Agent Sandbox
Agent Sandbox - это безопасная, быстрая и программируемая среда выполнения, разработанная специально для выполнения кода AI-агента со встроенной изоляцией, позволяющая безопасно выполнять ненадежный код, сгенерированный LLM, посредством контейнеризации и интеграции с Kubernetes.
https://agentsandbox.co/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:06/02/2026
Что такое Agent Sandbox
Agent Sandbox - это инфраструктурная платформа корпоративного уровня, облачного происхождения, которая предоставляет изолированные среды выполнения для AI-агентов. Построенная на Kubernetes, она позволяет организациям безопасно запускать ненадежный код, сгенерированный большими языковыми моделями (LLM), создавая изолированные среды с постоянным хранилищем и стабильной идентификацией. Платформа сочетает в себе необходимые инструменты, такие как автоматизация браузера, доступ к оболочке, управление файлами и возможности выполнения кода, сохраняя при этом строгие границы безопасности между различными экземплярами агентов.
Ключевые особенности Agent Sandbox
Agent Sandbox - это облачный контроллер, который предоставляет безопасные, изолированные среды для выполнения кода, сгенерированного AI-агентами. Он предлагает такие функции, как запуск песочницы менее чем за секунду, постоянное хранилище, поддержка нескольких сессий и всесторонний доступ к API для автоматизации браузера, команд оболочки и операций с файлами. Платформа интегрируется с Kubernetes и использует такие технологии, как gVisor, для изоляции, что делает ее особенно подходящей для развертываний AI-агентов корпоративного уровня.
Безопасная изоляция: Использует gVisor и контейнерные технологии для создания безопасных барьеров между приложениями и ОС узла кластера, предотвращая несанкционированный доступ и вмешательство между различными агентами
Быстрый запуск и производительность: Достигает задержки менее секунды для создания песочницы с помощью предварительно прогретых пулов, со временем запуска около 200 мс и возможностями быстрого возобновления
Комплексные инструменты разработки: Включает встроенный VNC-браузер, VS Code, Jupyter, файловый менеджер и доступ к терминалу через API/SDK, все это работает в одном Docker-контейнере с общей файловой системой
Поддержка нескольких сессий и нескольких арендаторов: Обеспечивает изоляцию на основе каждого агента или каждого пользователя с сохранением состояния при многократных взаимодействиях и разговорах
Варианты использования Agent Sandbox
Выполнение AI-кода: Безопасно выполняйте и тестируйте код, сгенерированный LLM, в изолированных средах, не рискуя производственными системами
Разработка корпоративного AI: Предоставляйте безопасные, масштабируемые среды для разработки и тестирования AI-агентов в корпоративных условиях с конфиденциальными данными
Автоматизированное тестирование: Создавайте изолированные среды для тестирования сложных разговорных потоков и поведения AI-агентов с синтетическими данными
Облачное развертывание AI: Развертывайте и управляйте тысячами AI-агентов в песочнице в производственных средах Kubernetes
Преимущества
Безопасность корпоративного уровня с несколькими вариантами изоляции
Высокая производительность со временем запуска менее секунды
Комплексная поддержка API и SDK для легкой интеграции
Встроенная поддержка нескольких инструментов и сред разработки
Недостатки
Требуются знания инфраструктуры Kubernetes для развертывания
Может иметь более высокую операционную сложность по сравнению с более простыми решениями
Ценообразование на основе использования может стать дорогим для крупномасштабных развертываний
Как использовать Agent Sandbox
Установите SDK: Установите Agent Sandbox Python SDK с помощью pip: 'pip install agentsandbox-sdk'
Инициализируйте Sandbox Client: Создайте Sandbox client, инициализировав с базовым URL: 'c = Sandbox(base_url=\"http://localhost:8080\")'
Создайте сессию: Создайте новую сессию sandbox с желаемым типом агента (claude, codex, opencode или amp) используя: 'client.createSession(\"my-session\", {agent: \"claude\", permissionMode: \"auto\"})'
Настройте окружение: Укажите любые необходимые зависимости, библиотеки или системные инструменты в файле манифеста sandbox для автоматической установки
Загрузите файлы: Загрузите любые входные файлы или данные, которые вашему агенту необходимо обработать, в среду sandbox
Выполните код: Запустите код Python или команды оболочки безопасно внутри sandbox через API
Потоковые события: Отслеживайте выполнение, передавая события: 'for event in client.streamEvents(\"my-session\"): print(event.type, event.data)'
Получите выходные данные: Загрузите любые выходные файлы, графики или результаты, сгенерированные агентом в sandbox
Очистите: Используйте менеджеры контекста или явные вызовы очистки для завершения сеансов sandbox после завершения, чтобы освободить ресурсы
Отслеживайте использование: Отслеживайте время вычислений и использование хранилища через панель управления для управления затратами (0,00025 долл. США/сек для вычислений, 0,0005 долл. США/МБ для хранилища)
Часто задаваемые вопросы о Agent Sandbox
Agent Sandbox - это облачный контроллер и API безопасного выполнения кода для агентов ИИ, который предоставляет изолированную среду для выполнения команд Python и shell. Он объединяет Browser, Shell, File, операции MCP и VSCode Server в одном Docker-контейнере.
Популярные статьи
Moltbook AI: первая социальная сеть чистого ИИ-агента 2026 года
Feb 5, 2026
ThumbnailCreator: ИИ-инструмент, который решает проблему стресса при создании эскизов YouTube (2026)
Jan 16, 2026
Как использовать ChatGPT Plus бесплатно (обновление 2026)
Jan 14, 2026
Умные очки с ИИ 2026: Взгляд на рынок носимого ИИ с точки зрения программного обеспечения
Jan 7, 2026
Последние ИИ-инструменты, похожие на Agent Sandbox
Hapticlabs
Hapticlabs — это инструмент без кодирования, который позволяет дизайнерам, разработчикам и исследователям легко создавать, прототипировать и развертывать погружные тактильные взаимодействия на устройствах без программирования.
Deployo.ai
Deployo.ai — это комплексная платформа для развертывания ИИ, которая обеспечивает бесшовное развертывание, мониторинг и масштабирование моделей с встроенными этическими рамками ИИ и совместимостью с различными облачными провайдерами.
CloudSoul
CloudSoul — это AI-платформа SaaS, которая позволяет пользователям мгновенно развертывать и управлять облачной инфраструктурой через разговоры на естественном языке, делая управление ресурсами AWS более доступным и эффективным.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Agent Sandbox
A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) — это открытый протокол взаимодействия, разработанный Google, который обеспечивает беспрепятственное общение и сотрудничество между AI-агентами в разных фреймворках и поставщиках, независимо от их базовой архитектуры.
VoltOps
VoltOps — это агностическая к фреймворкам платформа наблюдения LLM, которая предоставляет инструменты визуального мониторинга, отладки и оптимизации в режиме реального времени для ИИ-агентов в любом технологическом стеке.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake для больших языковых моделей — это облачная служба по запросу с многоквартирной архитектурой, которая позволяет предприятиям приватно обучать, настраивать и развертывать масштабные модели ИИ, используя устойчивую инфраструктуру суперкомпьютеров, питаемую почти на 100% возобновляемой энергией.
RunPod
RunPod — это облачная платформа для вычислений, созданная для AI, которая предоставляет экономичные сервисы GPU для разработки, обучения и масштабирования моделей машинного обучения.