5 Code-Sandboxen für Ihre KI-Agenten

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# Einführung

Wenn Sie anfangen, KI-Agenten Code schreiben und ausführen zu lassen, lautet die erste entscheidende Frage: Wo kann dieser Code sicher ausgeführt werden?

Das direkte Ausführen von LLM-generiertem Code auf Ihren Anwendungsservern ist riskant. Es kann Geheimnisse preisgeben, zu viele Ressourcen verbrauchen oder sogar wichtige Systeme zerstören, sei es versehentlich oder absichtlich. Aus diesem Grund sind agentennative Code-Sandboxen schnell zu wesentlichen Bestandteilen moderner KI-Architektur geworden.

Mit einer Sandbox kann Ihr Agent Code in einer vollständig isolierten Umgebung erstellen, testen und debuggen. Sobald alles funktioniert, kann der Agent eine Pull-Anfrage generieren, die Sie überprüfen und zusammenführen können. Sie erhalten sauberen, funktionsfähigen Code, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass eine nicht vertrauenswürdige Ausführung Ihre reale Infrastruktur beeinträchtigen könnte.

In diesem Beitrag werden wir fünf führende Code-Sandbox-Plattformen untersuchen, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurden:

1. Modal
2. Blaxel
3. Daytona
4. E2B
5. Collectively Code Sandbox

# 1. Modal: Serverloses KI-Computing mit agentenfreundlichen Sandboxes

Modal ist eine serverlose Plattform für KI- und Datenteams. Sie definieren Ihre Workloads als Code, und Modal führt sie auf der CPU- oder GPU-Infrastruktur aus und skaliert sie je nach Bedarf nach oben oder unten.

Eine seiner Hauptfunktionen für Agenten ist Sandkästen: sichere, kurzlebige Umgebungen zum Ausführen nicht vertrauenswürdigen Codes. Diese Sandboxes können programmgesteuert gestartet, mit einer bestimmten Lebensdauer versehen und bei Inaktivität automatisch abgebaut werden.

Was Modal Ihren Agenten bietet:

• Serverlose Container für Python-First-KI-Workloads, von Datenpipelines bis hin zu LLM-Inferenz
• Sandbox-Codeausführung So können Agenten Code in isolierten Containern kompilieren und ausführen, anstatt in Ihrer Haupt-App-Infrastruktur
• Alles-als-Code-Denkweise Das passt intestine zu Agenten-Workflows, die Infrastruktur und Pipelines dynamisch generieren

# 2. Blaxel: Die Perpetual Sandbox-Plattform

Blaxel ist eine Infrastrukturplattform, die produktionstauglichen Agenten ihre eigenen Rechenumgebungen bietet, einschließlich Code-Sandboxen, Software-Servern und LLMs.

Blaxels Sandkästen sind speziell für Agenten-Workloads konzipiert: sichere Mikro-VMs, die schnell hochfahren, im Leerlauf auf Null skalieren und auch nach Wochen innerhalb von etwa 25 ms wieder hochfahren.

Was Blaxel Ihren Agenten bietet:

• Sichere, sofort startende Mikro-VMs zum Ausführen von KI-generiertem Code mit vollem Dateisystem- und Prozesszugriff
• Skalierung auf Null mit schnellem Fortsetzendamit Ihre langlebigen Agenten „schlafen“ können, ohne Geld zu verbrennen, und sich dennoch zustandsorientiert fühlen
• SDKs und Instruments (CLI, GitHub-Integration, Python SDK) zum Bereitstellen von Agenten und zum Einbinden in Blaxel-Ressourcen wie Software-Server und Batch-Jobs

# 3. Daytona: AI-Code ausführen

Daytona begann als Cloud-native Entwicklungsumgebung und entwickelte sich dann weiter sichere Infrastruktur für die Ausführung von KI-generiertem Code. Es bietet zustandsbehaftete, elastische Sandboxen, die hauptsächlich für die Verwendung durch KI-Agenten und nicht durch Menschen konzipiert sind.

