Pydantic 在 Logfire 中推出 Agent Sandboxes 隔离解释器

不是容器，也不是虚拟机。Agent Sandboxes 是一个隔离的解释器，用来运行你的 agent 所写的代码，内置于 Logfire，由 Pydantic Monty 驱动。 免费试用 阅读文档 A Organization Acme Agent Sandboxes 概览WorkbenchSnapshotsVolumesProfiles Setup 最近 15 分钟 会话 298 agent 写的大部分代码都很短，只调用几个工具。这种任务需要的是一个隔离的解释器，而不是一台计算机。Agent Sandboxes 在 Pydantic Monty 中运行它——这是我们用 Rust 构建的轻量级开源解释器，无需启动、无需构建、无需加固，两次运行之间也无需管理任何东西。 带声音播放 Agent Sandboxes 发布视频：一台挖掘机、一台完整的虚拟机，被吊放到一个纸杯上，下面是你的 agent 的代码 基准报告 我们跑了 5,276 次带评分的运行：五个 Pydantic AI 应用、八个模型、相同的工具，分别在关闭和开启 code mode 的情况下进行。每一次 code mode 运行都在 Monty 中执行，也就是 Agent Sandboxes 内部的解释器。 Pydantic 内部基准，2026 年 10 月。确定性评分，没有 LLM 裁判。数据为自行报告；测试框架尚未公开。 get_customer_balance(customer_id) 调用了你的函数 · 12 ms run_query(sql) 调用了你的函数 · 41 ms send_report(to, body) 调用了你的函数 · 9 ms 未授予 文件系统 open() · pathlib 网络 http · socket 环境变量与密钥 os.environ 只有你暴露的工具 agent 代码只能触及你的应用交给它的函数，除此之外什么也碰不到。没有文件、网络或密钥，除非你授予；而你的工具保持它们自己的访问权限。 每一次运行、每一个用户都会获得一个全新的会话，即使有人正在等待答案也是如此。无需启动机器，两次运行之间也无需保持任何东西热着。 内存按会话受限，CPU 时间按运行受限。一个永不结束的循环会触达上限并停止，而你的应用继续运行。 对会话做快照，之后可以在它停止的地方原样恢复。快照是解释器自身的状态，因此一个长工作流可以挺过一次部署或 worker 变更，而无需从头开始。

| _ \ _ _ | | __ _ _ __ | |() ___ | / | ___ _ __ | | _ _ | |) | | | |/ |/ _ | ' | | |/ | | |/| |/ _ | ' | __| | | | | __/| || | (| | (| | | | | |_| | ( | | | | () | | | | || || | || _, |_,|_,|| ||_||___| || ||___/|| ||_|_, | |/ |_/ 了解更多↗ monty 版本：1.0.0↗ monty 协议版本：5 服务器版本：v1.0.0 (e3282e4) 在 Monty 沙箱中运行 Python，或使用 Python 客户端↗ 获取更多功能。 Hack Monty 邀请研究人员攻破底层的引擎。最后一轮公布的赏金计划持续到 2026 年 8 月。 6 agent 运行 support_agent 2.41s chat claude-sonnet-5-5 1.12s 3 run_codeAgent Sandboxes 86ms tool get_orders 41ms tool get_orders 38ms tool get_customer_balance 12ms chat claude-sonnet-5-5 1.09s 1 次沙箱调用 · 3 次工具调用 · 86 ms 按你的 Logfire 方案计费 在你的 agent 旁边被追踪 每一次运行都会出现在 Logfire 中，就在发起它的 agent 旁边，附带它所做的工具调用以及每次调用的耗时。用量计入你的 Logfire 账单。 免费开始 阅读文档 从第一次运行起就达到生产级 运行 agent 代码是容易的部分。Agent Sandboxes 负责其余的一切：隔离、伸缩、可靠性和追踪。 让 agent 代码与你的 agent 分开运行 代码运行的尖峰永远不会拖慢你的 agent，你也不必再按最重的脚本来配置服务器。 让 agent 代码远离你的密钥 agent 代码在独立的基础设施上运行，只带着它需要的工具，绝不与你的密钥相邻。 无需专职平台团队即可伸缩 Logfire 负责运行和伸缩 worker，你的团队可以把时间花在 agent 上，而不是沙箱维护上。 需要更多？Pro 为 $49/月 加每 1,000 次调用 $0.10，Growth 方案已包含此功能。对于更高用量或自定义限制，我们与你一起为 Advanced 定价。 免费开始 查看定价 客户案例 80%+ 降低日常 agent 工作流的 LLM 成本 10/10 测试事故全部解决，其中包括两起直接工具调用失败的事故 Pydantic Monty 是开源解释器。Agent Sandboxes 是那个解释器，在 Logfire 内部被托管、伸缩和追踪。 开源解释器与 Python 包 （在新标签页中打开） Agent Sandboxes 内置于 Logfire 的托管沙箱，由 Monty 驱动 免费开始 查看定价 需要部署在你自己的硬件上？从 Monty 开始。自托管的 Agent Sandboxes 计划于明年初随 Logfire 的 Enterprise 部署提供：与我们联系讨论自托管。 不是。它不是容器，也不是虚拟机。Agent Sandboxes 是一个隔离的解释器，用来运行你的 agent 所写的代码，由 Pydantic Monty 驱动，因此无需启动机器，两次运行之间也无需保持任何东西热着。 当任务需要一台完整的计算机时。运行构建工具、安装包或遍历真实文件系统的 coding agent 需要容器或虚拟机沙箱：Agent Sandboxes 运行的是带宿主回调的 Python 子集，底下没有操作系统。需要每个 episode 一台完整计算机的强化学习环境应属于 VM 支撑的沙箱，在那里环境本身就是产品。而你也不是把应用部署进去：沙箱持有 agent 的代码，而你的应用继续在它今天运行的任何地方运行。用 exec 或 subprocess 在自己的进程里运行模型写的代码很快，但这段代码能做你的应用能做的一切。Agent Sandboxes 保留了那份速度，并加上了限制。 是的。agent 代码只能调用你的应用交给它的函数。那些函数在你的应用中运行，因此保留它们自己的网络、库和密钥访问权限。除非你授予，agent 的代码得不到这些。 Pydantic Monty 是我们的开源解释器，用 Rust 构建。Agent Sandboxes 在 Logfire 内部为你运行 Monty：Logfire 负责运行和伸缩 worker，限制每个会话的内存和每次运行的 CPU 时间，对会话做快照以便暂停和恢复，并在你的 agent 旁边追踪每一次运行。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）