Agent Sandbox 비용은 얼마입니까?

Agent Sandbox는 Google로 로그인하는 신규 사용자를 위해 10달러의 무료 크레딧을 제공하는 종량제 가격 모델을 사용합니다. 컴퓨팅 비용은 0.00025달러/초이고, 스토리지 비용은 출력 파일에 대해 0.0005달러/MB입니다. 구독이나 약정은 필요하지 않습니다.

Agent Sandbox는 어떤 프로그래밍 언어를 지원합니까?

Agent Sandbox는 주로 보안 작업 공간 환경에서 Python(Python 3.11) 및 셸 명령을 지원합니다.

Agent Sandbox의 주요 기능은 무엇입니까?

주요 기능으로는 보안 코드 실행, 제로 구성 설정, 사전 구성된 MCP 서버, 자동 라이브러리 설치, 파일 업로드/다운로드 기능 및 다양한 에이전트 프레임워크와의 원활한 통합이 있습니다. 메모리 제한(256MB) 및 시간 초과 제어(30초)를 통해 안전한 작업 공간을 제공합니다.

Agent Sandbox를 내 프로젝트와 어떻게 통합할 수 있습니까?

'pip install agentsandbox-sdk'로 설치하여 Python SDK를 사용하여 Agent Sandbox를 통합할 수 있습니다. 최소한의 설정으로 클라이언트 측 또는 서버 측에서 모든 에이전트 프레임워크에 통합할 수 있는 단일 도구로 작동합니다.

Agent Sandbox는 안전합니까?

예, Agent Sandbox는 안전 보장과 함께 샌드박스 환경에서 신뢰할 수 없는 코드를 실행하여 안전한 실행을 제공합니다. 제어된 메모리 및 시간 초과 제한이 있는 AI 에이전트 런타임에 이상적인 격리된 상태 저장 워크로드를 제공합니다.

Agent Sandbox

WebsiteFreemiumAI DevOps Assistant AI Code Assistant

Agent Sandbox는 격리 기능이 내장된 AI 에이전트 코드를 실행하도록 특별히 설계된 안전하고 빠르며 프로그래밍 가능한 런타임 환경으로, 컨테이너화 및 Kubernetes 통합을 통해 신뢰할 수 없는 LLM 생성 코드를 안전하게 실행할 수 있습니다.

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https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure

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업데이트됨:Feb 6, 2026

Agent Sandbox이란?

Agent Sandbox는 AI 에이전트를 위한 격리된 실행 환경을 제공하는 엔터프라이즈급 클라우드 네이티브 인프라 플랫폼입니다. Kubernetes를 기반으로 구축되었으며, 지속적인 스토리지와 안정적인 ID를 갖춘 샌드박스 환경을 생성하여 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 브라우저 자동화, 셸 액세스, 파일 관리 및 코드 실행 기능과 같은 필수 도구를 결합하는 동시에 서로 다른 에이전트 인스턴스 간에 엄격한 보안 경계를 유지합니다.

Agent Sandbox의 주요 기능

Agent Sandbox는 AI 에이전트가 생성한 코드를 실행하기 위한 안전하고 격리된 환경을 제공하는 클라우드 네이티브 컨트롤러입니다. 서브 초 단위의 샌드박스 시작, 영구 스토리지, 다중 세션 지원, 브라우저 자동화, 셸 명령어 및 파일 작업에 대한 포괄적인 API 액세스와 같은 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 Kubernetes와 통합되고 격리를 위해 gVisor와 같은 기술을 사용하여 엔터프라이즈급 AI 에이전트 배포에 특히 적합합니다.

안전한 격리: gVisor 및 컨테이너 기술을 사용하여 애플리케이션과 클러스터 노드의 OS 사이에 안전한 장벽을 만들어 권한 없는 액세스와 다른 에이전트 간의 간섭을 방지합니다.

