Hadd kezdjem egy kellemetlen kérdéssel. Ha a fejlesztett MI-ügynököd hibás vagy kártékony kódot generál, hol futtatja le? Ha a válaszod a „saját szerverünkön” vagy a „lokális gépemen”, akkor most azonnal állj meg. Ez ugyanis a digitális orosz rulett megfelelője.
Amikor MI-ügynököket építünk, gondoljunk csak az egyre népszerűbb, önálló feladatmegoldó rendszerekre, gyakran adunk nekik képességet arra, hogy Python szkripteket írjanak és futtassanak. Ez remek, mert így tudnak komplex számításokat végezni vagy adatot elemezni. De mi történik, ha az ágens véletlenül (vagy egy jailbreak prompt hatására) törli a fájlrendszert, vagy végtelen ciklusba kergeti a processzort?
Itt jönnek képbe a Code Sandbox megoldások. Ebben a cikkben öt olyan eszközt mutatunk be, amelyek elengedhetetlenek, ha komoly és biztonságos MI-alkalmazást építesz.
Miért életveszélyes a „csupasz” kódvégrehajtás?
A „homokozó” a szoftverfejlesztésben nem új fogalom, de az MI-korszakban kritikus infrastruktúrává vált.
A mivagyunk.hu szerint a Code Sandbox egy olyan izolált, biztonságos futtatási környezet, ahol az MI-ágens szabadon írhat és tesztelhet kódot anélkül, hogy hozzáférne az éles rendszeredhez, adatbázisaidhoz vagy belső hálózatodhoz. Ha valami elromlik, csak a homokozó dől össze, nem a céges szerver.
Nézzük az öt legjobb megoldást, amit 2026 elején a fejlesztők használnak.
1. Modal: A Python-fejlesztők titkos fegyvere
A Modal nem csupán egy sandbox, hanem egy komplett szervermentes platform MI és adatcsapatok számára. A legnagyobb előnye az „everything-as-code” (minden kód alapú) szemlélet.
Miért ezt válaszd? Ha az ágenseidnek komplex adatpipeline-okat vagy nagy számításigényű feladatokat kell futtatniuk, a Modal ideális. A homokozók itt „ephemeral” (múlékony) jellegűek: a kód lefut, az eredmény megszületik, a környezet pedig automatikusan megsemmisül.
- Legjobb: Python-fókuszú csapatoknak.
2. Blaxel: Az „örökmozgó” ágensek otthona
Míg a legtöbb sandboxot rövid életű feladatokra tervezték, a Blaxel más utat választott. Ők a „tartós” környezetekben hisznek.
Miért ezt válaszd? Képzelj el egy mikro-virtuális gépet, ami azonnal elindul, de ha nincs rá szükség, „alvó módba” kapcsol. Amint az ágensnek újra dolga van, 25 milliszekundum alatt felébred. Ez hatalmas költségmegtakarítást jelent úgy, hogy közben megmarad a folytonosság érzése.
- Legjobb: Hosszú távon futó, állapotmegőrző ágensekhez.
3. Daytona: A sebesség megszállottja
A Daytona eredetileg felhőalapú fejlesztői környezetnek indult, de gyorsan rájöttek, hogy az MI-ágenseknek is szükségük van erre. A fő ígéretük a sebesség.
Miért ezt válaszd? A Daytona sandboxai Docker alapúak, és elképesztő sebességgel, akár 90 milliszekundum alatt képesek a „kód megírásától a futtatásig” eljutni. Teljes kontrollt adnak a fájlrendszer felett, és támogatják a biztonságosabb izolációs rétegeket (mint a Kata Containers) is.
- Legjobb: Ha az ágensednek folyamatos, gyors iterációkra van szüksége.
4. E2B: A legismertebb „Code Interpreter”
Ha használtad már a ChatGPT Advanced Data Analysis funkcióját, akkor tudod, miről van szó. Az E2B kifejezetten erre a „Code Interpreter” élményre épít.
Miért ezt válaszd? Ez a legelterjedtebb eszköz, ha adatelemző, vizualizációs vagy kódot generáló ágenst építesz. Kiváló Python és JavaScript SDK-val rendelkezik, és nyílt forráskódú gyökerekkel bír. Egyszerű, biztonságos és pont azt tudja, ami a legtöbb MI-projektnek kell.
- Legjobb: Adatvizualizációs és kódgeneráló ágensekhez.
5. Together Code Sandbox: A nagyágyú
A Together AI ismert név a nyílt forráskódú modellek futtatásában. A saját sandbox megoldásukkal most bezárták a kört, náluk generálhatod a kódot (az LLM-jeikkel) és ott is futtathatod.
Miért ezt válaszd? Ha már a Together infrastruktúráját használod modellfuttatásra, akkor ez a logikus választás. Skálázhatósága lenyűgöző. A mikro-VM-ek 2-től 64 vCPU-ig skálázhatók, így akár komolyabb gépi tanulási feladatokat is elvégeztethetsz az ágenssel a homokozóban.
- Legjobb: Nagyvállalati szintű, erőforrás-igényes MI termékekhez.
Melyiket válasszam?
Nincs egyetlen jó válasz, a döntés a projekted jellegétől függ:
- E2B: Ha a klasszikus „Code Interpreter” funkciót akarod beépíteni a saját appodba.
- Blaxel / Daytona: Ha az ágensednek „memóriára” és perzisztens környezetre van szüksége.
- Modal: Ha Python-alapú adatfeldolgozást végzel nagy tételben.
- Together: Ha egy helyen akarod tudni a modellfuttatást és a kódvégrehajtást.
Bármelyiket is választod, egy lépéssel közelebb kerülsz a biztonságos, élesben is bevethető MI-rendszerekhez. Ne hagyd, hogy az ügynököd a te gépeden tanuljon meg rosszalkodni.
