Google AX: el orquestador de agentes de IA autónomos

Tiempo estimado de lectura: 7 minutos

Conclusiones clave

• AX de Google es un sistema de orquestación de agentes de IA autónomos de código abierto.
• Optimizado para tareas de agentes complejas que necesitan estados persistentes, APIs, y largos tiempos de espera.
• Aborda ineficiencias clave en los enfoques de orquestación tradicionales.
• AX representa un paso emocionante hacia una infraestructura de IA más escalable y eficiente.

Descubre cómo Google redefine la infraestructura de IA con su nuevo sistema de orquestación de agentes de IA de código abierto, AX.

El 23 de septiembre de 2026, Google reveló su última innovación en la inteligencia artificial (IA) revolucionando la forma en que administramos y ejecutamos tareas de IA. Descrito como un orquestador de alta capacidad para cargas de trabajo de agentes de IA autónomos, Google ha lanzado su proyecto de código abierto - AX o Agent Executor.

Junto al conocido nombre, este proyecto es un adoquín en las bases del futuro de la IA. Google ha estado perfeccionando sus conceptos centrales, protocolos y especificaciones y el resultado es AX - la pieza final del rompecabezas que se aventura en la esfera de la infraestructura de IA.

Como AX se encuentra aún en las primeras etapas de desarrollo, este blog se basa en los informes de investigación más recientes para brindarte las últimas novedades del proyecto. Así que si estás interesado en el futuro de la IA y cómo Google está a la vanguardia, sigue leyendo.

¿Qué es AX?

AX, también conocido como Agent Executor, es una plataforma de orquestación declarativa de alta capacidad para las cargas de trabajo de agentes AI autónomos. Google ha diseñado AX para ejecutar miles de millones de tareas de agentes autónomos por cluster.

Descrito en el repositorio público de Google como un "runtime de orquestación agente abierto", AX está diseñado para cargas de trabajo de agente que no son servicios sin estado convencionales ni trabajos por lotes ordinarios. En lugar de eso, Google hace hincapié en que los agentes acumulan estado, llaman a las APIs del modelo y las herramientas, pueden funcionar durante largos periodos de tiempo, y pueden permanecer inactivos mientras esperan respuestas externas.

AX no es un marco de construcción de agentes como LangChain, CrewAI o el Kit de Desarrollo de Agentes de Google; es una capa de infraestructura y control-plane destinada a desplegar, aislar, suspender, retomar y escalar las cargas de trabajo del agente.

Sabemos todo esto gracias a la información proporcionada por el equipo de Google en el repositorio público google / ax y a través de una reciente entrevista en InfoQ.

¿Cómo funciona AX?

En resumen, AX se basa en Agent Substrate, una capa subyacente que Google describe como el tiempo de ejecución de cálculo para la ejecución de actores densos y con estado, chequeados y aislados. AX, por otro lado, agrega abstracciones orientadas a agentes para tareas, espacios de trabajo, accesos a la red y configuraciones del modelo.

Los usuarios describen la carga de trabajo deseada en su manifiesto YAML en lugar de tener que desarrollar cada paso de ejecución manualmente. AX luego lleva a cabo la tarea requerida a escala.

¿Por qué es necesario AX?

Aquí es donde las cosas se ponen realmente interesantes. AX surgió de una necesidad de llenar un vacío en la industria de la IA, específicamente en cómo las tareas se ejecutan y se administran a gran escala.

Los sistemas de orquestación tradicionales en la actualidad son generalmente optimizados para servicios sin estado que manejan ciclos de vida de solicitud-respuesta cortos; o trabajos en lote que se ejecutan de manera predecible hasta su finalización. Los agentes de IA, sin embargo, tienen un perfil diferente.

En detalle, los agentes de IA mantienen un estado de ejecución, pueden alternar entre cálculos intensivos y largos períodos de inactividad, llaman a LLM, APIs externas, servidores MCP, navegadores u otras herramientas; pueden requerir aprobación humana, pueden consumir recursos indefinidamente si no se les supervisa, y a menudo necesitan ambientes aislados ya que pueden ejecutar código no confiable.

