Agent Sandbox
Agent Sandbox · Coding
Agent Sandbox ist eine sichere Code-Ausführungs-API, die KI-Agenten einen echten Rechner zum Arbeiten gibt. Statt ein Sprachmodell Code auf Ihrem eigenen Server ausführen zu lassen, schicken Sie diesen Code an eine isolierte Sandbox, sehen ihm beim Laufen zu und holen die Dateien zurück, die er erzeugt. Der Dienst kümmert sich um Ausführung, Dateitransfer, Installation von Abhängigkeiten und das Abholen von Artefakten über eine einzige API, und er lässt sich mit minimalem Aufwand an Frameworks wie Claude Code, Codex und Cursor anbinden. Für Teams, die verlässliche Code-Ausführung in der Sandbox brauchen, entfällt damit die Arbeit, eigene Container aufzusetzen.
Über Agent Sandbox
Was ist Agent Sandbox
Agent Sandbox ist eine Laufzeitumgebung für ein ganz bestimmtes Problem: Code auszuführen, den ein KI-Agent geschrieben hat, dem Sie aber nicht völlig trauen. Sprachmodelle erzeugen Python- und Shell-Befehle mit großer Selbstsicherheit, und manchmal sind diese Befehle falsch, riskant oder offen feindselig. Sie neben Ihren Produktionsdaten laufen zu lassen, ist eine schlechte Idee. Denken Sie kurz darüber nach. Eine einzige schlecht erzeugte Zeile kann einen Ordner löschen oder einen Schlüssel preisgeben.
Das Produkt packt jede Ausführung in einen eigenen isolierten Container. Sie laden Dateien hoch, die Sandbox führt den Code aus, und Sie laden die Ergebnisse herunter. Braucht der Agent eine Bibliothek, die der Container nicht hat, listen Sie das Paket auf, und Agent Sandbox installiert es für diesen Lauf. Das Team hinter dem Dienst beschreibt ihn als containerisiert und auf Kubernetes gestützt, und genau das verhindert, dass eine Sitzung einer anderen in die Quere kommt.
Die größte Einschränkung ist das Geld. Es gibt keine dauerhaft kostenlose Stufe. Bei der Anmeldung mit Google erhalten Sie 10 $ Guthaben, rund elf Stunden Rechenzeit, danach zahlen Sie pro Sekunde Nutzung. Für einen kleinen Prototyp ist das in Ordnung. Wer große Aufträge rund um die Uhr laufen lässt, sieht den Zähler weiterlaufen.
Erste Schritte
- Melden Sie sich bei agentsandbox.co mit Ihrem Google-Konto an. Sie erhalten 10 $ Startguthaben und einen API-Schlüssel.
- Installieren Sie das SDK mit
pip install agentsandbox-sdk, oder rufen Sie die REST-Endpunkte unterhttps://api.agentsandbox.codirekt auf und verwenden Sie Ihren Schlüssel als Bearer-Token. - Senden Sie Ihren ersten Auftrag: Übergeben Sie ein Python- oder Shell-Schnipsel an den Ausführungs-Endpunkt und lassen Sie die Sandbox ihn in einem isolierten Container laufen.
- Braucht Ihr Code zusätzliche Bibliotheken, nehmen Sie sie in die Anfrage auf, und sie werden für diesen Lauf automatisch installiert.
- Holen Sie die Artefakte ab. Diagramme, Protokolle und umgewandelte Datensätze kommen als herunterladbare Dateien aus der Sitzung zurück.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Agent Sandbox.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die KI-Agenten bauen
- Backend-Entwickler, die einen Code-Interpreter ergänzen
- Einzelentwickler und Wochenendprojekte
Aufgaben
- LLM-generierten Python-Code sicher ausführen
- Eine Datenanalyse-Funktion bauen
- Shell-Befehle in einem Wegwerfarbeitsbereich ausführen
Szenarien
- Agenten, die Nutzerdokumente lesen und umwandeln
- Einen Programmierassistenten prototypen
- Automatische Berichterstellung
Wichtigste Funktionen
Isolierte Code-Ausführung
Jeder Auftrag läuft in einem eigenen Container, sodass eine Sitzung nicht an die Dateien oder Prozesse einer anderen gelangt. Sie senden Code, die Sandbox führt ihn aus, und nichts berührt Ihren Host. Die Isolation ist der ganze Punkt: Sie macht das Ausführen nicht vertrauenswürdiger LLM-Ausgaben realistisch statt leichtsinnig. Ohne Isolation kein Geschäft.
Eine API für Code, Sitzungen und Artefakte
Agent Sandbox dient zugleich als schlüsselfertige API für Code-Interpreter. Er legt Ausführung, Sitzungsverwaltung und Dateibehandlung hinter eine einzige Schnittstelle. Sie laden Eingaben hoch, starten einen Lauf und laden Ausgaben herunter, ohne drei Dienste zusammenzunähen. Für Teams heißt das weniger Klebecode und weniger Stellen, an denen etwas bricht.