빠른 시작 및 성능: 사전 워밍된 풀을 통해 샌드박스 생성에 대한 서브 초 단위의 대기 시간을 달성하고, 시작 시간은 약 200ms이며 빠른 재개 기능을 제공합니다.

포괄적인 개발 도구: API/SDK를 통해 내장된 VNC 브라우저, VS Code, Jupyter, 파일 관리자 및 터미널 액세스를 포함하며, 모두 공유 파일 시스템을 사용하여 단일 Docker 컨테이너에서 실행됩니다.

다중 세션 및 다중 테넌트 지원: 여러 상호 작용 및 대화에서 상태 지속성을 통해 에이전트별 또는 사용자별로 격리를 활성화합니다.

Agent Sandbox의 사용 사례

AI 코드 실행: 프로덕션 시스템을 위험에 빠뜨리지 않고 격리된 환경에서 LLM 생성 코드를 안전하게 실행하고 테스트합니다.

엔터프라이즈 AI 개발: 민감한 데이터가 있는 기업 환경에서 AI 에이전트를 개발하고 테스트하기 위한 안전하고 확장 가능한 환경을 제공합니다.

자동화된 테스트: 합성 데이터를 사용하여 복잡한 대화 흐름과 AI 에이전트 동작을 테스트하기 위한 격리된 환경을 만듭니다.

클라우드 네이티브 AI 배포: 프로덕션 Kubernetes 환경에서 수천 개의 샌드박스 AI 에이전트를 배포하고 관리합니다.

장점

여러 격리 옵션을 갖춘 엔터프라이즈급 보안

서브 초 단위의 시작 시간을 갖춘 고성능

쉬운 통합을 위한 포괄적인 API 및 SDK 지원

여러 개발 도구 및 환경에 대한 내장 지원

단점

배포를 위해 Kubernetes 인프라 지식이 필요합니다.

더 간단한 솔루션에 비해 더 높은 운영 복잡성을 가질 수 있습니다.

사용량 기반 가격 책정은 대규모 배포에 대해 비용이 많이 들 수 있습니다.

Agent Sandbox 사용 방법

SDK 설치: pip를 사용하여 Agent Sandbox Python SDK를 설치합니다. 'pip install agentsandbox-sdk'

샌드박스 클라이언트 초기화: 기본 URL로 초기화하여 샌드박스 클라이언트를 생성합니다. 'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")'

세션 생성: 'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})'을 사용하여 원하는 에이전트 유형(claude, codex, opencode 또는 amp)으로 새 샌드박스 세션을 생성합니다.

환경 구성: 자동 설치를 위해 샌드박스 매니페스트 파일에 필요한 종속성, 라이브러리 또는 시스템 도구를 지정합니다.

파일 업로드: 에이전트가 샌드박스 환경으로 처리해야 하는 모든 입력 파일 또는 데이터를 업로드합니다.

코드 실행: API를 통해 샌드박스 내에서 Python 코드 또는 셸 명령을 안전하게 실행합니다.

이벤트 스트리밍: 'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)'를 사용하여 이벤트를 스트리밍하여 실행을 모니터링합니다.

출력 검색: 샌드박스에서 에이전트가 생성한 모든 출력 파일, 차트 또는 결과를 다운로드합니다.

정리: 컨텍스트 관리자 또는 명시적 정리 호출을 사용하여 리소스를 확보하기 위해 완료되면 샌드박스 세션을 종료합니다.

사용량 모니터링: 대시보드를 통해 컴퓨팅 시간 및 스토리지 사용량을 추적하여 비용을 관리합니다(컴퓨팅의 경우 $0.00025/초, 스토리지의 경우 $0.0005/MB).

Agent Sandbox 자주 묻는 질문

Agent Sandbox는 AI 에이전트를 위한 클라우드 네이티브 컨트롤러 및 보안 코드 실행 API로, Python 및 셸 명령을 실행하기 위한 샌드박스 환경을 제공합니다. Browser, Shell, File, MCP 작업 및 VSCode Server를 단일 Docker 컨테이너에 결합합니다.