Repozytorium, które przez miesiąc nie dostało ani jednego commitu, zmieniło 20 września 2026 roku 151 plików naraz, a skasowanych linii było przy tym więcej niż dopisanych. Tak wygląda przebudowa narzędzia AX, które Google rozwija od marca. Od tego dnia projekt opisuje sam siebie jako ogólną warstwę zarządzania zadaniami agentowymi. Na stronie wydania v0.3.0 nie ma opisu zmian. Zakres przebudowy autorzy przedstawili w komunikacie commitu.
Czym jest AX i co się zmieniło 20 września
AX to narzędzie do uruchamiania agentów AI na wielu maszynach naraz. Nie buduje agenta i nie decyduje, co ten agent ma robić. Odpowiada za warstwę niżej: przydziela zadaniu odizolowane środowisko, przygotowuje mu katalog roboczy, ogranicza ruch sieciowy i pilnuje, żeby dało się takich zadań uruchomić bardzo dużo.
Projekt nie jest nowy. Repozytorium google/ax powstało 30 marca 2026 roku, stoi na licencji Apache 2.0 i jest napisane w języku Go. Przed wrześniem miało już pięć wydań, w tym serię v0.2.x z lipca i sierpnia.
Zmieniła się natomiast konstrukcja. Wcześniej AX był w istocie jednym narzędziem wiersza poleceń z osadzoną obudową napisaną w Pythonie. Rdzeń tworzą teraz trzy programy, a osobny klient ax służy do wysyłania zadań i sprawdzania ich stanu. Pierwszy z nich, ax-server, przyjmuje zgłoszenia przez gRPC, czyli protokół komunikacji między usługami. Drugi, ax-controller, pobiera pracę z kolejki i pilnuje, żeby stan faktyczny zgadzał się z zamówionym. Trzeci, ax-task-runner, wykonuje zadanie w odizolowanym procesie roboczym.
Przebudowa w liczbach, czyli co dokładnie wyleciało
Z projektu usunięto obudowę w Pythonie, klienta poprzedniego środowiska wykonawczego, dziennik zdarzeń oparty na bazie SQL oraz przykłady umiejętności agentów. W zamian doszły dokumentacja architektury i gotowe manifesty wdrożeniowe dla Kubernetesa. Wszystko to wylicza komunikat commitu z 20 września.
Proporcja skasowanych plików do dodanych mówi tu więcej niż deklaracje. Dziewięćdziesiąt usuniętych, czterdzieści osiem nowych. To nie jest rozwinięcie dotychczasowego pomysłu, tylko zamiana go na inny przy zachowaniu nazwy.
Dla każdego, kto rozważał oparcie czegoś na wersji v0.2.x, ma to praktyczny skutek. Aktualizacja do v0.3.0 nie będzie podniesieniem numeru wersji.
Cztery pojęcia: Task, Workspace, Gateway i Model
Cała konfiguracja jest opisywana w plikach YAML, bardzo podobnie jak w Kubernetesie, i sprowadza się do czterech rodzajów obiektu.
Task to pojedyncze zadanie uruchamiane w odizolowanym środowisku, z ograniczeniem procesora i pamięci. Workspace przygotowuje mu miejsce pracy, czyli pobiera repozytoria Git i podłącza serwery MCP oraz pakiety umiejętności, żeby agent startował z gotowym warsztatem. O samym protokole MCP i o tym, co zmieniła jego nowa specyfikacja, pisaliśmy w osobnym tekście.
Gateway ogranicza ruch wychodzący do jawnej listy dozwolonych hostów. Model trzyma konfigurację modelu językowego wraz z poświadczeniami pobieranymi z sekretu Kubernetesa.
Przykład z dokumentacji dobrze pokazuje, jak to wygląda w praktyce. Workspace wskazuje repozytorium języka Go i gałąź o nazwie my-fix. Task odwołuje się do tego środowiska i dostaje cel opisany zwykłym zdaniem: upewnij się, że łańcuch narzędzi Go jest dostępny i zbudowany ze źródeł. W tym samym pliku stoi flaga debug, która pozwala potem wejść do piaskownicy i rozejrzeć się w środku.
Całość uruchamia jedno polecenie ax apply. Potem ax get tasks pokazuje listę zadań wraz z ich stanem, a ax watch śledzi zmiany na żywo. Kto pracował z Kubernetesem, rozpozna tę konwencję od razu. Została skopiowana świadomie i autorzy piszą o tym wprost.
Do tego dochodzą polecenia, które zdradzają, po co to wszystko powstało. Zadanie można uśpić i wznowić dokładnie w tym miejscu, w którym stanęło. Można też wejść do działającego zadania przez ax ssh i zobaczyć, co agent robi w środku.
Dlaczego stan zadań trafił do Redisa
Stan zadań trafił do Redisa, czyli szybkiego magazynu danych, żeby nie obciążać bazy etcd milionami krótkotrwałych wpisów. To najciekawsza decyzja techniczna w całej przebudowie.
Warto rozwinąć, co to znaczy. Kubernetes trzyma stan wszystkich obiektów w bazie etcd. Dokumentacja projektu wylicza trzy bariery przy milionach krótko żyjących zadań. Pojemność liczoną w pojedynczych gigabajtach, ograniczoną liczbę zapisów na sekundę i pogorszenie pracy warstwy sterującej. Agent uruchomiony na kilka minut jest dokładnie takim obiektem.