Automatische Installation von Abhängigkeiten
Braucht der Code Ihres Agenten eine Bibliothek oder ein Systemwerkzeug, listen Sie sie in der Anfrage auf, und Agent Sandbox installiert sie für genau diesen Lauf. Installationen bleiben reproduzierbar, sodass sich dieselbe Anfrage beim nächsten Mal meist gleich verhält. Keine manuellen Image-Neubauten, wenn Ihr Agent beschließt, dass er pandas braucht. Das spart echte Zeit.
Dateien rein, Dateien raus
Die API bewegt Daten in beide Richtungen. Sie laden Datensätze hoch, mit denen der Agent arbeitet, und laden alles herunter, was er erzeugt, einschließlich Diagramme, Protokolle und umgewandelter Dateien. So wird aus einem zustandslosen Modell etwas, das tatsächlich ein Ergebnis hinterlassen kann. Dateien rein, Dateien raus. Einfach.
Framework-unabhängige Integration
Sie können Agent Sandbox als einzelnes Werkzeug in fast jedes Agenten-Framework einbinden, ob clientseitig oder serverseitig. Die Dokumentation nennt Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf und Cline als kompatibel, und für den direkten Einsatz gibt es ein Python-SDK. Sie können ihn an ein clientseitiges Skript oder an eine serverseitige Pipeline hängen, die Art der Anbindung liegt also bei Ihnen statt beim Produkt. Wählen Sie selbst, wie Sie sich verbinden, statt sich einem starren Ablauf anzupassen.
Abrechnung pro Sekunde
Rechenzeit kostet 0,00025 $ pro Sekunde, sekundengenau abgerechnet, und der Speicher kostet 0,0005 $ pro MB für Ausgabedateien. Es gibt kein Abo und keine Mindestlaufzeit. Warum dann nicht einfach eigene Container starten? Weil Sie auch die Leerlaufzeit bezahlen würden. Sie laden zwischen 5 $ und 1.000 $ auf einmal auf und verbrauchen das Guthaben nach Bedarf, was zu stoßartigen Arbeitslasten besser passt als ein Monatsbeitrag.
Nutzungs-Dashboard
Ihr Konto zeigt Guthaben, Nutzungsverlauf und Ausgabemuster an einer Stelle. Das zählt, wenn die Arbeitslasten der Agenten unvorhersehbar sind, denn Sie erkennen eine außer Kontrolle geratene Schleife, bevor sie Ihr Guthaben leert, und nicht danach. Außer Kontrolle geratene Schleifen sind häufig. Behalten Sie den Zähler im Blick.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Isolation ab Werk bedeutet, dass Sie agentenerzeugten Code ausführen können, ohne Ihre eigenen Systeme offenzulegen.
- Eine API deckt Ausführung, Dateitransfer und Installation von Abhängigkeiten ab und verringert so den Integrationsaufwand.
- Der Sekundenpreis ohne Abo passt zu sporadischen oder experimentellen Projekten.
- SDK und REST-Zugang sowie die Unterstützung mehrerer gängiger Agenten-Frameworks halten das Setup leicht.
- Die 10 $ Guthaben bei der Anmeldung reichen, um einen echten Machbarkeitsnachweis zu testen, bevor Sie zahlen.
Nachteile
- Es gibt keine kostenlose Stufe, also kostet alles jenseits des Startguthabens Geld, auch schnelle Experimente.
- Die Kosten steigen mit der Nutzung, und ein in Schleifen laufender Agent kann ohne Ausgabenobergrenze schneller Guthaben verbrennen als erwartet.
- Die Preisgestaltung richtet sich nach Nutzung statt nach Pauschale, was die Planung erschwert, wenn Sie das Volumen nicht vorhersagen können.
- Das Produkt ist relativ neu, daher sind Community-Dokumentation und Anleitungen von Drittanbietern noch dünn.
Häufige Fragen
Es ist eine sichere Code-Ausführungs-API und eine API für Code-Interpreter in einem. Er führt Code in einem isolierten Container aus und gibt die Ergebnisse zurück. Sie senden ein Skript, die Sandbox führt es sicher aus, und Sie laden alle erzeugten Dateien herunter. Gebaut ist er für Code, den KI-Agenten erzeugen, wo Sie das Ergebnis wollen, aber nicht das Risiko, es lokal laufen zu lassen.
Ähnliche Inhalte
Entdecke passende Tools, Skills und Artikel zu Agent Sandbox.
Alternativen zu Agent Sandbox
Base Code
Base44 (Wix) · Coding · ProduktivitätBase Code ist eine geteilte Cloud-Entwicklungsumgebung von Base44. Das Team beschreibt Änderungen an einem bestehenden GitHub-Repository im Chat, prüft sie in der Vorschau und reicht sie als Pull Request ein.
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · Schreiben · Bilder · CodingGoogle EmbeddingGemma 2 ist ein offenes Modell mit 740 Millionen Parametern, das Text, Code, Bilder, Audio und Videobilder in Vektoren eines gemeinsamen 768-dimensionalen Raums umwandelt und auf Handys und Notebooks läuft.
GitGlow
GitGlow · Coding · ProduktivitätGitGlow ist ein Git-Client für den Desktop, der Ihren Code und die Änderungen Ihrer KI-Agenten in einer Review bündelt, damit Sie vor dem Ausliefern sehen, was die Maschine verlässt.