구글이 공개한 AI 에이전트 런타임 AX, 하루 스타 1,500개 받은 핵심 기능 4가지

Google의 오픈소스 런타임 AX로 에이전트를 Kubernetes 샌드박스에서 실행하는 방법을 살펴봅니다. 격리 실행, 네트워크 허용 목록, 체크포인트 재개, SSH 디버깅과 설치 명령을 정리했습니다.

Huuush발행 2026.09.24 · 8분 read에디터: Jay Kim

3줄 요약

  1. AX는 Kubernetes에서 AI 에이전트 작업을 샌드박스로 실행하는 Google의 오픈소스 런타임이다.
  2. Task·Workspace·Gateway·Model 리소스로 실행 자원, 작업 공간, 네트워크와 모델을 구성한다.
  3. 체크포인트 재개와 SSH 디버깅을 지원하며 CLI 설치와 클러스터 배포 명령을 제공한다.
Google Agent Executor AX 공식 데모 영상 대표 이미지
출처: Google Cloud Tech, Agent Executor 데모

Google의 AX(Agent Executor)는 Kubernetes 위에서 AI 에이전트 작업을 격리된 샌드박스로 실행하는 오픈소스 런타임이다. 에이전트마다 서버 권한을 통째로 건네는 대신, 작업 공간과 사용할 네트워크, 모델을 정해 실행할 수 있다. Apache-2.0 라이선스로 공개된 google/ax는 2026년 5월 20일 Google Cloud 블로그에서 소개됐다.

9월 20일 12:33(KST)에 v0.3.0이 공개된 뒤 9월 24일 GitHub Trending 일간 목록에서 하루 약 1,500개의 스타 증가를 기록했고, 9월 25일 기준 누적 스타는 9,968개였다.

Google Cloud Tech의 Agent Executor 데모

Task·Workspace·Gateway·Model로 에이전트 실행을 구성

AX에서 Task는 실행할 에이전트 작업, Workspace는 작업에 연결할 저장소와 파일, Gateway는 네트워크 경계, Model은 사용할 모델과 인증 정보를 나타낸다. 이 리소스들을 YAML로 선언해 작업을 배포하고 상태를 살핀다. AX 컨트롤러가 작업을 조정하고 이벤트 로그와 실행 주체가 클러스터 안에서 각 단계를 이어 간다.

Google Agent Executor의 컨트롤러, 이벤트 로그, 실행 주체 구조도
출처: Google Cloud 블로그

1. 샌드박스에서 작업 실행하기

Task마다 CPU와 메모리 자원을 설정하고, 연결할 Workspace와 목표를 지정한다. 아래 예시는 Go 저장소를 작업 공간으로 연결한 뒤 Task를 배포하고 실행 상태를 확인한다.

apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Workspace
metadata:
  name: golang
spec:
  git:
    - repo: https://github.com/golang/go.git
      branch: "my-fix"
---
apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Task
metadata:
  name: test
spec:
  workspaces:
    - name: golang
      goal: "Ensure that Go tool chain is available and is built from source"
  debug: true
ax apply -f task.yaml
ax get tasks
ax watch task test

Task는 격리된 실행 단위로 동작한다. ax get tasks로 등록된 작업을 보고, ax watch task test로 test 작업의 진행을 따라갈 수 있다.

2. Gateway로 외부 접속 호스트 지정

Gateway 리소스에 egress 허용 목록을 선언하면 에이전트가 연결할 외부 호스트와 포트를 정할 수 있다. 예를 들어 Anthropic API의 HTTPS 연결을 허용하는 설정은 다음과 같다.

apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Gateway
metadata:
  name: default-gateway
  namespace: default
spec:
  listeners:
    - name: grpc
      port: 8494
      protocol: gRPC
  egress:
    allowlist:
      hosts:
        - host: "api.anthropic.com"
          port: 443

호스트별 허용 목록은 에이전트가 모델 API나 필요한 서비스와 통신하는 경로를 작업 설정에서 관리하게 해 준다.

3. 체크포인트를 저장하고 작업 이어가기

오래 걸리는 작업을 잠시 멈출 때는 suspend를 사용한다. 저장된 실행 상태에서 다시 시작하면 진행 중이던 작업을 이어 갈 수 있다.

ax suspend task task123
ax resume task task123

4. 실행 중인 샌드박스에 SSH로 접속

Task 설정에 debug: true를 지정하면 실행 환경을 살펴볼 수 있다. ax ssh 뒤에 작업 ID와 --를 붙이고 샌드박스 안에서 실행할 명령을 전달한다.

ax ssh task123 -- ls -la /workspace

파일 목록이나 프로세스를 직접 확인할 때 유용하다. 터미널 명령은 Task의 Workspace가 연결된 /workspace 경로에서 실행된다.

Gemini·Claude 모델 연결

Model 리소스에 공급자와 모델 ID, Kubernetes Secret의 키를 지정한다. 예를 들어 Gemini 설정은 다음과 같다.

apiVersion: ax.io/v1alpha1
kind: Model
metadata:
  name: default-model
  namespace: default
spec:
  provider: google
  model: gemini-3.8-flash
  secretKey:
    name: gemini-api-secret
    key: GEMINI_API_KEY

AX 저장소는 Google Gemini와 Anthropic Claude 연결 예시를 제공한다. API 키는 Secret으로 참조하고, 모델 리소스를 Task 실행 설정에 연결한다.

Agent Executor가 Antigravity, 자체 제작 에이전트와 Google 에이전트를 연결하는 구성도
출처: Google Cloud 블로그

설치와 클러스터 배포

AX CLI는 Go 도구 체인으로 설치한다. 제어면을 배포할 때는 Kubernetes 클러스터, Agent Substrate Control API, 컨테이너 레지스트리와 ko가 필요하다.

go install github.com/google/ax/cmd/ax@latest
brew install ko
make deploy AX_IMAGE_REPO=<your-registry>

공식 사이트 agentexecutor.io는 “Declare an agentic task. AX runs it at scale.”라는 문구로 작업 선언부터 클러스터 실행까지의 흐름을 소개한다. 사용 리소스와 명령은 GitHub 저장소의 README와 매니페스트 안내에서 확인할 수 있다.

자주 묻는 질문

Kubernetes 클러스터에서 AI 에이전트 작업을 격리 실행하고 Task, Workspace, Gateway, Model 리소스로 실행 환경을 구성하는 오픈소스 런타임입니다.

AX 제어면을 배포하려면 Kubernetes 클러스터와 Agent Substrate Control API, 컨테이너 레지스트리, ko가 필요합니다.

공식 저장소는 Google Gemini와 Anthropic Claude 연결 예시를 제공하며, Model 리소스에서 공급자와 모델 ID, Secret 키를 지정합니다.

ax suspend task task123으로 작업을 멈추고 ax resume task task123으로 저장된 상태에서 이어 실행합니다.

출처

작성자 소개

제이킴유니버스

제이킴유니버스

AI 자동화와 홈페이지 제작으로 업무 시간을 줄이고 매출을 만듭니다.