Архитектура AI-агентов: два подхода к интеграции с песочницами
Разбор двух основных паттернов подключения AI-агентов к изолированным средам исполнения кода: запуск агента внутри контейнера или использование песочницы как внешнего инструмента.
Суть
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.
Контекст
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.
Детали: Два паттерна архитектуры
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.
- Вы создаете образ с предустановленным фреймворком агента. Агент запускается внутри и открывает API (HTTP или WebSocket) для получения команд извне.