Daytona konzentriert sich auf die schnelle Erstellung von Sandboxes: In seinen Marketingmaterialien vergehen weniger als 90 ms vom „Code bis zur Ausführung“, wobei einige Quellen sichere, elastische Laufzeiten beschreiben, die sich in etwa 27 ms drehen.

Was Daytona Ihren Agenten bietet:

• Blitzschnelle, zustandsbehaftete Sandboxes Entwickelt für kontinuierliche Agenten-Workflows
• Sichere, isolierte Laufzeitenstandardmäßig mit Docker mit Unterstützung für stärkere Isolationsschichten wie Kata Containers und Sysbox
• Volle programmatische Kontrolle über Dateioperationen, Git, LSP und Codeausführung über ein sauberes, agentenfreundliches SDK

# 4. E2B: Sandbox für Computernutzungsagenten

E2B beschreibt sich selbst als Cloud-Infrastruktur für KI-Agentenbietet sichere isolierte Sandboxen in der Cloud, die Sie über Python- und JavaScript-SDKs steuern

Viele Leute kennen E2B von ihrem Code-Interpreter-Sandbox: Eine Möglichkeit, Ihrer App eine Code-Laufzeitumgebung zu geben, die im Geiste dem „Code Interpreter“ ähnelt, jedoch unter Ihrer Kontrolle steht und auf Agenten-Workflows abgestimmt ist.

Was E2B Ihren Agenten bietet:

• Open-Supply-Cloud-Umgebungen mit Sandbox für KI-Agenten und KI-gestützte Apps.
• Laufzeit im Code-Interpreter-Stil für Python und JS/TS, verfügbar über SDKs und CLI.
• Entwickelt für Datenanalyse, Visualisierung, Codegen-Bewertungen und vollständig KI-generierte Apps die eine sichere Ausführungsschicht benötigen.

# 5. Collectively Code Sandbox: MicroVMs für KI-Codierungsprodukte

Gemeinsam KI ist bekannt für seine KI-native Cloud: offene und spezialisierte Modelle, Inferenz und GPU-Cluster. Darüber hinaus starteten sie Collectively Code Sandboxeine microVM-basierte Umgebung zum Erstellen von KI-Codierungstools im großen Maßstab.

Collectively Code Sandbox bietet schnelle, sichere Code-Sandboxen zum Erstellen umfassender Entwicklungsumgebungen, die speziell für KI entwickelt wurden. Es bietet Groups konfigurierbare Mikro-VMs mit schnellen Startzeiten, robustem Snapshotting und ausgereiften Instruments für die Entwicklungsumgebung. Entwickler nutzen es, um KI-Codierungstools und Agenten-Workflows der nächsten Technology auf einer skalierbaren, leistungsstarken Infrastruktur zu betreiben.

Was Collectively Code Sandbox Ihren Agenten bietet:

• Sofortige VM-Erstellung von einem Snapshot in ca. 500 ms und Bereitstellung neuer Snapshots von Grund auf in weniger als 2,7 Sekunden (P95)
• Skalieren Sie von 2 bis 64 vCPUs und 1 bis 128 GB RAM, mit Scorching-Swap-fähiger Dimensionierung für rechenintensive Arbeitslasten
• Tiefe Integration mit Collectively’s Modellbibliothek und KI-native Cloudsodass Ihre Agenten Code auf derselben Plattform generieren und ausführen können

# So wählen Sie die richtige Code-Sandbox für Ihre KI-Agenten aus

Alle fünf Optionen bieten Agenten einen sicheren, isolierten Ort zum Ausführen von Code. Wählen Sie basierend darauf aus, wofür Sie optimieren möchten:

• Modal: Python-First-Plattform für Pipelines, Batch-Jobs, Coaching/Inferenz und Sandbox-Ausführung an einem Ort.
• Blaxel / Daytona: Agentennative Sandboxen, die schnell hochgefahren werden und wie ein echter Arbeitsbereich bestehen bleiben können.
• E2B: Ausführung im Code-Interpreter-Stil mit starken JS + Python SDKs und Open-Supply-Roots.
• Collectively Code Sandbox: Am besten geeignet, wenn Sie ernsthafte KI-Codierungsprodukte entwickeln und bereits auf der Infrastruktur von Collectively laufen.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.