Google afirma que la orquestación convencional puede desperdiciar cálculo al mantener un entorno completo activo mientras un agente espera una respuesta del modelo, una respuesta de la herramienta o una intervención humana. AX aborda este problema al crear un punto de control y suspender las cargas de trabajo inactivas para luego restaurarlas en otro momento.

¿Cuáles son las principales características de AX?

Para profundizar en cómo funciona AX, hablemos de sus cuatro componentes clave; Task, Workspace, Gateway, y Model.

Task - define la carga de trabajo del agente y el ciclo de vida de ejecución. Esto incluye cosas como ejecutar el código del agente en un sandbox, limitar la CPU y la memoria, referencia a los espacios de trabajo, puertas de enlace y modelos, acceso al depurador, suspensión y reanudación, y estado de la tarea y condiciones del ciclo de vida.

Workspace - prepara el ambiente en el cual se ejecuta el agente. Puede configurar de manera declarativa repositorios Git, ramas, servidores MCP, paquetes de habilidades, cadenas de herramientas, dependencias del sistema, y metas de ambiente de lenguaje natural.

Gateway - regula el acceso a la red desde los sandbox de los agentes. Proporciona listas de permisos de host explícitos, restricciones de puerto, administración de políticas de red e inyección de credenciales para solicitudes salientes.

Model - centraliza la configuración para el Modelo de Lenguaje de Largo Plazo (LLM) utilizado por la plataforma o el tiempo de ejecución del agente.

Estos componentes funcionan juntos para crear una plataforma robusta que Google espera cambiará la forma en que vemos la ejecución de tareas de IA.

¿Cómo se relaciona AX con el marco más amplio de IA de Google?

AX es un paso significativo adelante para la IA que a medida que avanzamos hacia un reparto más autónomo de tareas y responsabilidades. Sin embargo, es sólo un paso hacia un futuro más amplio, donde el marco de IA de Google busca incluir una serie de funcionalidades más sofisticadas y ensambladas por componentes.

Es importante aclarar que AX no es una substitución para Google's Agent Development Kit, ni un sucesor de Vertex AI Agent Builder. En lugar, AX opera debajo de estos marcos de trabajo, proporcionando ejecución, aislamiento, administración del ciclo de vida, networking, y escala.

¿Cuál es la relevancia de AX para el futuro de la IA?

AX es un avance importante en la IA, marcando el comienzo de una nueva era de eficiencia operativa. Proporciona un marco que permite a los desarrolladores centrarse en la creación de agentes, y a las organizaciones en cómo administrar y operar a gran escala sus flotas de agentes.

La capacidad de AX para ejecutar miles de millones de tareas de agentes autónomos por agrupación también es significativa. Este es un avance clave que, en última instancia, permitirá una mayor automatización y eficiencia en la forma en que se administran las cargas de trabajo de IA.

Además de esto, AX está diseñado para operar a través de clusters de Kubernetes y es compatible con la API de control de Agent Substrate. Esto significa que AX puede integrarse con los proyectos de IA existentes, haciendo que sea más fácil que nunca para las organizaciones implementar y gestionar su infraestructura de IA.

Conclusión

AX de Google es una innovación emocionante que tiene el potencial de cambiar el juego en el campo de la IA. Proporciona un marco sólido y robusto para gestionar y ejecutar cargas de trabajo de agentes de IA a gran escala, y seguramente desatará una serie de innovaciones en este espacio en los años venideros.

Si bien todavía está en sus primeras etapas, AX ya está mostrando su potencial para hacer una diferencia real en la forma en que las organizaciones administran sus cargas de trabajo de IA. Con su enfoque en la eficiencia, la flexibilidad y la escalabilidad, AX promete ser un cambio de juego en la industria de la IA.

Para obtener más información sobre AX, visite el repositorio público de Google, o manténgase actualizado con sus últimos desarrollos a través de su página oficial AgentExecutor.

Esperamos con interés seguir el progreso de AX y ver cómo este fascinante proyecto evoluciona para dar forma al futuro de la Inteligencia Artificial.

[Descargo de responsabilidad: Este blog se basa en los informes de investigación más recientes. La información puede cambiar a medida que Google continúa desarrollando y refinando AX.]