Agent Sandbox
Agent Sandbox · Programmation
Agent Sandbox est une API d'exécution de code sécurisée qui donne aux agents d'IA un véritable ordinateur avec lequel travailler. Au lieu de laisser un modèle de langage exécuter du code sur votre propre serveur, vous envoyez ce code à une sandbox isolée, vous le regardez tourner et vous récupérez les fichiers qu'il crée. Le service gère l'exécution, le transfert de fichiers, l'installation des dépendances et la récupération des artefacts via une seule API, et il se branche à des frameworks comme Claude Code, Codex et Cursor avec très peu de configuration. Pour les équipes qui ont besoin d'une exécution de code en sandbox fiable, il supprime le travail de mise en place de vos propres conteneurs.

À propos de Agent Sandbox
Qu'est-ce qu'Agent Sandbox
Agent Sandbox est un environnement d'exécution conçu pour un problème précis : faire tourner du code qu'un agent d'IA a écrit mais auquel vous ne faites pas entièrement confiance. Les modèles de langage génèrent des commandes Python et shell avec assurance, et parfois ces commandes sont fausses, risquées ou franchement hostiles. Les exécuter à côté de vos données de production est une mauvaise idée. Songez-y une seconde. Une seule ligne mal générée peut supprimer un dossier ou laisser fuir une clé.
Le produit enveloppe chaque exécution dans son propre conteneur isolé. Vous envoyez des fichiers, la sandbox exécute le code et vous téléchargez les sorties. Si l'agent demande une bibliothèque que le conteneur n'a pas, vous indiquez le paquet et Agent Sandbox l'installe pour cette exécution. L'équipe derrière le service le décrit comme conteneurisé et adossé à Kubernetes, et c'est ce qui empêche une session d'empiéter sur une autre.
La principale limite, c'est l'argent. Il n'existe pas d'offre gratuite à vie. Vous recevez 10 $ de crédits en vous connectant avec Google, environ onze heures de calcul, et ensuite vous payez à la seconde d'utilisation. Si vous prototypez un petit projet, cela convient. Si vous voulez lancer de gros traitements en continu, le compteur tourne sans arrêt.
Premiers pas
- Connectez-vous à agentsandbox.co avec votre compte Google. Vous recevez 10 $ de crédits de départ et une clé d'API.
- Installez le SDK avec
pip install agentsandbox-sdk, ou appelez directement les endpoints REST àhttps://api.agentsandbox.coen utilisant votre clé comme jeton Bearer. - Envoyez votre premier traitement : transmettez un extrait Python ou shell à l'endpoint d'exécution et laissez la sandbox le lancer dans un conteneur isolé.
- Si votre code a besoin de bibliothèques supplémentaires, ajoutez-les à la requête et elles s'installent automatiquement pour cette exécution.
- Récupérez les artefacts. Graphiques, journaux et jeux de données transformés reviennent sous forme de fichiers téléchargeables depuis la session.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Agent Sandbox.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs qui créent des agents d'IA
- Ingénieurs backend qui ajoutent un interpréteur de code
- Créateurs solo et projets du week-end
Tâches
- Exécuter du Python généré par un LLM en sécurité
- Créer une fonction d'analyste de données
- Exécuter des commandes shell dans un espace de travail temporaire
Cas d'usage
- Agents qui lisent et transforment des documents utilisateur
- Prototyper un assistant de programmation
- Génération automatique de rapports
Fonctionnalités clés
Exécution de code isolée
Chaque traitement tourne dans son propre conteneur, si bien qu'une session ne peut pas atteindre les fichiers ou les processus d'une autre. Vous envoyez du code, la sandbox l'exécute et rien ne touche votre hôte. L'isolation est tout l'intérêt : c'est elle qui rend réaliste, plutôt que téméraire, l'exécution de la sortie non fiable d'un LLM. Pas d'isolation, pas d'accord.
