两个新的 Apache 2.0 项目让具有突发性的 Agent 工作负载硬件效率提升了 97%。
Google 表示，面向希望在大规模企业环境中高效运行 Agent 工作负载、又不想重新发明 Kubernetes 的组织，它已经拿出了一个早期方案。
目前，Google 已经开源 Agent Substrate，以及构建在其上的分布式 Agent 运行时 Agent eXecutor，简称 AX。两个项目均采用较为宽松的 Apache-2.0 许可证。不过，Agent Substrate 仍处于非常早期的开发阶段，相关能力和接口都可能继续变化。
Agent Substrate 是一种在 Kubernetes 之上构建 Agent 专属控制能力的方式。它让用户可以借助一个轻量级控制平面来管理 Agent 生命周期。这个控制平面专门面向 Agent 场景中的高频交互设计，可应对数百万次亚秒级工具调用。
与之配套的 AX，则是一个子系统或运行时，用于协调 Agentic 循环、通过事件日志管理执行，并与本地和远程 Actor 通信……原生支持恢复和执行续跑，即使是在复杂的分布式环境中也是如此。
GKE 工程师 Tim Hockin 和产品经理 Brandon Royal 在谈到为何开放这些早期项目时表示：“在 Kubernetes 早期，来自不同贡献者的反馈和视角至关重要，他们在解决类似挑战的过程中帮助项目走向成功。我们认为，Agent 基础设施正处在一个类似的拐点。”
Google 在 5 月下旬发布了这两个项目，版本分别为 v0.0.0 和 v0.1.0。两者都附带了大量关于破坏性变更和整体不成熟的提示。
Substrate 文档警告称：“在这一阶段，我们不对向后兼容性作出任何保证，本项目中的一切都可能发生变化。”这也强调了它仍处于非常早期的孕育阶段。
配套的视频演示展示了 AX 和 Substrate 的实际运行效果：对于突发式工作负载的 Agent，它们能够带来巨大的效率提升。这类场景在 Agent 等待人类交互、外部工具或数据源时很常见。
Google 表示，在传统模型下，每一个活跃对话通常都会将计算和内存资源绑定到一个专用进程或容器上，即使它正在等待缓慢的外部事件。
借助 Substrate 对非活跃 Agent 的挂起能力，Google 演示了这样一种效果：如果从统计上看任意时刻只有一个 Agent 正在执行，那么最多 30 个逻辑 Agent 会话实际上可以共享同一份物理执行容量。
推理本身并不会变得更快，但对于大量间歇性活跃的 Agent 来说，Agent Substrate 的目标是在没有冷启动开销的情况下释放硬件资源，从而带来显著的效率收益。
项目负责人表示，Agent Substrate 位于 Kubernetes 之上，同时也在 Agent 执行层之下，目的是绕开 Kubernetes 的一些短板，而不是重新发明它。AX 则作为一个位于其上的 Agent 运行时，不绑定特定协议和计算形态，但针对 K8s 做了优化。
Google 表示，规模越大，Agent 花在等待人类、工具或其他来源输入上的时间就越多。
在传统基础设施中，选择通常只有两个：要么为硬件买单，把 Agent 状态持续保存在内存中；要么接受一次以秒计的冷启动。
Agent Substrate 将 Agent 的逻辑生命周期与底层计算资源解耦。当 Agent 进入非活跃状态时，它的执行状态会被快照保存，处理它的 Worker 则返回共享池。当对话恢复时，Agent 可以在任意可用 Worker 上快速恢复，通常只需几百毫秒，而不是经历一次完整冷启动。
Google 将其描述为一种“零空闲”架构。硬件资源保持流动，而 Agent 会话则独立于其下方的基础设施持续存在。由于构建在 Kubernetes 之上，恢复后的 Agent 可以运行在一个全新的 Pod 上，同时不丢失上下文。
Google 表示，Kubernetes 非常擅长编排大量相对稳定、长期运行的服务，但真正大规模运行的 Agentic 系统会产生数百万次亚秒级工具调用，并呈现出高度突发式的执行模式。
AX 位于这一层之上，作为运行时和执行环境，用于承载不同类型的 Agent 和工具，同时依赖 Substrate 完成调度、隔离、挂起和状态恢复。
Google 表示，摆脱传统的无状态微服务模型还能带来其他好处。例如，该系统会为 Agent 会话强制执行单写者一致性，避免为处理多个请求同时命中同一会话状态而引入锁层和分布式协调机制。
AX 内置了一个 Gemini Agent，用于处理自然语言请求；在其路线图的优先事项中，还包括与 Google Antigravity Agentic 开发平台集成。该项目提到，GKE 在调度和恢复等领域的工作，以及 Google DeepMind 在分布式 harness 方面的工作，是其早期影响来源。
不过，Google 的思路和当年的 Kubernetes 类似：先把核心组件开放出来，做成不绑定特定生态的基础设施，再借助社区参与推动项目成熟，最终也为自家云服务创造需求。
产品管理总监 Nathan Beach 表示：“我们选择以开放方式构建这一项目，是因为我们相信，未来的 AI 基础设施必须厂商中立、可移植，并由社区共同推动。”
原文连接：
https://www.thestack.technology/google-chases-kubernetes-moment-for-ai-agents/
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