
Tensorlake
Tensorlake Inc · 코딩 · 기타
Tensorlake는 AI 에이전트 샌드박스로, 격리된 microVM을 돌리는 인프라 플랫폼이다. 각 에이전트에 완전한 Linux 컴퓨터와 버전 관리 파일 시스템, 관리형 Git을 준다.

Tensorlake 소개
What Is Tensorlake
Tensorlake는 Diptanu Gon Choudhury가 세운 스타트업 Tensorlake Inc의 에이전트 인프라 서비스다. 에이전트마다 자기 컴퓨터를 한 대씩 준다. 격리된 microVM은 수백 밀리초 만에 뜨고, 진짜 Linux 스택을 올리며, 잠들었다 깨어나도 상태를 잃지 않는다. 이 회사는 예전에 Indexify라는 오픈소스 데이터 프레임워크를 내놓았는데, 지금 제품은 그 계보를 이어받아 더 넓은 에이전트 플랫폼으로 확장했다.
겨냥하는 문제는 인프라가 사방으로 흩어지는 것이다. 에이전트를 만드는 팀은 뭔가를 배포하기 전에 연산 계층, 큐, 샌드박스, 문서 파이프라인을 붙여 맞추기 일쑤다. Tensorlake는 그중 여러 조각을 하나의 플랫폼으로 대체한다. 그래서 평범한 Python으로 쓴 워크플로를 그대로 API로 배포하고, 필요하면 확장할 수 있다.
한계도 분명하다. 개발자용 플랫폼이지 노코드 도구가 아니라서 Python이나 TypeScript, CLI에 익숙해야 한다. 무료 등급은 한 번에 샌드박스 하나에 세션당 2시간이다. 쓸 만한 규모는 대부분 월 250달러짜리 Pro 등급이나 별도 계약인 Enterprise 뒤에 있다.
Getting Started
- cloud.tensorlake.ai에서 계정을 만들고 API 키를 발급한 뒤
pip install tensorlake또는npm i @tensorlake/sdk로 SDK를 설치한다. - Python이나 TypeScript 몇 줄로 샌드박스를 띄운다.
tensorlake/ubuntu-minimal같은 이미지를 고르고 CPU와 메모리를 정한다. - 영구 볼륨이나 Git 저장소를 샌드박스에 마운트한다. 파일이 남고, 확정된 쓰기는 스스로 저장된다.
- 샌드박스 안에서 빌드나 도구 호출, 에이전트 루프를 돌린다. 영구 체크포인트가 필요하면 스냅샷을 찍는다.
- 놀고 있으면 샌드박스를 일시 정지하고 이름으로 재개한다.
tl app deploy로 워크플로 전체를 호출 가능한 앱으로 배포해도 된다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 코딩 에이전트를 돌리는 백엔드·플랫폼 엔지니어
- 강화학습 롤아웃과 평가를 돌리는 AI 연구팀
- PDF와 스캔본, 계약서를 처리하는 데이터·문서 팀
- CI 파이프라인을 짜는 DevOps 팀
- 에이전트 아이디어를 시험하는 개인 개발자
작업
- 모델이 만든 코드를 안전하게 실행하기
- 에이전트 하네스와 도구 호출 돌리기
- 에이전트 출력을 버전 관리하기
- 평가와 롤아웃 확장하기
활용 상황
- 자기 개발 장비가 필요한 코딩 에이전트 만들기
- 밤새 긴 학습이나 평가 돌리기
- 문서 더미를 구조화 데이터로 바꾸기
- 외부 전송을 줄이고 데이터 규정 맞추기
주요 기능
격리된 microVM 샌드박스
도구 호출과 하네스는 각자 전용 Firecracker microVM에서 돌고, 테넌트끼리 커널을 공유하지 않는다. 기본 이미지는 수백 밀리초에 뜨고, systemd가 들어간 완전한 이미지는 1초쯤 걸린다. 모델이 쓴 코드를 돌리는 사람에게 이 분리는, 오류가 안에서 끝나느냐 서버가 통째로 죽느냐의 차이다.
