AI агент 4 цаг ажиллаад унтардаг үе дуусав: Google нээлттэй эх бүхий "AX" оркестратороо цацлаа

Хиймэл оюунд суурилсан бие даасан агентууд (AI Coding Agents) хөгжүүлэгч бидний өдөр тутмын амьдралд хүчтэй нэвтэрч байна. Хэдхэн prompt өгөөд энгийн функц бичүүлэх, unit test үүсгэхэд асуудалгүй. Гэвч том хэмжээний монорепо дээр бүтцийн өөрчлөлт (refactoring) хийх, бааз шилжүүлэх эсвэл SWE-bench түвшний алдаа засах даалгавар өгөх үед огт өөр бодит байдалтай нүүр тулдаг.

Агент 3-4 цаг тасралтгүй кодоо уншиж, олон зуун tool call хийж явтал pod унах, сүлжээний холболт тасрах эсвэл санах ой дүүрэх (OOM) төдийд бүх явц ул мөргүй устдаг. Ингээд л зарцуулсан олон зуун долларын токен, хэдэн цагийн хүлээлт үр дүнгүй болж, та дахиад л тэгээс нь эхлүүлэхээс өөр аргагүй болдог.

Google энэ асуудлыг сууриар нь шийдэхээр бүтээсэн AX (Agent Executor) нэртэй нээлттэй эх бүхий төслөө албан ёсоор дэлгэлээ. Одоогоор Hacker News болон дэлхийн хөгжүүлэгчдийн нийгэмлэгт хамгийн өндөр хандалт авч буй уг шийдлийг нарийвчлан авч үзье.

Асуудлын гол нь юунд байв?

Өнөөдөр түгээмэл хэрэглэгдэж буй ихэнх агент фрэймворкууд (Python эсвэл TypeScript скриптүүд) агентынхаа төлөв буюу memory context, саяхан гүйцэтгэсэн багажийн үр дүн, төлөвлөгөөгөө процессын санах ой (in-memory state) дээрээ шууд хадгалдаг.

Хэрэв тухайн процесс унавал санах ой арчигдана. Үүнийг шийдэхийн тулд зарим багууд өөрсдөө виртуал машин (VM) бэлдэж, snapshot авдаг ч энэ нь enterprise түвшинд масштаблах боломжгүй бөгөөд сүлжээний аюулгүй байдал, нууц түлхүүрийн менежмент дээр маш том цоорхой үүсгэдэг.

Google-ийн танилцуулсан AX нь код бичих эсвэл prompt үүсгэх шинэ сан биш. Харин таны агентууд найдвартай ажиллах дэд бүтцийн суурь runtime давхарга юм.

# Даалгаврыг declarative YAML хэлбэрээр тодорхойлох жишээ
task:
  name: "refactor-auth-service"
  harness: "custom-gemini-agent"
  workspace:
    repo: "git@github.com:company/auth.git"
    branch: "main"
  limits:
    timeout: "8h"
    egress: "restricted-allowlist"

AX-ийн 4 гол архитектурын шийдэл

1. Durable Event Log & Single-Writer Архитектур

AX нь агентын хийж буй алхам бүрийг (LLM хариу, CLI комманд, файлын өөрчлөлт, tool call) найдвартай event log дээр дэс дараатайгаар бичдэг. Хэрэв процесс унавал эсвэл серверийг дахин ачаалбал AX төлөвийг эхнээс нь эхлүүлэхгүй. Хамгийн сүүлийн баталгаажсан log-оос нь эхлэн орчныг шууд replay хийж, секундийн дотор унасан цэгээс нь цааш үргэлжлүүлдэг.

2. Тооцооллыг түр царцааж, сэргээх (Suspend / Resume)

Бодит амьдрал дээр агентад хүний зөвшөөрөл (Human-in-the-loop) шаардагдах үе олон гардаг (жишээ нь: "Prod бааз руу миграци хийх үү? [y/n]"). Хүн зөвшөөрөл өгтөл бүтэн цаг өнгөрвөл тэр хооронд үнэтэй GPU/CPU сервер сул ажиллах хэрэггүй. AX нь агентын орчныг бүхэлд нь freeze хийн түр зогсоож (suspend), хариу ирсэн үед дахин амилуулах (resume) чадвартай. Энэ нь үүлэн дэд бүтцийн зардлыг асар их хэмнэнэ.

3. Сүлжээний хамгаалалт (Network Fencing & Egress Control)

Агентад нээлттэй интернет хэрэгтэй юу? Хэрэгтэй. Тэр npm install эсвэл pip install хийх ёстой. Гэхдээ агент таны дотоод нууц түлхүүрийг гадагш сэмхэн шидэхгүй гэх баталгаа бий юу?

AX нь тусгаарлагдсан сэндбокс орчин үүсгэж, зөвхөн зөвшөөрөгдсөн registry болон API-ууд руу хандах network fence тохируулдаг. Хортой prompt injection орж ирсэн ч гадагш мэдээлэл алдагдахаас сэргийлнэ.

4. Kubernetes-Native оркестраци

AX нь Go хэл дээр бичигдсэн хөнгөн ax CLI хэрэгсэлтэй ирдэг. Таны орон нутгийн kubectx тохиргоог шууд таньж, ямар ч Kubernetes кластер луу арын горимоор tunnel үүсгэн агентуудыг удирдаж, олон зуун салангид даалгавруудыг нэгэн зэрэг зохион байгуулах боломжийг олгодог.

Энэ нь одоогийн Agent фрэймворкуудыг орлох уу?

Үгүй, харин ч тэдгээрийн хүчийг нэмэгдүүлнэ. Танд LangGraph, CrewAI, Google ADK эсвэл бүр Model Context Protocol (MCP) ашигладаг өөрийн гэсэн агентын систем байгаа бол түүнийгээ өөрчлөх шаардлагагүй.

AX нь harness-agnostic буюу ямар ч хөгжүүлэлтийн сангийн доор "үйлдлийн систем" шиг ажиллаж, найдвартай байдлын баталгааг нь хангаж өгдөг дэд бүтэц юм.

Дүгнэлт: Инженерийн практикт юу өөрчлөгдөх вэ?

Хиймэл оюуны салбар "хэн хамгийн сайн prompt бичих вэ" гэсэн шатнаас "AI үйлдлийг enterprise түвшинд хэрхэн найдвартай, тогтвортой ажиллуулах вэ" гэдэг жинхэнэ системийн инженерийн түвшин рүү шилжиж байна.

Хэрэв танай баг урт хугацаанд ажилладаг автоном AI агентууд дээр ажиллаж байгаа эсвэл орон нутгийн орчноос production руу гаргахаар бэлдэж буй бол AX-ийн архитектурыг судалж, өөрсдийн системд хэрэгжүүлэхийг зөвлөж байна.

Эх сурвалж: