Agent Sandbox
Agent Sandbox es un entorno de tiempo de ejecución seguro, rápido y programable diseñado específicamente para ejecutar código de agente de IA con aislamiento incorporado, lo que permite la ejecución segura de código generado por LLM no confiable a través de la contenedorización y la integración de Kubernetes.
https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:06/02/2026
¿Qué es Agent Sandbox?
Agent Sandbox es una plataforma de infraestructura nativa de la nube de nivel empresarial que proporciona entornos de ejecución aislados para agentes de IA. Construida sobre Kubernetes, permite a las organizaciones ejecutar de forma segura código no confiable generado por modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante la creación de entornos aislados con almacenamiento persistente e identidad estable. La plataforma combina herramientas esenciales como la automatización del navegador, el acceso al shell, la gestión de archivos y las capacidades de ejecución de código, manteniendo estrictos límites de seguridad entre las diferentes instancias de agentes.
Características Principales de Agent Sandbox
Agent Sandbox es un controlador nativo de la nube que proporciona entornos seguros y aislados para ejecutar código generado por agentes de IA. Ofrece características como el inicio de sandbox en menos de un segundo, almacenamiento persistente, soporte multi-sesión y acceso API integral a la automatización del navegador, comandos de shell y operaciones de archivos. La plataforma se integra con Kubernetes y utiliza tecnologías como gVisor para el aislamiento, lo que la hace particularmente adecuada para implementaciones de agentes de IA de nivel empresarial.
Aislamiento Seguro: Utiliza gVisor y tecnologías de contenedores para crear barreras seguras entre las aplicaciones y el sistema operativo del nodo del clúster, evitando el acceso no autorizado y la interferencia entre diferentes agentes
Inicio Rápido y Rendimiento: Logra una latencia inferior a un segundo para la creación de sandbox a través de grupos precalentados, con tiempos de inicio de alrededor de 200 ms y capacidades de reanudación rápida
Herramientas de Desarrollo Integrales: Incluye navegador VNC integrado, VS Code, Jupyter, administrador de archivos y acceso a la terminal a través de API/SDK, todo ejecutándose en un solo contenedor Docker con sistema de archivos compartido
Soporte Multi-Sesión y Multi-Tenant: Permite el aislamiento por agente o por usuario con persistencia de estado en múltiples interacciones y conversaciones
Casos de Uso de Agent Sandbox
Ejecución de Código de IA: Ejecute y pruebe de forma segura el código generado por LLM en entornos aislados sin arriesgar los sistemas de producción
Desarrollo de IA Empresarial: Proporcione entornos seguros y escalables para desarrollar y probar agentes de IA en entornos corporativos con datos confidenciales
Pruebas Automatizadas: Cree entornos aislados para probar flujos conversacionales complejos y comportamientos de agentes de IA con datos sintéticos
Implementación de IA Nativa de la Nube: Implemente y administre miles de agentes de IA en sandbox en entornos de producción de Kubernetes
Ventajas
Seguridad de nivel empresarial con múltiples opciones de aislamiento
Alto rendimiento con tiempos de inicio inferiores a un segundo
Soporte integral de API y SDK para una fácil integración
Soporte integrado para múltiples herramientas y entornos de desarrollo
Desventajas
Requiere conocimiento de la infraestructura de Kubernetes para la implementación
Puede tener una mayor complejidad operativa en comparación con soluciones más simples
Los precios basados en el uso podrían resultar caros para implementaciones a gran escala
Cómo Usar Agent Sandbox
Instalar el SDK: Instale el SDK de Python de Agent Sandbox usando pip: 'pip install agentsandbox-sdk'
Inicializar el cliente de Sandbox: Cree un cliente de Sandbox inicializando con la URL base: 'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")'
Crear una sesión: Cree una nueva sesión de sandbox con el tipo de agente deseado (claude, codex, opencode o amp) usando: 'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})'
Configurar el entorno: Especifique cualquier dependencia, biblioteca o herramienta del sistema requerida en el archivo de manifiesto de sandbox para la instalación automática
Subir archivos: Cargue cualquier archivo de entrada o datos que su agente necesite procesar en el entorno de sandbox
Ejecutar código: Ejecute código Python o comandos de shell de forma segura dentro del sandbox a través de la API
Transmitir eventos: Supervise la ejecución transmitiendo eventos: 'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)'
Recuperar salidas: Descargue cualquier archivo de salida, gráfico o resultado generado por el agente en el sandbox
Limpiar: Use administradores de contexto o llamadas de limpieza explícitas para finalizar las sesiones de sandbox cuando haya terminado para liberar recursos
Supervisar el uso: Realice un seguimiento del tiempo de cálculo y el uso del almacenamiento a través del panel para administrar los costos ($0.00025/seg para el cálculo, $0.0005/MB para el almacenamiento)
Preguntas Frecuentes de Agent Sandbox
Agent Sandbox es un controlador nativo de la nube y una API de ejecución de código segura para agentes de IA que proporciona un entorno aislado para ejecutar comandos de Python y shell. Combina operaciones de navegador, shell, archivo, MCP y VSCode Server en un único contenedor Docker.
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