Разбор двух основных паттернов подключения AI-агентов к изолированным средам исполнения кода: запуск агента внутри контейнера или использование песочницы как внешнего инструмента.
3 мин
С развитием автономных AI-агентов, способных писать и выполнять код, критически важным становится вопрос безопасности и изоляции. Агентам необходимо рабочее пространство — компьютер, где они могут устанавливать пакеты, работать с файлами и запускать скрипты, не подвергая риску основную систему.
В индустрии сформировались два основных архитектурных паттерна интеграции агентов с такими изолированными средами (песочницами): размещение агента непосредственно внутри песочницы или использование песочницы как внешнего инструмента. Выбор между этими подходами определяет не только удобство разработки, но и безопасность конечного решения.
Песочницы (sandboxes) — это изолированные среды, такие как Docker-контейнеры или виртуальные машины, которые создают границу между действиями агента и хост-системой. Это стандарт безопасности: если агент выполнит вредоносный код, пострадает только временный контейнер, а не сервер компании или компьютер разработчика.
Однако вопрос не в том, использовать ли песочницы, а в том, как именно связать логику агента (его «мозг», работающий с LLM) и среду исполнения (его «руки»). Долгое время разработчики решали эту задачу ситуативно, но теперь, с появлением специализированных инструментов вроде E2B, Runloop или функционала в LangChain, оформились четкие стандарты.
Паттерн 1: Агент ВНУТРИ песочницы (Agent IN Sandbox)
В этом сценарии весь код агента упаковывается в образ (например, Docker) и запускается внутри изолированной среды. Взаимодействие с ним происходит по сети.
Паттерн 2: Песочница как инструмент (Sandbox as Tool)
Здесь агент работает на вашем сервере или локальной машине, а песочница подключается как удаленный сервис исключительно для выполнения кода.
Выбор паттерна зависит от приоритетов проекта. Паттерн «Агент внутри» подходит для сложных сценариев, где требуется глубокая интеграция с окружением и минимизация задержек. Однако он накладывает серьезные требования к инфраструктуре безопасности.
Паттерн «Песочница как инструмент» становится стандартом для большинства коммерческих приложений. Он безопаснее (ключи не покидают периметр) и гибче. Разделение «мозга» и «рук» позволяет масштабировать их независимо: например, запускать логику агента на дешевых CPU-серверах, а для выполнения тяжелых вычислений подключать песочницы с GPU.
Мы наблюдаем тенденцию к переходу на второй паттерн («Песочница как инструмент»). Это связано с ростом требований к безопасности корпоративных данных. Провайдеры инфраструктуры для агентов начинают предлагать более продвинутые функции управления сессиями, чтобы нивелировать проблему сетевых задержек.
В будущем вероятно появление гибридных решений, где критически важные операции выполняются локально, а потенциально опасный код автоматически изолируется в удаленных средах без явного участия разработчика.
Безопасное выполнение кода агентами требует выбора между запуском агента внутри контейнера (быстро, но рискованно) и использованием внешней песочницы (безопасно, но с задержками).
Безопасность агента часто зависит не от качества кода, а от того, где лежат ключи доступа: вынос исполнения кода во внешнюю среду (Паттерн 2) фактически убирает риск утечки ключей при взломе песочницы.