Une seule API pour le code, les sessions et les artefacts
Agent Sandbox fait aussi office d'API d'interpréteur de code clé en main. Il place l'exécution, la gestion des sessions et le traitement des fichiers derrière une seule interface. Vous envoyez des entrées, lancez une exécution et téléchargez les sorties sans recoudre trois services. Pour les équipes, cela veut dire moins de code de liaison à maintenir et moins d'endroits où quelque chose casse.
Installation automatique des dépendances
Si le code de votre agent a besoin d'une bibliothèque ou d'un outil système, vous l'indiquez dans la requête et Agent Sandbox l'installe pour cette exécution précise. Les installations restent reproductibles, donc la même requête se comporte en général de la même façon la fois suivante. Plus besoin de reconstruire des images à la main quand votre agent décide qu'il lui faut pandas. Cela fait gagner du temps pour de bon.
Des fichiers entrent, des fichiers sortent
L'API déplace les données dans les deux sens. Vous envoyez des jeux de données sur lesquels l'agent travaille et vous téléchargez tout ce qu'il produit, graphiques, journaux et fichiers transformés compris. Cela transforme un modèle sans état en quelque chose qui peut réellement laisser un livrable. Des fichiers entrent, des fichiers sortent. Simple.
Intégration indépendante du framework
Vous pouvez utiliser Agent Sandbox comme un outil unique dans à peu près n'importe quel framework d'agents, côté client ou côté serveur. La documentation cite Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf et Cline comme compatibles, et il existe un SDK Python pour un usage direct. Vous pouvez le brancher à un script côté client ou à un pipeline côté serveur, donc la façon de le connecter vous appartient plutôt qu'elle ne vous est imposée. Choisissez votre mode de connexion au lieu de vous adapter à un flux rigide.
Facturation à la seconde
Le calcul coûte 0,00025 $ par seconde, facturé à la seconde, et le stockage revient à 0,0005 $ par Mo pour les fichiers de sortie. Il n'y a ni abonnement ni engagement minimum. Alors pourquoi ne pas simplement monter vos propres conteneurs ? Parce que vous paieriez aussi le temps d'inactivité. Vous rechargez entre 5 $ et 1 000 $ à la fois et vous dépensez au fur et à mesure, ce qui convient mieux aux charges irrégulières qu'un forfait mensuel.
Tableau de bord d'usage
Votre compte affiche le solde, l'historique d'usage et les habitudes de dépense au même endroit. Cela compte quand les charges des agents sont imprévisibles, car vous repérez une boucle emballée avant qu'elle ne vide vos crédits, et non après. Les boucles emballées sont courantes. Surveillez le compteur.
Avantages et inconvénients
Avantages
- L'isolation par défaut vous permet d'exécuter du code généré par des agents sans exposer vos propres systèmes.
- Une seule API couvre l'exécution, le transfert de fichiers et l'installation des dépendances, ce qui réduit le travail d'intégration.
- Une tarification à la seconde sans abonnement convient aux projets intermittents ou expérimentaux.
- Le SDK, l'accès REST et la prise en charge de plusieurs frameworks d'agents populaires gardent l'installation légère.
- Les 10 $ de crédits à l'inscription suffisent pour tester une vraie preuve de concept avant de payer.
Inconvénients
- Il n'y a pas d'offre gratuite, donc tout ce qui dépasse les crédits initiaux coûte de l'argent, y compris les expériences rapides.
- Les coûts augmentent avec l'usage, et un agent en boucle peut consumer des crédits plus vite que prévu sans plafond de dépense.
- La tarification est à l'usage plutôt qu'à forfait, ce qui complique la budgétisation si vous ne pouvez pas prévoir le volume.
- Le produit est relativement récent, donc la documentation communautaire et les guides tiers restent rares.
Questions fréquentes
C'est à la fois une API d'exécution de code sécurisée et une API d'interpréteur de code. Il exécute du code dans un conteneur isolé et renvoie les résultats. Vous envoyez un script, la sandbox l'exécute en sécurité et vous téléchargez les fichiers qu'il a produits. Il est conçu pour le code que génèrent les agents d'IA, quand vous voulez le résultat sans le risque de l'exécuter en local.
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