대규모 에이전트 워크로드 오케스트레이터 'AX' 소개
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GitHub구글이 대규모 자율 에이전트 워크로드를 관리하는 선언적 오케스트레이터 'AX'를 공개했습니다. 이 도구는 클러스터 환경에서 수십억 개의 작업을 고성능으로 실행하도록 설계되었습니다.
- 에이전트의 복잡한 상태 누적 및 격리 문제를 해결하기 위해, AX는 `Task`, `Workspace`, `Model` 세 가지 기본 요소를 제공하며 워크로드를 선언적으로 정의합니다.
- 단일 YAML 매니페스트를 통해 에이전트의 전체 생명주기(실행, 일시정지, 재개)를 관리할 수 있으며, `ax ssh` 명령어로 내부 상태까지 확인할 수 있습니다.
- AX는 격리된 액터 실행을 위해 'Agent Substrate'가 구동되는 Kubernetes 클러스터를 전제로 합니다. 이를 통해 대규모 AI 시스템의 신뢰성 높은 배포를 가능하게 합니다.
AX는 수십억 개의 자율 워크로드를 클러스터에서 실행하는 고처리량의 선언적 오케스트레이터입니다. 이는 Agent Substrate를 기반으로 하며, 격리된 환경에서 작동합니다. 에이전트는 상태를 누적하고 엄격한 격리가 필요하며, 모델 호출을 수행할 수 있어 일반적인 마이크로서비스나 배치 작업과는 다른 특성을 가집니다.
AX는 에이전트 워크로드를 선언적으로 정의하기 위해 세 가지 기본 요소를 제공합니다. `Task`는 CPU/메모리 제한을 두고 신뢰할 수 없는 에이전트 코드를 격리된 에서 실행하며, `Workspace`는 Git 리포지토리나 서버 등을 미리 연결하고, `Model`은 플랫폼 자체에 사용될 과 자격 증명을 구성합니다. 이 모든 것은 `ax.io/v1alpha1` 매니페스트로 표현됩니다.
AX를 사용하려면 Agent Substrate가 구동되는 Kubernetes 클러스터 환경이 필수적입니다. 사용자는 `ax apply -f task.yaml` 명령어로 전체 워크플로우(Task + Workspace + Model)를 배포할 수 있습니다. 이후 `ax watch`로 상태 변화를 실시간으로 확인하거나, `ax ssh` 명령어를 통해 샌드박스 내부로 접속하여 디버깅을 수행하고, 필요에 따라 `ax suspend` 및 `ax resume`로 작업을 일시 중지/재개할 수 있습니다.
용어 풀이
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- API
- 프로그램끼리 기능을 주고받는 약속된 창구. AI 모델은 보통 API로 불러 써요.
- 샌드박스
- 프로그램을 바깥과 분리된 안전한 공간에서 실행하게 하는 환경.
- MCP
- AI가 외부 도구·데이터와 연결되는 방식을 정한 공개 표준. Anthropic이 처음 공개했어요.
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.