Google, Agent Substrate'ı, gVisor'ı ve OpenRL'yi CNCF'ye Bağışladı, Agent Substrate 1.0'ı GKE Üzerinde Yayınladı

Google, agent yığınını CNCF'ye devrediyor

6 Kasım 2026'da Google, agent izolasyon yığınını — Agent Substrate runtime'ını, gVisor sandbox çekirdeğini ve OpenRL eğitim çerçevesini — CNCF'nin Sandbox katmanına bağışladı ve aynı zamanda Agent Substrate 1.0'ı Google Kubernetes Engine üzerinde yönetilen bir yetenek olarak yayınladı. Google'ın duyurusunu özetleyen neticslabs'ın dev.to'daki yazısına göre, geliştirme Mayıs 2026'da açıldığından beri runtime 100'den fazla katkıcı çekti.

Agent Substrate nasıl çalışıyor

Agent Substrate, her yapay zeka agent oturumunu bir Kubernetes cluster üzerinde izole bir sandbox olarak çalıştırıyor ve bu oturumu ikiye bölüyor. Actor, oturumun belleğini, dosyalarını ve kimliğini taşıyor. Worker ise sıcak tutulan bir havuzdan çekilen, yeniden kullanılabilir bir sandbox. Ağ geçidi (gateway), sandbox'ın iki tarafında da durarak erişim kurallarını uyguluyor ve kimlik bilgilerini enjekte ediyor; böylece bir secret asla agent'ın ortamına girmiyor. Bir agent duraklatıldığında, runtime belleğini ve dosyalarını depoya snapshot olarak alıyor ve Worker'ı havuza geri veriyor.

Bu tasarım, agent'ın döngüsündeki ölü süreyi hedefliyor: bir model düşünürken ya da bir insan yanıt verirken, geleneksel bir Pod tahsis edilmiş halde kalıyor ve kimsenin kullanmadığı bellek ve CPU'yu tutarken, kontrol düzlemi de agent başına kalıcı bir nesne izliyor.

Resume işlemi bir atenet-router proxy'si üzerinden yürütülüyor. Gelen istek bellekte tutuluyor, Substrate controller'ı askıya alınmış Actor'ı sıcak havuzdaki boş bir slota atıyor, durum katmanlı depolamadan yeniden yükleniyor ve süreç, proxy isteği iletmeden önce uyanıyor. Google, geri yüklemenin 500 milisaniyenin altında gerçekleştiğini, saniyede 500'den fazla askıya alma ve devam ettirme aktivasyonu yapıldığını ve standart container runtime'larına kıyasla yaklaşık on kat yoğunluk sağlandığını bildiriyor; binlerce agent, Pod nesnesi oluşturmadan veya etcd'yi yüklemeden her saniye uyanıyor.

Kimlik oturum bazında. dev.to'nun aktardığı GKE dokümantasyonuna göre her Actor'ya istek atıflaması için benzersiz bir SPIFFE X.509 sertifikası ve bir JSON Web Token veriliyor. Giden bir istek bir egress kuralıyla eşleştiğinde, gateway Actor'nun mTLS tünelini doğruluyor ve yer tutucu başlıkları getirilen bir secret ya da Actor'nun token'ıyla değiştiriyor.

gVisor ve çekirdek yaması sorusu

Substrate, izolasyon sınırları olarak gVisor'ı ve Cloud Hypervisor microVM'lerini destekliyor. 2018'de açık kaynak yapılan gVisor, Go ile yazılmış, uygulama sistem çağrılarını kullanıcı alanında ele alan hafif bir uygulama çekirdeği; böylece üretilmiş kod asla doğrudan host çekirdeğiyle konuşmuyor. Google, gVisor'ın halihazırda GKE Sandbox ve Cloud Run altında günde milyonlarca sandbox çalıştırdığını söylüyor ve kod yürütme için Anthropic ve OpenAI'ı, yürütme sandbox'ları için Modal ve Snowflake'i, ölçekte üretimde Ant Group ve Tencent'i kullanıcı olarak sayıyor.

Bağış, gVisor'ın upstream görünümünü de değiştiriyor. dev.to'nun aktardığı Google yazısına göre, sandbox altyapı satıcıları — Google dahil — gVisor'ın I/O performansını yerel Linux'a yaklaştıran host çekirdek yamalarını bakım altında tutuyor ve Linux maintainers, projenin tek bir kurumsal sahibi varken bu yamaları birleştirmeyi reddetmişti. CNCF'nin tarafsız yönetimi upstream'e taşıma yolunu açıyor. Ant Group, Modal ve Tines gVisor'ın maintainer kadrosuna katılmayı taahhüt etti; OpenAI, Tencent ve NVIDIA katkılarına devam ediyor.

OpenRL yığını tamamlıyor

Şubat ayında bir ara önizleme olarak ilk kez gösterilen OpenRL, aynı argümanı eğitime genişletiyor: bir agent'ı üretimde hizmete sokan sandbox, aynı zamanda pekiştirmeli öğrenmeyi çalıştırmak için gereken ortam; gerçek araçlar içindeki milyonlarca çok turlu rollout puanlanıyor ve ağırlıklara geri katılıyor. OpenRL, Tinker ile uyumlu bir API'nin arkasında dört Python primitifi sunuyor — sample, forward_backward, optim_step ve save_state — ve ağırlıklarla veriyi operatörün kendi cluster'ında tutuyor. Kubernetes Dynamic Resource Allocation üzerinden bir hızlandırıcı havuzunu bölümlüyor, PyTorch ve AutoModel ile eğitim yapıyor, vLLM ile örnekleme yapıyor ve Gemma ile Qwen'i kutudan çıktığı gibi doğruluyor. Ayrıca 1.0'a ulaşan dağıtık çıkarım projesi llm-d ile eşleşerek prefix farkında rollout yönlendirmesi ve aynı GPU'ların örnekleme ile eğitim arasında zaman dilimlenmesini sağlıyor.

Kullanılabilirlik ve operatör sorumlulukları

GKE'de Agent Substrate, 1.37 veya üzeri sürümdeki Standard cluster'ları ve x86 CPU worker düğümleri gerektiriyor. Operatör yine egress politikasından, resume gecikmesini belirleyen snapshot boyutundan ve her Actor'nun taşıdığı kimlikten sorumlu.

Neden önemli

Üretilmiş kod yürüten yapay zeka agent'ları dağıtan her platform aynı izolasyon sorunuyla karşılaşıyor ve Google, cevabını — sıcak havuzlu bir runtime, kanıtlanmış bir sandbox çekirdeği ve bir RL döngüsünü — bir Google özelliği olarak tutmak yerine tarafsız yönetim altına yerleştirdi. Ekonomik taraf da önemli: boştta duran agent'ların snapshot'lanması ve paylaşılan GPU'ların zaman dilimlenmesi, geleneksel dağıtımların boşa harcadığı kapasiteyi geri kazandırıyor ve Google'ın iddia ettiği 10 kat yoğunluk, altyapı bütçelerini değiştirecek türden bir rakam. dev.to yazısının da belirttiği dürüst uyarı şu: gVisor'ın I/O avantajı şu anda ağaç dışı (out-of-tree) çekirdek yamalarına dayanıyor ve bunu değiştirebilecek upstream çalışımı daha yeni mümkün hale geldi.