1) Task — задача в изолированной среде: образ контейнера, команда, переменные окружения, запросы и лимиты вычислительных ресурсов.
2) Workspace — рабочее окружение: Git-репозитории, MCP-серверы и пакеты навыков. Можно задать цель обычным языком, например «подготовить Go toolchain», и агент займётся настройкой окружения перед запуском основной команды.
3) Model — конфигурация провайдера и модели, параметры генерации и ссылки на Kubernetes Secrets с учётными данными.
Когда агентов становится много, недостаточно просто отправлять запросы к LLM. Нужно воспроизводимо готовить окружения, ограничивать ресурсы, изолировать выполнение и разбираться, почему конкретная задача зависла. AX пытается вынести эту инфраструктурную работу в отдельный слой.
📌 Подробнее: https://agentexecutor.io/
MemOps🤨