Em 3 de novembro de 2026, o Google Cloud anunciou que doará Agent Substrate e gVisor à Cloud Native Computing Foundation (CNCF), com status Sandbox, junto com OpenRL. Separadamente, a página de projetos da CNCF lista Agent Substrate no nível de maturidade Sandbox. O anúncio foi publicado pelo Google Open Source.

Como Agent Substrate organiza as sessões de agentes

Segundo o Google Cloud, Agent Substrate funciona como uma camada de controle e dados sobre Kubernetes. Cada Actor mantém o estado de uma sessão de agente, incluindo arquivos, variáveis de ambiente, memória e regras de rede. Já os Workers são Pods Kubernetes pré-aquecidos, disponíveis em um conjunto compartilhado para fornecer capacidade de processamento.

Quando uma sessão suspensa recebe uma solicitação, o sistema a direciona para um Worker disponível e restaura o estado do Actor a partir de armazenamento em camadas. Quando a sessão fica ociosa, o Actor é salvo como uma captura de estado e o Worker pode ser liberado. Assim, o estado da sessão não precisa permanecer preso a um Pod dedicado enquanto o agente aguarda.

O Google afirma que uma sessão interativa típica pode passar de 90% a 95% do tempo aguardando inferência do modelo, APIs externas ou revisão humana. No cenário descrito pela empresa, o agente mantém seu estado durante a espera e não consome CPU.

Isolamento e desempenho segundo o Google

O Google descreve o gVisor como um kernel de aplicação em espaço de usuário que intercepta chamadas de sistema, isolando código não confiável do kernel do host. Para cargas que exigem virtualização de hardware ou módulos de kernel personalizados, a empresa diz que Agent Substrate também aceita microVMs do Cloud Hypervisor pela mesma API.

O Google afirma que o estado de memória e disco de um Actor pode ser restaurado em menos de 500 milissegundos. Para comparação, a empresa cita inicializações que podem passar de 20 segundos quando um contêiner precisa clonar repositórios, reinstalar pacotes e reconstruir a memória. Esses números são afirmações do Google, não resultados de um benchmark independente; a publicação não apresenta um protocolo de teste ou configuração de hardware.

A empresa também diz que o sistema pode ativar, suspender e retomar milhares de agentes por segundo sem criar um novo objeto Pod a cada operação. O anúncio chama o projeto de aberto e pronto para testes e identifica a versão 1.0 como a mais recente naquele momento.