调用:merge 前必须强制契约检查
  • AI 写 API 文档无法区分 null/0/缺省三态:OpenAPI 契约必须显式约束
  • AI 编程 Agent 工具输出遭截断:应记录 stdout_bytes 和截断标志
  • Anthropic工程师揭秘:Claude为何越进化写作越差
  • Gemini 3.8 Flash / Flash-Lite TTS 发布:千款语音、30秒克隆、逐行台词控制
  • 工程师详解:新版Claude为何写作风格变得怪异
  • 小米MiMo-V3将搭载HySparse 2:100万Token下KV缓存缩小4.5倍
  • GitHub Copilot 应用新增本地沙箱隔离功能
  • AI Agent 调试指南:重启不是调试,七层架构定位根因
  • AI 加剧软件供应链攻击威胁,行业如何应对
  • 阿里 Qwen Audio 3.1 发布:语音识别/TTS 多模型,API 价格最高降 95%
  • Claude Code部署到Lizard平台实战指南
  • Claude Opus 5.5降价却破坏四个Agent依赖项
  • OpenAI GPT-6 Sol/Luna 半价发布,缓存机制或为更大降本杠杆
  • treg:聚合 3000+ Agent 工具的统一网关
  • 向量检索权限校验应内嵌到 pgvector 查询中
  • Univer:面向 AI Agent 的开源办公套件 SDK
  • DeepSeek公开Agent训练新论文,梁文锋署名
  • 为 AI 编程 Agent 构建可复用技能系统的实践
  • DeepMind研究:百个AI智能体协作求解时出现作弊与告密现象
  • Google AX:开源Agent编排运行时
  • 阿里千问发布Qwen-Audio-3.1:TTS降价70%、ASR降价95%
  • 诺基亚开源AnyJev:无训练即可将任意开源LLM转为校准决策模型
  • 2026年AI网关横评:Bifrost领跑,多路 failover 哪家强
  • GPT-6 Sol/Luna 发布:准确率翻倍、成本减半,价格战开启
  • Claude Opus 5.5 登场,AI 模型价格普降 40-50%
  • Kyutai开源语音模型Voice of Reason,口算GSM8K准确率从27%升至77%
  • 微软Copilot大促:10万席最高半价,向超级AI应用转型
  • OpenAI GPT-6 Sol/Luna:API价格腰斩,长任务Prompt缓存优化
  • AI 编码 Agent 在移动端多久“看”一次才够用
  • GPT-6 Astra 引领 3D 生成技术,竞争格局生变
  • Claude Opus 5.5 缓存读取降价 60%,68 万行代码迁移攻略
  • 用 AI 辅助求职的工程实践:诚实原则与确定性设计
  • Agent 补丁评分卡:防止测试被悄悄弱化的 CI 策略
  • Opus 5.5 缓存降价后 text-to-SQL 成本重算分析
  • Slack推出Code Channels:团队对话内集成AI编程助手
  • GPT-6 Sol/Luna 登场:价格腰斩,定位细分
  • TypeSafe Jev:让AI返回结构化决策而非段落文本
  • Text-to-SQL访问控制:身份决定Schema可见性
  • Jev 1.13实测:工单分类精度达100%,对比规则引擎和本地LLM
  • GitHub Copilot应用支持OpenTelemetry可观测性配置
  • Copilot for JetBrains新增工具审批和Agent控制功能
  • 两款 AI 代码审查基准测评结论相反
  • AI 编码提速后:验证环节成为新瓶颈
  • AI 审查同一 PR 给出不同结论:确定性判定器来解决
  • AI计量工具审计启示:独立交易ref是防重复计费的关键
  • OpenAI发布GPT-6 Sol/Luna:API价格下调50%
  • GPT-6/Claude 5.5 同日发布:价格战开打,Luna 成本腰斩
  • GitHub Copilot 大幅提升C++代码索引速度
  • Anthropic和OpenAI同时推出性价比新模型
  • GPT-6 提示缓存重大升级:更高命中率与可诊断性
  • 已加载 51 / 8836
8.0
热点
AI SCORE
模型发布2026-09-23 15:15

Google AX:开源Agent编排运行时

GitHub Trending#Agent#编排#开源
Editor brief · 编辑速览

声明式编排引擎,通过Workspace和Gateway规范定义Agent任务,自动沙箱隔离、网络隔离并在集群中大规模运行Agent工作负载。

文章思维导图
Knowledge map
拖拽缩放
Full translation

完整中文译文

我们仍在积极完善核心概念、协议和规范。在稳定发布之前,我们可能会引入重大的破坏性变更。

用 workspace 和 gateway 规范声明一个 agentic 任务。AX 会将其沙箱化、接好 workspace、隔离其网络,并帮助其大规模运行。

AX 是一个高吞吐量、声明式的编排器,用于在集群中运行数十亿个自主 agent 工作负载。它运行在 Agent Substrate 之上以实现沙箱化执行,设计目标是每集群运行数十亿个任务。如果你用过 Kubernetes,ax 会让你感到熟悉。

