Agent Sandbox — это инструмент, позволяющий безопасно выполнять код на Python и Bash для AI-агентов.
Почему это важно
Stork’s verdict on Agent Sandbox
Документация API
GitHub
Доступность API
overview
Agent Sandbox — это инструмент безопасного выполнения кода, разработанный компанией Virgent AI, который позволяет разработчикам ИИ и создателям агентов безопасно запускать ИИ-агентов, выполняющих код на Python и Bash. Он предоставляет контролируемую среду для интерпретации и выполнения кода.
features
Agent Sandbox позволяет пользователям безопасно выполнять код на Python и Bash, управлять файловым хранилищем и устанавливать зависимости. Также включены функции для генерации артефактов и загрузки/выгрузки данных.
use cases
Agent Sandbox предназначен для разработчиков ИИ и создателей агентов, которые хотят прототипировать и тестировать ИИ-агентов в безопасной среде. Он идеально подходит для команд, которым нужна контролируемая обстановка для выполнения кода.
pricing
Агент Sandbox работает по модели фремиум. Пользователи получают 10 долларов США в виде бесплатных кредитов при регистрации через Google. Платное использование рассчитывается по ставке 0,00025 доллара США за секунду вычислений и 0,0005 доллара США за мегабайт хранения.
Бесплатный уровень
Vendor website advertises a free tier.
Похожие инструменты
Agent Sandbox предлагает модель freemium, которая привлекает разработчиков AI-агентов, позволяя проводить недорогие эксперименты.
Open-source Firecracker microVM sandbox infrastructure with specialized AI agent SDKs for Python and JavaScript execution.
E2B is a direct competitor offering similar Python/JavaScript code execution with strong AI agent tooling, but limits sessions to 24 hours maximum and lacks persistent state beyond that window. Both target AI agents, but E2B emphasizes open-source flexibility while Agent Sandbox focuses on perpetual sandboxes with indefinite state persistence.
Perpetual sandbox environments with sub-25ms resume times from standby, maintaining complete filesystem and memory state indefinitely without idle compute charges.
Blaxel directly competes on AI agent code execution with superior standby performance and cost efficiency through perpetual state retention. Unlike Agent Sandbox, Blaxel eliminates the cost tension between instant availability and infrastructure expenses by charging zero compute during idle periods.
Serverless platform optimized for Python ML workflows with gVisor container isolation, massive autoscaling to 20,000+ concurrent instances, and GPU support.
Modal is a broader serverless compute platform where sandboxing is one capability, making it less agent-focused than Agent Sandbox. Modal excels at Python-first ML workloads and autoscaling but lacks BYOC options and self-hosting, whereas Agent Sandbox targets lightweight agent code execution.
Fastest cold starts in the market at sub-90ms provisioning using Docker containers with Kata optional isolation for AI workflows.
Daytona competes on speed and ease of use with Docker ecosystem integration, but uses container-based isolation rather than microVMs and offers limited persistence compared to Agent Sandbox's file storage and artifact generation capabilities. It targets quick AI iterations rather than production-grade persistent agent environments.
Enterprise devbox infrastructure for AI coding agents with SOC 2 compliance, snapshot capabilities, and support for 10,000+ parallel instances with custom environment images up to 10GB.
Runloop targets enterprise AI coding assistants with compliance requirements and massive parallel scaling, whereas Agent Sandbox appears more focused on general-purpose agent code execution. Runloop's 2-second startup time and coding-agent specialization differ from Agent Sandbox's broader Python/Bash execution model.
AI Reputation Report
ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude & Grok answer buyer questions about Agent Sandbox every day. See whether they name Agent Sandbox — or send buyers to a rival.
