Agent Sandbox
Agent Sandbox est un environnement d'exécution sécurisé, rapide et programmable conçu spécifiquement pour l'exécution de code d'agent d'IA avec isolation intégrée, permettant une exécution sûre du code généré par LLM non fiable grâce à la conteneurisation et à l'intégration de Kubernetes.
https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Feb 6, 2026
Qu'est-ce que Agent Sandbox
Agent Sandbox est une plateforme d'infrastructure cloud-native de qualité entreprise qui fournit des environnements d'exécution isolés pour les agents d'IA. Construit sur Kubernetes, il permet aux organisations d'exécuter en toute sécurité du code non fiable généré par de grands modèles linguistiques (LLM) en créant des environnements sandbox avec stockage persistant et identité stable. La plateforme combine des outils essentiels tels que l'automatisation du navigateur, l'accès au shell, la gestion des fichiers et les capacités d'exécution de code tout en maintenant des limites de sécurité strictes entre les différentes instances d'agent.
Caractéristiques principales de Agent Sandbox
Agent Sandbox est un contrôleur natif du cloud qui fournit des environnements sécurisés et isolés pour l'exécution de code généré par des agents d'IA. Il offre des fonctionnalités telles que le démarrage du sandbox en moins d'une seconde, le stockage persistant, la prise en charge multi-sessions et un accès API complet à l'automatisation du navigateur, aux commandes shell et aux opérations sur les fichiers. La plateforme s'intègre à Kubernetes et utilise des technologies comme gVisor pour l'isolation, ce qui la rend particulièrement adaptée aux déploiements d'agents d'IA de niveau entreprise.
Isolation sécurisée: Utilise gVisor et les technologies de conteneur pour créer des barrières sécurisées entre les applications et le système d'exploitation du nœud de cluster, empêchant ainsi l'accès non autorisé et l'interférence entre les différents agents
Démarrage rapide et performances: Atteint une latence inférieure à une seconde pour la création de sandbox grâce à des pools préchauffés, avec des temps de démarrage d'environ 200 ms et des capacités de reprise rapide
Outils de développement complets: Comprend un navigateur VNC intégré, VS Code, Jupyter, un gestionnaire de fichiers et un accès au terminal via API/SDK, le tout fonctionnant dans un seul conteneur Docker avec un système de fichiers partagé
Prise en charge multi-sessions et multi-locataires: Permet l'isolation par agent ou par utilisateur avec la persistance de l'état sur plusieurs interactions et conversations
Cas d'utilisation de Agent Sandbox
Exécution de code d'IA: Exécutez et testez en toute sécurité le code généré par LLM dans des environnements isolés sans risquer les systèmes de production
Développement d'IA d'entreprise: Fournissez des environnements sécurisés et évolutifs pour le développement et le test d'agents d'IA dans des environnements d'entreprise avec des données sensibles
Tests automatisés: Créez des environnements isolés pour tester des flux conversationnels complexes et des comportements d'agents d'IA avec des données synthétiques
Déploiement d'IA natif du cloud: Déployez et gérez des milliers d'agents d'IA en sandbox dans des environnements Kubernetes de production
Avantages
Sécurité de niveau entreprise avec de multiples options d'isolation
Haute performance avec des temps de démarrage inférieurs à une seconde
Prise en charge complète des API et des SDK pour une intégration facile
Prise en charge intégrée de plusieurs outils et environnements de développement
Inconvénients
Nécessite une connaissance de l'infrastructure Kubernetes pour le déploiement
Peut avoir une complexité opérationnelle plus élevée par rapport à des solutions plus simples
La tarification basée sur l'utilisation pourrait devenir coûteuse pour les déploiements à grande échelle
Comment utiliser Agent Sandbox
Installer le SDK: Installez le SDK Python Agent Sandbox en utilisant pip : 'pip install agentsandbox-sdk'
Initialiser le client Sandbox: Créez un client Sandbox en initialisant avec l'URL de base : 'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")'
Créer une session: Créez une nouvelle session sandbox avec le type d'agent souhaité (claude, codex, opencode ou amp) en utilisant : 'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})'
Configurer l'environnement: Spécifiez toutes les dépendances, bibliothèques ou outils système requis dans le fichier manifeste sandbox pour une installation automatique
Télécharger des fichiers: Téléchargez tous les fichiers d'entrée ou les données dont votre agent a besoin pour traiter dans l'environnement sandbox
Exécuter le code: Exécutez du code Python ou des commandes shell en toute sécurité à l'intérieur du sandbox via l'API
Diffuser des événements: Surveillez l'exécution en diffusant des événements : 'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)'
Récupérer les sorties: Téléchargez tous les fichiers de sortie, graphiques ou résultats générés par l'agent dans le sandbox
Nettoyer: Utilisez des gestionnaires de contexte ou des appels de nettoyage explicites pour mettre fin aux sessions sandbox une fois terminé afin de libérer des ressources
Surveiller l'utilisation: Suivez le temps de calcul et l'utilisation du stockage via le tableau de bord pour gérer les coûts (0,00025 $/sec pour le calcul, 0,0005 $/MB pour le stockage)
FAQ de Agent Sandbox
Agent Sandbox est un contrôleur natif du cloud et une API d\'exécution de code sécurisée pour les agents d\'IA qui fournit un environnement sandbox pour l\'exécution de commandes Python et shell. Il combine les opérations de navigateur, shell, fichier, MCP et VSCode Server dans un seul conteneur Docker.
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