Agent Sandbox
Agent Sandbox è un ambiente di runtime sicuro, veloce e programmabile progettato specificamente per l'esecuzione di codice di agenti AI con isolamento integrato, che consente l'esecuzione sicura di codice generato da LLM non affidabile tramite containerizzazione e integrazione Kubernetes.
https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Feb 6, 2026
Cos'è Agent Sandbox
Agent Sandbox è una piattaforma infrastrutturale cloud-native di livello enterprise che fornisce ambienti di esecuzione isolati per agenti AI. Costruita su Kubernetes, consente alle organizzazioni di eseguire in modo sicuro codice non affidabile generato da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) creando ambienti sandbox con archiviazione persistente e identità stabile. La piattaforma combina strumenti essenziali come l'automazione del browser, l'accesso alla shell, la gestione dei file e le funzionalità di esecuzione del codice, mantenendo al contempo rigidi confini di sicurezza tra le diverse istanze dell'agente.
Caratteristiche principali di Agent Sandbox
Agent Sandbox è un controller cloud-native che fornisce ambienti sicuri e isolati per l'esecuzione di codice generato da agenti AI. Offre funzionalità come l'avvio di sandbox in meno di un secondo, archiviazione persistente, supporto multi-sessione e accesso API completo all'automazione del browser, ai comandi della shell e alle operazioni sui file. La piattaforma si integra con Kubernetes e utilizza tecnologie come gVisor per l'isolamento, rendendola particolarmente adatta per implementazioni di agenti AI di livello enterprise.
Isolamento sicuro: Utilizza gVisor e tecnologie container per creare barriere sicure tra le applicazioni e il sistema operativo del nodo del cluster, prevenendo accessi non autorizzati e interferenze tra diversi agenti
Avvio rapido e prestazioni: Raggiunge una latenza inferiore al secondo per la creazione di sandbox tramite pool pre-riscaldati, con tempi di avvio di circa 200 ms e funzionalità di ripresa rapida
Strumenti di sviluppo completi: Include browser VNC integrato, VS Code, Jupyter, file manager e accesso al terminale tramite API/SDK, il tutto in esecuzione in un singolo container Docker con filesystem condiviso
Supporto multi-sessione e multi-tenant: Consente l'isolamento su base per agente o per utente con persistenza dello stato attraverso interazioni e conversazioni multiple
Casi d'uso di Agent Sandbox
Esecuzione di codice AI: Esegui e testa in modo sicuro il codice generato da LLM in ambienti isolati senza rischiare i sistemi di produzione
Sviluppo di AI aziendale: Fornisci ambienti sicuri e scalabili per lo sviluppo e il test di agenti AI in contesti aziendali con dati sensibili
Test automatizzati: Crea ambienti isolati per testare flussi conversazionali complessi e comportamenti di agenti AI con dati sintetici
Implementazione di AI cloud-native: Implementa e gestisci migliaia di agenti AI in sandbox in ambienti Kubernetes di produzione
Vantaggi
Sicurezza di livello enterprise con molteplici opzioni di isolamento
Alte prestazioni con tempi di avvio inferiori al secondo
Supporto API e SDK completo per una facile integrazione
Supporto integrato per molteplici strumenti e ambienti di sviluppo
Svantaggi
Richiede la conoscenza dell'infrastruttura Kubernetes per l'implementazione
Potrebbe avere una maggiore complessità operativa rispetto a soluzioni più semplici
I prezzi basati sull'utilizzo potrebbero diventare costosi per implementazioni su larga scala
Come usare Agent Sandbox
Installa l'SDK: Installa l'SDK Python di Agent Sandbox usando pip: 'pip install agentsandbox-sdk'
Inizializza il client Sandbox: Crea un client Sandbox inizializzando con l'URL di base: 'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")'
Crea una sessione: Crea una nuova sessione sandbox con il tipo di agente desiderato (claude, codex, opencode o amp) usando: 'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})'
Configura l'ambiente: Specifica eventuali dipendenze, librerie o strumenti di sistema richiesti nel file manifest sandbox per l'installazione automatica
Carica file: Carica tutti i file di input o i dati che il tuo agente deve elaborare nell'ambiente sandbox
Esegui codice: Esegui codice Python o comandi shell in modo sicuro all'interno della sandbox tramite l'API
Trasmetti eventi in streaming: Monitora l'esecuzione trasmettendo eventi in streaming: 'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)'
Recupera output: Scarica tutti i file di output, i grafici o i risultati generati dall'agente nella sandbox
Pulisci: Usa i gestori di contesto o le chiamate di pulizia esplicite per terminare le sessioni sandbox quando hai finito per liberare risorse
Monitora l'utilizzo: Tieni traccia del tempo di calcolo e dell'utilizzo dello spazio di archiviazione tramite la dashboard per gestire i costi ($0.00025/sec per il calcolo, $0.0005/MB per l'archiviazione)
FAQ di Agent Sandbox
Agent Sandbox è un controller cloud-native e un'API di esecuzione di codice sicura per agenti AI che fornisce un ambiente sandbox per l'esecuzione di comandi Python e shell. Combina Browser, Shell, File, operazioni MCP e VSCode Server in un singolo container Docker.
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