Google ha rilasciato Agent eXecutor (AX), il runtime distribuito open source usato per fare girare agenti AI di lunga durata. Il codice è su GitHub sotto licenza Apache 2.0, scritto in Go, con binding Python e CLI dedicata. Lo status dichiarato dai due autori, Jaana Dogan ed Ethan Bao, è “early active development”: preview pubblica, con protocolli di resumption ancora soggetti a breaking changes.
Il pezzo che AX porta nello stack agentico enterprise è quello che mancava: un livello di esecuzione durevole capace di tenere in vita un agente per ore o giorni, riprendere da qualsiasi checkpoint dopo un riavvio, isolare ogni attore in una sandbox, garantire consistenza single-writer sullo stato condiviso. Lo strato di orchestrazione lo coprono già LangGraph, AutoGen, CrewAI, l’Agents SDK di OpenAI. AX sta sotto di loro e li fa girare.
Senza durabilità non c’è agente di produzione: solo demo che muoiono al primo restart.
Le caratteristiche tecniche che contano sono cinque. Lo stato persistito via event log e snapshotting permette di riavviare da qualsiasi checkpoint. La sandbox per ogni actor (agente, harness, skill, tool) abilita multi-tenancy e contiene il codice generato. Il modello single-writer sulla sessione elimina le race condition. Il connection recovery lascia il client riconnettersi passando `–last-seq`, con backfill server-side degli eventi persi. Il trajectory branching (`ax fork`) biforca da checkpoint per A/B testing.
Sul fronte runtime AX espone gRPC sulla porta 8494, un AgentService.Connect per gli agenti remoti, una UI web di trace, un Gemini agent built-in e un bash tool con approval flow esplicito. Il deployment raccomandato è su Kubernetes con Agent Substrate, l’altra mossa annunciata in coppia. E qui il quadro inizia a comporsi.
Lo stesso gioco di Kubernetes: open source per standardizzare, monetizzare sopra
La mossa ricalca il copione che dieci anni fa ha portato Google a regalare l’orchestrator container e a monetizzare il servizio gestito che ci gira sopra, ovvero Kubernetes e GKE. Si rilascia open source il pezzo che nessun competitor ha pronto, si lascia che la community lo adotti come standard de facto, si monetizza sulla versione managed e sull’infrastruttura sottostante. AX è harness-agnostic per dichiarazione: gira con ADK, LangChain, LangGraph, A2A, agenti custom. Anti-lock-in di facciata, leva di adozione di sostanza: l’approdo per usarlo bene in produzione è GKE con Agent Substrate.
Il runtime è gratis, il piano di esecuzione gestito si paga sul cloud che lo ospita.
Il confronto con i competitor chiarisce il posizionamento. LangGraph è un framework di orchestrazione grafo-based che si ferma al disegno del flusso, e AX è il livello sotto cui può girare in produzione. AutoGen è un framework multi-agente che manca di runtime distribuito nativo, e Microsoft lo offre managed dentro Azure AI Foundry. CrewAI resta un framework Python role-based senza durabilità né sandboxing built-in. L’Agents SDK di OpenAI è lightweight: nessuna persistenza dello stato, nessuna sandbox, nessun recovery. Il vero confronto frontale è con Bedrock AgentCore di AWS, runtime managed per agenti in produzione ma proprietario e legato a una sola nuvola. AX è open source e portabile, almeno sulla carta.
Il problema concreto che AX risolve è quello degli agenti che falliscono dopo un riavvio. Senza event log persistito e backfill della connessione, un agente che orchestra un workflow di 14 ore (analisi dati, chiamate API, validazione umana, retry) si trasforma in un lavoro che ricomincia da zero a ogni morte del container. Temporal ha portato la stessa filosofia in chiave workflow engine; AX la porta agent-native, pensata per LLM e traiettorie ramificate.
Open source che standardizza, infrastruttura che incassa
Il rilascio sposta la linea del realismo per chi sta progettando agenti destinati alla produzione. Fino a ieri costruire durabilità, isolamento e recovery significava arrangiare a mano un Frankenstein di Redis, Postgres, container orchestrator, retry logic, snapshot. Con AX quello strato arriva come pacchetto open coerente, con il rischio del breaking change dichiarato in chiaro. La direzione tecnica è netta: l’agente di produzione si appoggia a un runtime durevole, non a un framework di orchestrazione.
La lettura politica è la parte interessante. La guerra di posizionamento tra Google, Microsoft e AWS sul livello agentico enterprise si gioca proprio sullo strato runtime, perché è quello che lega il cliente a un cloud. Bedrock AgentCore è onesto: dice in chiaro che gira solo su AWS. AX gioca una partita più sofisticata: apre il codice, predica la portabilità, e poi spinge come deployment raccomandato GKE con Agent Substrate, il proprio Kubernetes managed con sandboxing integrato. Chi adotta AX in produzione finisce per portare i carichi dove il deployment costa meno fatica. Quel posto è Google Cloud.
La portabilità tecnica esiste e si può esercitare: AX gira su qualsiasi Kubernetes, e chi ha team di piattaforma maturi può farlo girare on-premise o su altri hyperscaler. Ma la storia di Kubernetes insegna che lo standard aperto non elimina il lock-in, lo sposta dal vendor del software al vendor dell’infrastruttura che lo fa girare meglio. È la stessa dinamica che si vede su Gemini Enterprise in Workspace e su MCP nei database cloud di Google: uno stack che si presenta come aperto e diventa gravitazionalmente vincolante via integrazioni native.
Lo standard aperto sposta il lock-in, non lo elimina: chi gestisce meglio, vince.
Il consiglio operativo è doppio. Provare AX come livello runtime, perché risolve un problema vero che le alternative open non risolvono. Tenere però separato il codice dell’agente dall’integrazione con Agent Substrate: la portabilità promessa va difesa con scelte architetturali, non con la fiducia nel comunicato. Per chi è già tutto dentro Google Cloud AX è la mossa più rapida disponibile. Per gli altri, il runtime aperto è una buona notizia; l’infrastruttura su cui lo si fa girare è la domanda che decide il conto a fine anno.
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Davide Greco
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