Agent Sandbox
Agent Sandbox ist eine sichere, schnelle und programmierbare Laufzeitumgebung, die speziell für die Ausführung von KI-Agenten-Code mit integrierter Isolation entwickelt wurde und die sichere Ausführung von nicht vertrauenswürdigem LLM-generiertem Code durch Containerisierung und Kubernetes-Integration ermöglicht.
https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 6, 2026
Was ist Agent Sandbox
Agent Sandbox ist eine Cloud-native Infrastrukturplattform der Enterprise-Klasse, die isolierte Ausführungsumgebungen für KI-Agenten bereitstellt. Sie basiert auf Kubernetes und ermöglicht es Organisationen, nicht vertrauenswürdigen Code, der von grossen Sprachmodellen (LLMs) generiert wurde, sicher auszuführen, indem sie Sandboxed-Umgebungen mit persistentem Speicher und stabiler Identität erstellt. Die Plattform kombiniert wesentliche Tools wie Browserautomatisierung, Shell-Zugriff, Dateiverwaltung und Codeausführungsfunktionen und wahrt gleichzeitig strenge Sicherheitsgrenzen zwischen verschiedenen Agenteninstanzen.
Hauptfunktionen von Agent Sandbox
Agent Sandbox ist ein Cloud-nativer Controller, der sichere, isolierte Umgebungen für die Ausführung von KI-Agenten-generiertem Code bietet. Er bietet Funktionen wie Sub-Sekunden-Sandbox-Start, persistenten Speicher, Multi-Session-Unterstützung und umfassenden API-Zugriff auf Browserautomatisierung, Shell-Befehle und Dateibedienungen. Die Plattform integriert sich in Kubernetes und verwendet Technologien wie gVisor zur Isolation, wodurch sie sich besonders für KI-Agenten-Bereitstellungen auf Unternehmensebene eignet.
Sichere Isolation: Verwendet gVisor- und Containertechnologien, um sichere Barrieren zwischen Anwendungen und dem Betriebssystem des Cluster-Knotens zu schaffen, wodurch unbefugter Zugriff und Interferenzen zwischen verschiedenen Agenten verhindert werden
Schneller Start & Leistung: Erzielt Sub-Sekunden-Latenz für die Sandbox-Erstellung durch vorgewärmte Pools, mit Startzeiten um die 200 ms und schnellen Wiederaufnahmefähigkeiten
Umfassende Entwicklungswerkzeuge: Beinhaltet integrierten VNC-Browser, VS Code, Jupyter, Dateimanager und Terminalzugriff über API/SDK, die alle in einem einzigen Docker-Container mit gemeinsamem Dateisystem ausgeführt werden
Multi-Session- & Multi-Tenant-Unterstützung: Ermöglicht die Isolation auf Agenten- oder Benutzerebene mit Statuspersistenz über mehrere Interaktionen und Konversationen hinweg
Anwendungsfälle von Agent Sandbox
KI-Codeausführung: Führen Sie LLM-generierten Code sicher aus und testen Sie ihn in isolierten Umgebungen, ohne Produktionssysteme zu gefährden
Enterprise-KI-Entwicklung: Bieten Sie sichere, skalierbare Umgebungen für die Entwicklung und das Testen von KI-Agenten in Unternehmenseinstellungen mit sensiblen Daten
Automatisierte Tests: Erstellen Sie isolierte Umgebungen zum Testen komplexer Konversationsabläufe und KI-Agentenverhaltensweisen mit synthetischen Daten
Cloud-Native KI-Bereitstellung: Stellen Sie Tausende von Sandboxed-KI-Agenten in Produktions-Kubernetes-Umgebungen bereit und verwalten Sie sie
Vorteile
Sicherheit auf Unternehmensebene mit mehreren Isolationsoptionen
Hohe Leistung mit Sub-Sekunden-Startzeiten
Umfassende API- und SDK-Unterstützung für einfache Integration
Integrierte Unterstützung für mehrere Entwicklungswerkzeuge und -umgebungen
Nachteile
Erfordert Kubernetes-Infrastrukturkenntnisse für die Bereitstellung
Kann eine höhere betriebliche Komplexität im Vergleich zu einfacheren Lösungen aufweisen
Nutzungsbasierte Preise könnten für groß angelegte Bereitstellungen teuer werden
Wie verwendet man Agent Sandbox
