Agent Sandbox
Agent Sandboxは、AIエージェントコードの実行専用に設計された安全で高速かつプログラム可能なランタイム環境であり、組み込みの分離により、コンテナ化とKubernetesの統合を通じて、信頼できないLLM生成コードの安全な実行を可能にします。
https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年02月06日
Agent Sandboxとは
Agent Sandboxは、AIエージェントに隔離された実行環境を提供するエンタープライズグレードのクラウドネイティブインフラストラクチャプラットフォームです。Kubernetes上に構築されており、永続的なストレージと安定したIDを持つサンドボックス環境を作成することにより、大規模言語モデル（LLM）によって生成された信頼できないコードを安全に実行できます。このプラットフォームは、ブラウザの自動化、シェルアクセス、ファイル管理、コード実行機能などの重要なツールを組み合わせながら、異なるエージェントインスタンス間の厳格なセキュリティ境界を維持します。
Agent Sandboxの主な機能
Agent Sandboxは、AIエージェントが生成したコードを実行するための安全で隔離された環境を提供する、クラウドネイティブなコントローラーです。サブ秒単位のサンドボックス起動、永続ストレージ、マルチセッションサポート、ブラウザ自動化、シェルコマンド、ファイル操作への包括的なAPIアクセスなどの機能を提供します。このプラットフォームはKubernetesと統合されており、隔離のためにgVisorなどのテクノロジーを使用しているため、エンタープライズグレードのAIエージェントのデプロイに特に適しています。
安全な隔離: gVisorおよびコンテナテクノロジーを使用して、アプリケーションとクラスターノードのOSの間に安全な障壁を作成し、不正アクセスや異なるエージェント間の干渉を防ぎます。
高速起動とパフォーマンス: 事前ウォームプールの使用により、サンドボックス作成でサブ秒のレイテンシーを実現し、起動時間は約200ms、迅速な再開機能を実現します。
包括的な開発ツール: API/SDKを介した組み込みのVNCブラウザ、VS Code、Jupyter、ファイルマネージャー、およびターミナルアクセスが含まれており、すべて共有ファイルシステムを備えた単一のDockerコンテナで実行されます。
マルチセッションとマルチテナントのサポート: 複数のインタラクションと会話にわたって状態を永続化し、エージェントごとまたはユーザーごとに隔離を有効にします。
Agent Sandboxのユースケース
AIコード実行: 本番システムを危険にさらすことなく、隔離された環境でLLM生成コードを安全に実行およびテストします。
エンタープライズAI開発: 機密データを扱う企業環境で、AIエージェントを開発およびテストするための安全でスケーラブルな環境を提供します。
自動テスト: 合成データを使用して、複雑な会話フローとAIエージェントの動作をテストするための隔離された環境を作成します。
クラウドネイティブAIデプロイメント: 本番Kubernetes環境で、サンドボックス化された数千のAIエージェントをデプロイおよび管理します。
メリット
複数の隔離オプションを備えたエンタープライズグレードのセキュリティ
サブ秒単位の起動時間による高いパフォーマンス
簡単な統合のための包括的なAPIおよびSDKサポート
複数の開発ツールと環境の組み込みサポート
デメリット
デプロイにはKubernetesインフラストラクチャの知識が必要です。
より単純なソリューションと比較して、運用上の複雑さが増す可能性があります。
使用量ベースの価格設定は、大規模なデプロイメントでは高価になる可能性があります。
Agent Sandboxの使い方
SDKのインストール: pipを使用してAgent Sandbox Python SDKをインストールします: 'pip install agentsandbox-sdk'
サンドボックスクライアントの初期化: ベースURLで初期化して、サンドボックスクライアントを作成します: 'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")'
セッションの作成: 目的のエージェントタイプ（claude、codex、opencode、またはamp）を使用して、新しいサンドボックスセッションを作成します: 'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})'
環境の構成: 自動インストール用に、サンドボックスマニフェストファイルに必要な依存関係、ライブラリ、またはシステムツールを指定します
ファイルのアップロード: エージェントが処理する必要がある入力ファイルまたはデータをサンドボックス環境にアップロードします
コードの実行: APIを介して、サンドボックス内でPythonコードまたはシェルコマンドを安全に実行します
イベントのストリーム: イベントをストリーミングして実行を監視します: 'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)'
出力の取得: サンドボックス内のエージェントによって生成された出力ファイル、チャート、または結果をダウンロードします
クリーンアップ: コンテキストマネージャーまたは明示的なクリーンアップ呼び出しを使用して、リソースを解放するために完了したらサンドボックスセッションを終了します
使用状況の監視: ダッシュボードを通じてコンピューティング時間とストレージの使用状況を追跡して、コストを管理します（コンピューティングの場合は$0.00025/秒、ストレージの場合は$0.0005/MB）
Agent Sandboxのよくある質問
Agent Sandboxは、AIエージェント向けのクラウドネイティブなコントローラーおよびセキュアなコード実行APIであり、Pythonおよびシェルコマンドを実行するためのサンドボックス環境を提供します。Browser、Shell、File、MCP操作、およびVSCode Serverを単一のDockerコンテナに統合しています。
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