디스크처럼 마운트하는 버전 관리 파일 시스템
영구 볼륨을 마운트하면 평범한 POSIX 디렉터리로 나타나고, 읽기와 쓰기는 로컬 NVMe로 간다. 확정된 변경은 스스로 영구 스토리지로 복제돼서, 에이전트는 Git을 배우지 않고도 버전 관리되는 작업 상태를 유지한다. 스냅샷은 영구 체크포인트를 못 박고, 남겨 둔 임의 지점에서 트리 전체를 복원하거나 분기할 수 있다.
확장되는 에이전트용 관리형 Git
Tensorlake의 호스팅 Git은 평소처럼 쓴다. Git smart HTTP로 복제하고 브랜치를 만들고 커밋하고 병합하고 푸시한다. 복제 없이 저장소를 샌드박스에 바로 마운트할 수도 있는데, 내용이 읽히는 대로 흘러 들어오기 때문이다. 병합은 서버에서 돌고, 회사 말로는 저장소 크기가 아니라 바뀐 경로에 대해 비용을 낸다.
기계를 통째로 일시 정지·재개·복제
샌드박스는 놀고 있을 때 메모리와 프로세스, 파일 시스템을 그대로 얼려 둘 수 있고, 멈춰 있는 동안 과금도 멈춘다. 이름으로 약 1초에 재개하거나, 요청이 들어오는 순간 스스로 깨어나게 둘 수 있다. 돌아가는 가상 머신을 메모리째 복제해서 똑같은 복사본을 병렬 작업에 뿌릴 수도 있다.
샌드박스에 맞춘 오케스트레이션
샌드박스 사용이 실제 애플리케이션이 되면, 오케스트레이션 계층이 실행 위에 엔드포인트와 내구성, 분산, 재시도, 애플리케이션 수준 관측성을 얹는다. 내구성 있는 큐와 타이머가 긴 에이전트 흐름을 받치고, 세션마다 전용 샌드박스가 붙어서 상태가 실행 사이로 새지 않는다.
여러 클라우드와 기존 에이전트 스택에 배포
이미 쓰는 하네스와 코딩 에이전트와 연동하고, 외부 전송을 줄이거나 네트워크 경계를 더 엄격히 해야 할 때 자사 AWS, GCP, Azure 계정 안에 배포할 수 있다. 모든 등급에서 SOC 2 Type II를 지키고 Pro 이상에서 HIPAA를 지킨다.
장단점
장점
- 격리된 microVM이 모델 생성 코드를 호스트 런타임에서 떼어 놓는다. 자기 출력을 실제로 실행하는 에이전트일수록 중요하다.
- 샌드박스가 수백 밀리초에 떠서, 많은 병렬 세션으로 늘려도 콜드 스타트 대기가 쌓이지 않는다.
- 버전 관리 파일 시스템과 관리형 Git 덕에 스토리지와 버전 관리 도구를 따로 붙일 필요가 없다.
- 일시 정지와 복제가 과금을 멈추고 데워 둔 환경을 그대로 복사해서 긴 세션을 싸게 만든다.
- 신용카드가 필요 없는 무료 등급으로 돈을 쓰기 전에 흐름을 시험할 수 있다.
단점
- 개발자용 플랫폼이라, Python이나 TypeScript, CLI를 다루지 못하는 비기술 사용자에게는 진입로가 없다.
- 무료 등급은 한 번에 하나, 세션당 2시간이라 운영에 가까운 부하는 애초에 못 올린다.
- 쓸 만한 규모는 주기당 250달러짜리 Pro 등급이나 Enterprise 계약부터 시작해서 무료와의 격차가 크다.
- 사용량이 CPU, 메모리, 디스크, 스냅샷 저장으로 과금돼서 비용이 활동량에 따라 오르고, 규모 산정을 신중히 해야 한다.
자주 묻는 질문
Tensorlake는 AI 에이전트용 샌드박스다. 모델이 만든 코드를 안전하게 실행하고, 에이전트에 도구 호출용 영구 컴퓨터를 주고, 만들어 낸 모든 것을 버전 관리 파일 시스템이나 관리형 Git 저장소에 보관하는 데 쓴다.
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