Installiere das SDK: Installiere das Agent Sandbox Python SDK mit pip: \'pip install agentsandbox-sdk\'
Initialisiere den Sandbox-Client: Erstelle einen Sandbox-Client, indem du ihn mit der Basis-URL initialisierst: \'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")\'
Erstelle eine Sitzung: Erstelle eine neue Sandbox-Sitzung mit dem gewünschten Agententyp (claude, codex, opencode oder amp) mit: \'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})\'
Konfiguriere die Umgebung: Gib alle erforderlichen Abhängigkeiten, Bibliotheken oder Systemtools in der Sandbox-Manifestdatei für die automatische Installation an
Lade Dateien hoch: Lade alle Eingabedateien oder Daten, die dein Agent verarbeiten muss, in die Sandbox-Umgebung hoch
Führe Code aus: Führe Python-Code oder Shell-Befehle sicher innerhalb der Sandbox über die API aus
Streame Ereignisse: Überwache die Ausführung durch Streaming von Ereignissen: \'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)\'
Rufe Ausgaben ab: Lade alle Ausgabedateien, Diagramme oder Ergebnisse herunter, die vom Agenten in der Sandbox generiert wurden
Bereinige: Verwende Kontextmanager oder explizite Bereinigungsaufrufe, um Sandbox-Sitzungen nach Abschluss zu beenden, um Ressourcen freizugeben
Überwache die Nutzung: Verfolge die Rechenzeit und die Speichernutzung über das Dashboard, um die Kosten zu verwalten (0,00025 $/Sek. für Rechenzeit, 0,0005 $/MB für Speicher)
Agent Sandbox FAQs
Agent Sandbox ist ein Cloud-nativer Controller und eine sichere Code-Ausführungs-API für KI-Agenten, die eine Sandbox-Umgebung für die Ausführung von Python- und Shell-Befehlen bietet. Es kombiniert Browser-, Shell-, Datei-, MCP-Operationen und VSCode Server in einem einzigen Docker-Container.
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Neueste KI-Tools ähnlich wie Agent Sandbox
Hapticlabs
Hapticlabs ist ein No-Code-Toolkit, das Designern, Entwicklern und Forschern ermöglicht, immersive haptische Interaktionen über Geräte hinweg einfach zu entwerfen, zu prototypisieren und bereitzustellen, ohne programmieren zu müssen.
Deployo.ai
Deployo.ai ist eine umfassende KI-Bereitstellungsplattform, die nahtlose Modellbereitstellung, Überwachung und Skalierung mit integrierten ethischen KI-Rahmenwerken und Cloud-übergreifender Kompatibilität ermöglicht.
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CloudSoul ist eine KI-gestützte SaaS-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Cloud-Infrastrukturen sofort über natürliche Sprachkonversationen bereitzustellen und zu verwalten, wodurch das Management von AWS-Ressourcen zugänglicher und effizienter wird.
Devozy.ai
Devozy.ai ist eine KI-gestützte Entwickler-Selbstbedienungsplattform, die agiles Projektmanagement, DevSecOps, Multi-Cloud-Infrastrukturmanagement und IT-Service-Management in einer einheitlichen Lösung zur Beschleunigung der Softwarebereitstellung kombiniert.
Beliebte KI-Tools wie Agent Sandbox
A2A Protocol
Das A2A (Agent2Agent)-Protokoll ist ein offenes Interoperabilitätsprotokoll, das von Google entwickelt wurde und eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten über verschiedene Frameworks und Anbieter hinweg ermöglicht, unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Architektur.
VoltOps
VoltOps ist eine Framework-agnostische LLM-Observability-Plattform, die Echtzeit-Visualisierungs-, Debugging- und Optimierungstools für KI-Agenten in jedem Technologie-Stack bietet.
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RunPod ist eine Cloud-Computing-Plattform, die für KI entwickelt wurde und kostengünstige GPU-Dienste für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von Modellen des maschinellen Lernens bietet.