Ta decyzja dużo mówi o tym, jak autorzy widzą przyszłe obciążenie. Zdanie ze strony projektu ujmuje to wprost: agenty są nowym rodzajem zadania obliczeniowego, różnym i od usług sieciowych, i od zadań wsadowych. Gromadzą stan, wymagają ścisłej izolacji, odpytują zewnętrzne modele i potrafią w pętli generować koszty, jeśli nikt na to nie patrzy. Ostatni punkt nie jest przesadą, co widać w naszym tekście o tym, co się psuje, gdy agenty pracują razem.
Czego projekt nie obiecuje
AX nie obiecuje dziś stabilności ani zgodności wstecznej, i mówią to sami autorzy. Plik README otwiera się ostrzeżeniem: podstawowe pojęcia, protokoły i specyfikacje są nadal dopracowywane, a przed wydaniem stabilnym należy spodziewać się poważnych zmian łamiących zgodność. Przestrzeń nazw manifestów nosi oznaczenie v1alpha1, więc etap alfa jest wpisany wprost w nazwę.
Nic nie wskazuje też na to, żeby Google używało AX produkcyjnie. Hasło ze strony projektu mówi o pomocy w uruchamianiu miliardów zadań na klaster, ale to zapowiedź możliwości, a nie zmierzony wynik. Żadnych liczb wydajnościowych w wydaniu v0.3.0 nie ma, bo nie ma tam w ogóle żadnego opisu.
Jest jeszcze jedna zależność, łatwa do przeoczenia. AX nie działa samodzielnie, tylko na wierzchu projektu Agent Substrate, który odpowiada za izolację wykonania i jest rozwijany osobno. Do uruchomienia całości potrzebny jest klaster Kubernetes, rejestr obrazów i osiągalne API tamtego systemu.
Agenci AI · Kodożercy
Zbuduj agenta, który wykonuje zadania za Ciebie
Kurs Agenci AI od Kodożerców prowadzi przez pięciu agentów zbudowanych w n8n: bibliotekarza odpowiadającego na pytania z Twoich dokumentów, asystenta proszącego o zgodę przed ważnym krokiem, badacza, inżyniera i łącznika spinającego narzędzia przez MCP. Kod, tam gdzie jest potrzebny, pisze Claude pod Twoim nadzorem.
Zobacz program kursu →
Co to znaczy dla kogoś, kto buduje agenty AI dzisiaj
Dla zdecydowanej większości osób budujących agenty AI ta zmiana nie znaczy dziś nic praktycznego. AX powstaje z myślą o wielu równoległych zadaniach w klastrze. Przy kilku przepływach dziennie koszt postawienia takiej infrastruktury najpewniej przewyższy korzyści.
Warto natomiast wyciągnąć z tego dwa wnioski, które przydają się przy dużo mniejszej skali. Pierwszy dotyczy izolacji. Google projektuje to tak, jakby kod wykonywany przez agenta był z zasady niezaufany, i to samo założenie warto przyjąć u siebie, nawet przy jednym agencie na własnym serwerze.
Drugi dotyczy sieci. Osobny obiekt tylko po to, by ograniczyć ruch wychodzący do listy dozwolonych adresów, jest odpowiedzią na konkretne ryzyko. Agent, który pobiera treści z internetu, może zostać skłoniony do wysłania danych w miejsce, którego nikt nie przewidział. Lista dozwolonych hostów to zabezpieczenie, które da się zrobić również w małym wdrożeniu.
{ agenci AI }Agent AI, który pracuje na danych Twojej firmy
Budujemy agentów, którzy odpowiadają klientom, czytają dokumenty i przygotowują raporty, podłączonych do Waszych systemów. Zaczynamy od jednego procesu i sprawdzamy efekt, zanim pójdziemy dalej.
Najczęstsze pytania
Czy AX zastąpi n8n, Make albo inne narzędzia do automatyzacji?
Nie, bo rozwiązują inne problemy. Narzędzia takie jak n8n służą do zbudowania logiki przepływu, czyli tego, co agent ma po kolei robić. AX nie zawiera żadnej logiki agenta i nie podpowiada, jak go zaprojektować. Zajmuje się uruchamianiem gotowych zadań na wielu maszynach, z izolacją i limitami. To warstwa pod spodem, a nie zamiennik.
Czy da się tego użyć bez Kubernetesa?
Z dokumentacji wynika, że nie. Instrukcja uruchomienia wymaga działającego klastra Kubernetes, narzędzia ko do budowania obrazów, rejestru obrazów dostępnego dla klastra oraz osiągalnego API systemu Agent Substrate. Manifesty używają własnej przestrzeni nazw i są w całości wzorowane na konwencji Kubernetesa.
Podsumowanie
Google przebudowało 20 września 2026 roku swój projekt AX. Z narzędzia wiersza poleceń z obudową w Pythonie powstała warstwa do uruchamiania zadań agentowych w klastrze, opisana w komunikacie commitu, bo notatki wydania nie ma. Stan zadań trafił do Redisa, żeby nie obciążać bazy etcd, a izolacją wykonania zajmuje się osobny projekt Agent Substrate. To nadal wersja alfa, zależna od Kubernetesa i zapowiadająca zmiany łamiące zgodność. Dla osoby budującej pojedyncze automatyzacje nie zmienia to dziś niczego. Ważniejsze od samego narzędzia są dwa założenia, które za nim stoją: kod agenta traktuje się jako niezaufany, a jego ruch wychodzący ogranicza do jawnej listy adresów.
Newsletter · DevstockAcademy & Kodożercy
Bądź na bieżąco ze światem IT, AI i automatyzacji
Co wtorek: newsy z branży, praktyczne tipy i narzędzia które warto znać. Zero spamu.