# task.yaml
apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Workspace
metadata:
  name: golang
spec:
  git:
    - repo: https://github.com/golang/go.git
      branch: "my-fix"
---
apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Task
metadata:
  name: test
spec:
  workspaces:
    - name: golang
      goal: "Ensure that Go tool chain is available and is built from source"
  debug: true   # lets you `ax ssh` into the sandbox

然后 apply 它,观察它启动,并从旁观察 agent 的行为:

ax apply -f task.yaml
ax watch task test
ax ssh test -- ls -al /workspace

Agent 是一种新型的工作负载。它既不是无状态的微服务,也不是运行到结束的批处理作业。它会积累状态、需要严格的隔离、调用模型 API 和工具服务器,如果没人盯着还可能在循环中烧钱。AX 给你四个小的原语,声明式地处理所有这些场景:

一切都是 ax.io/v1alpha1 manifest,用一条命令 apply。

go install github.com/google/ax/cmd/ax@latest

这会把 ax 二进制文件放到 $(go env GOPATH)/bin。确保该目录在你的 PATH 上。

  1. 部署控制平面

你需要一个 Kubernetes 集群、ko(brew install ko)、你的集群能拉取的容器仓库,以及一个可达的 Agent Substrate Control API(集群内默认值:api.ate-system.svc.cluster.local:443)。

make deploy AX_IMAGE_REPO=<your-registry>

这会先部署 Redis,然后用 ko 构建并部署控制平面镜像。所有资源都落在 ax-system namespace 下。

  1. 运行你的第一个任务
ax apply -f examples/task.yaml       # Task + Workspace + Gateway + Model in one file
ax get tasks
# NAME      ATESPACE   PHASE     ACTOR           WORKER-IP    AGE
# task123   default    Running   task123         10.20.3.67   1m

ax watch task task123                # stream phase and condition changes live
ax ssh task123 -- ls -la /workspace  # poke around inside the sandbox
ax suspend task task123              # checkpoint and pause
ax resume task task123               # pick up where it left off

想看完整的生命周期端到端体验?运行 ./demo.sh。它 apply 一个自定义 workspace、等待就绪、通过 ax ssh 执行命令,然后 suspend 任务。

ax 通过 gRPC 与控制平面通信。它有意设计成 kubectl 的形态:apply、get、describe、watch、delete,外加几个 agent 专用的动词。

# Apply anything (multi-document YAML, file or stdin)
ax apply -f examples/task.yaml

# Tasks
ax get tasks                          # list
ax get tasks -a my-atespace           # list in another atespace
ax get task task123                   # full spec + live status as YAML
ax describe task task123              # human-readable detail
ax watch task task123                 # stream status and condition transitions
ax suspend task task123               # checkpoint actor state and pause
ax resume task task123                # resume a suspended task
ax delete task task123

# Shell into the running sandbox
ax ssh task123                        # interactive shell (task needs spec.debug: true)
ax ssh task123 -- ls -la /workspace   # one-off command
ax ssh task123 -- python3 main.py

# Gateways, workspaces, models follow the same pattern
ax get gateways
# NAME              ATESPACE   LISTENERS             EGRESS-HOSTS
# default-gateway   default    8494/gRPC,8080/HTTP   *
ax describe gateway default-gateway
ax delete gateway default-gateway

ax get workspaces
# NAME                ATESPACE   GIT-REPOS   MCP-SERVERS
# default-workspace   default    1           1
ax describe workspace default-workspace
ax delete workspace default-workspace

ax get models
# NAME            ATESPACE   PROVIDER   MODEL
# default-model   default    google     gemini-3.8-flash
ax describe model default-model
ax delete model default-model

# Connection plumbing
ax ctx                                # active kube context and how ax is reaching the control plane
ax tunnel list                        # background tunnels (state lives in ~/.ax/tunnels)
ax tunnel stop
ax version

ax 跟随你当前激活的 Kubernetes context。切换集群时 ax 会在后台解析并隧道连接到那个集群的控制平面。

kubectx staging-cluster
ax get tasks

kubectx prod-cluster
ax get tasks

# Or target a context without switching
ax --context=dev-cluster get tasks

Apache License 2.0。详情见 LICENSE。

Original source

本文由 AI 翻译整理自 GitHub Trending,原文版权归原作者所有。

阅读英文原文
上一篇
DeepMind研究:百个AI智能体协作求解时出现作弊与告密现象
下一篇
阿里千问发布Qwen-Audio-3.1:TTS降价70%、ASR降价95%