구글, 며칠씩 도는 AI 에이전트용 오픈소스 런타임 AX 공개

에이전트가 오래 돌 때 진짜 터지는 문제를 겨냥함

• 구글이 기업용 AI 에이전트를 안정적으로 운영하기 위한 오픈소스 런타임 ‘AX(Agent eXecutor)’를 공개함

  • 구글은 AX를 에이전트 실행, 재개, 분산 배포를 위한 오픈소스 런타임 표준이라고 소개함
  • 내부에서 쓰던 장시간 AI 워크플로우 운영 기술을 외부에 공개한 형태임

• 요즘 에이전트는 챗봇이 아니라 수백 단계 작업을 이어서 수행하는 쪽으로 가고 있음

  • 코딩, 데이터 분석, 리서치, 시스템 운영처럼 몇 시간에서 며칠 걸리는 작업이 대상임
  • 문제는 네트워크 장애, 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop), 시스템 재시작 같은 변수가 끼면 상태가 꼬이기 쉽다는 것

AX가 제공하는 핵심 기능

• AX는 에이전트 상태를 이벤트 로그와 스냅샷으로 계속 저장함

  • 서버가 재시작되거나 작업이 중단돼도 이전 상태를 복원해 이어서 실행할 수 있음
  • 며칠짜리 기업 업무를 처음부터 다시 돌리지 않아도 된다는 게 포인트임

• 보안 쪽은 샌드박스 격리로 잡으려 함

  • 에이전트, 도구, 코드 실행 환경을 격리된 샌드박스 안에서 실행하도록 설계됨
  • AI가 코드를 생성하거나 여러 사용자 데이터를 다룰 때 악성 동작이 전체 시스템으로 번지는 걸 줄이려는 장치임

• 분산 환경의 상태 충돌도 신경 쓴 흔적이 있음

  • 여러 에이전트가 같은 세션 상태를 동시에 수정하면 데이터 손상 위험이 커짐
  • AX는 ‘단일 작성자(single-writer)’ 구조로 세션 일관성을 유지한다고 설명함

sequenceDiagram
    participant 사용자
    participant 에이전트
    participant AX런타임
    participant 상태저장소
    participant 샌드박스
    사용자->>에이전트: 장시간 작업 요청
    에이전트->>AX런타임: 실행 시작
    AX런타임->>상태저장소: 이벤트 로그와 스냅샷 저장
    AX런타임->>샌드박스: 도구와 코드 격리 실행
    샌드박스-->>AX런타임: 실행 결과 반환
    AX런타임-->>에이전트: 중단 지점부터 재개
    에이전트-->>사용자: 복원된 응답 전달

구글이 노리는 건 에이전트 생태계의 런타임 자리

• AX는 특정 모델이나 클라우드에 묶이지 않는 걸 강조함

  • 구글 Antigravity, 구글 AI 에이전트, 커스텀 에이전트, LangChain, LangGraph, ADK, A2A 프로토콜 기반 시스템을 섞어 운영할 수 있다고 함
  • 기업 입장에서는 벤더 종속(lock-in)을 줄이고 자체 인프라에서 모델·샌드박스·정책을 직접 운영할 수 있다는 메시지임

• 같이 공개된 ‘Agent Substrate’도 꽤 큰 그림임

  • Kubernetes 기반 오픈소스 계층으로, 수억 개 규모 에이전트를 효율적으로 스케줄링하기 위해 개발됐다고 함
  • 기존 Kubernetes가 장시간 실행 서비스 관리에 강하다면, Agent Substrate는 초당 수백만 건의 짧은 AI 도구 호출과 상태 전환 처리에 맞춰졌다고 설명함

• 경쟁 구도도 명확함

  • Microsoft AutoGen, AWS Bedrock AgentCore 같은 에이전트 플랫폼 전략과 같은 흐름에 있음
  • 프레임워크와 런타임은 열어두고, 실제 수익은 클라우드 인프라와 관리형 서비스에서 가져가려는 전형적인 플랫폼 전략임
  • 일부 전문가들이 Kubernetes 공개 때와 비슷하다고 보는 이유도 여기 있음

기술 맥락

• AX가 고른 기술적 선택은 에이전트 실행을 ‘한 번 호출하고 끝나는 작업’이 아니라 ‘복구 가능한 워크플로우’로 다루는 거예요. 기업 업무는 중간 승인, 외부 API 실패, 서버 재시작이 자주 생기니까 상태를 남기지 않으면 운영이 바로 불안정해져요.

• 이벤트 로그와 스냅샷을 쓰는 이유는 재현성과 복구 때문이에요. 에이전트가 어떤 도구를 호출했고 어디까지 진행했는지 기록해두면, 장애가 나도 같은 지점에서 다시 시작할 수 있거든요.

• 단일 작성자 구조는 여러 에이전트가 같은 세션을 동시에 건드릴 때 생기는 충돌을 줄이려는 선택이에요. 병렬성을 무작정 키우기보다 상태 일관성을 먼저 잡겠다는 쪽에 가까워요.

• Agent Substrate가 Kubernetes 위에 올라가는 것도 의미가 있어요. 기존 클라우드 운영 모델을 버리지 않으면서, 짧고 많은 AI 도구 호출이라는 새 패턴에 맞는 스케줄링 계층을 추가하려는 접근이거든요.