Agent Sandbox es un servicio de cómputo de nueva generación para agentes de IA que permite el despliegue y la operación a gran escala con calidad de producción.
Introducción
Agent Sandbox ofrece entornos de ejecución aislados a nivel de MicroVM, hibernación y reactivación a nivel de memoria, capacidades de checkpoint y clonación, así como un escalado elástico masivo de hasta 15,000 sandboxes por minuto. Este servicio es totalmente compatible con el ecosistema nativo de Kubernetes y se integra sin problemas con los frameworks y herramientas principales para agentes de IA, como E2B SDK y AgentScope.
Agent Sandbox se encuentra actualmente en vista previa pública. Si encuentra algún problema, tiene solicitudes de funciones o desea proporcionar otros comentarios, envíe un ticket o comuníquese con nosotros a través de otros canales de soporte.
Funciones principales
Aislamiento de seguridad robusto
Cada sandbox se ejecuta en un entorno seguro y dedicado, basado en un runtime aislado a nivel de MicroVM.
El servicio proporciona aislamiento de extremo a extremo para el cómputo, la red y el almacenamiento. Además, admite registros y monitoreo a nivel de sandbox para simplificar las auditorías y la resolución de problemas.
Elasticidad masiva y de baja latencia
La aceleración de la caché de imágenes deja las imágenes listas en segundos. Esto reduce los tiempos de extracción en más del 90 % en escenarios típicos y acorta significativamente el tiempo de preparación de imágenes para crear sandboxes.
Las optimizaciones de programación previa basadas en las características de la carga de trabajo mejoran la eficiencia de creación en escenarios de alta concurrencia. El servicio admite la creación de hasta 15,000 sandboxes por minuto a gran escala, lo cual acelera la velocidad de iteración del aprendizaje por refuerzo de agentes (AgentRL).
Las optimizaciones de Warm Pool permiten una creación rápida de sandboxes, frecuentemente en cientos de milisegundos.
Persistencia de estado
Hiberne sandboxes en ejecución bajo demanda para conservar su estado de memoria y lograr una reactivación rápida. Esta función garantiza respuestas rápidas a las solicitudes interactivas de los agentes de IA. En escenarios típicos, un sandbox se reactiva y restaura su estado de memoria en un lapso de 1 a 10 segundos.
Ejecute operaciones de checkpoint y restauración sobre el estado de memoria de un sandbox. Esta capacidad hace que los estados de los agentes de IA se puedan almacenar y trasladar, lo que acelera los escenarios que requieren exploración paralela de ramas.
Ecosistema flexible y completo
Diversos escenarios: Agent Sandbox admite distintos escenarios de sandbox para agentes de IA, como Code Interpreter y Browser Use.
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Métodos de integración:
SDK compatible con E2B (recomendado): este método proporciona un SDK compatible con el ecosistema de E2B. Utilice los patrones de llamada conocidos del SDK de E2B para crear, conectar, ejecutar y liberar sandboxes, lo que reduce los costos de migración y refactorización.
CR de sandbox (recomendado): este método ofrece una integración declarativa. Gestione plantillas de sandbox, parámetros de ejecución y ciclos de vida mediante objetos de recursos personalizados (CR).
Ecosistema de Kubernetes: Agent Sandbox se integra profundamente con el ecosistema nativo de Kubernetes, lo que garantiza la compatibilidad con sus sistemas actuales de almacenamiento, red y monitoreo operativo.
Casos de uso
Escenarios de aprendizaje por refuerzo de agentes (AgentRL): ideal para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo, muestreo de trayectorias, interacción con el entorno y exploración de múltiples rutas. Agent Sandbox admite la creación concurrente de sandboxes a gran escala, su eliminación rápida y la reutilización de estados para mejorar el throughput de entrenamiento y el uso de recursos.
Escenarios de AgentServing: indicado para servicios de agentes en línea que implican investigación profunda, llamadas a herramientas o conversaciones de múltiples turnos. Agent Sandbox proporciona entornos de ejecución fuertemente aislados, escalado elástico horizontal y funciones de hibernación y reactivación. De esta forma, equilibra una experiencia de usuario ágil con bajos costos de operación.
Creación de asistentes personales con OpenClaw: Agent Sandbox le ayuda a compilar e implementar rápidamente aplicaciones como asistentes personales y empleados digitales. Admite diversos entornos de herramientas, como interfaces de código, navegador y escritorio, para facilitar una transición fluida del prototipo al despliegue en producción.
Facturación
La facturación se basa en las vCPU y la memoria que especifique al crear un sandbox. Si selecciona una configuración de vCPU y memoria no compatible, el clúster la ajusta automáticamente a la especificación admitida más cercana y se le cobra en consecuencia. Los sandboxes admiten hibernación, y la facturación varía según el estado:
Estado Running: los primeros 30 GiB de almacenamiento efímero son gratuitos. El almacenamiento que supere esta cantidad se factura a cloud disk price.
Estado de hibernación: no se le cobran las vCPU ni la memoria. No existe capa gratuita para el almacenamiento efímero; se le factura todo el almacenamiento utilizado, incluidos los 30 GiB iniciales.
No se admite la potencia de cómputo de GPU. Solo están disponibles las configuraciones de CPU y memoria.
Fórmula de facturación
Costo por sandbox = (número de vCPU × precio unitario de vCPU + tamaño de memoria × precio unitario de memoria) × duración facturada.
Método de facturación
Las instancias de sandbox se facturan bajo el modelo pay-as-you-go, con cobros por segundo y facturación cada hora.
Región | Tipo de cómputo | Calidad de cómputo | Elemento de facturación | |
vCPU | Memoria (GiB) | |||
China continental | Agent Sandbox | predeterminado | CNY 0.0000217/segundo (CNY 0.078/hora) | CNY 0.00001083/segundo (CNY 0.039/hora) |
Hong Kong (China) y otras regiones | Agent Sandbox | predeterminado | CNY 0.0000342/segundo (CNY 0.1232/hora) | CNY 0.00001711/segundo (CNY 0.0616/hora) |