Когда ваш агент решает стать хакером
Вы запускаете AI-агента с доступом к shell. Все идет хорошо, пока он не пытается выполнить rm -rf / или не начинает майнить криптовалюту на ваших серверах. Знакомо? Тогда вы уже понимаете, зачем нужны песочницы. Но как их правильно подключить к агенту - вот где начинается настоящая боль.
Два пути в ад: выбирайте любой
Есть два фундаментально разных подхода к архитектуре подключения, и каждый из них ломает что-то свое. Первый - IN Sandbox (агент внутри песочницы). Второй - Sandbox as Tool (песочница как внешний инструмент). Разница не в деталях реализации, а в самой философии взаимодействия.
Важно: на 22 февраля 2026 года оба подхода активно используются в продакшене. Но их смешивание - верный способ получить неработающую систему.
IN Sandbox: когда агент живет в изоляторе
Представьте тюрьму максимальной безопасности. Агент находится внутри, а вы передаете ему задания через маленькое окошко. Это и есть IN Sandbox паттерн.
Как это работает на самом деле
Вы разворачиваете полноценную среду выполнения (чаще всего контейнер Docker или виртуальную машину), внутри которой работает сам агент. LLM-часть агента может быть как внутри, так и снаружи - тут начинаются первые грабли.
Почему E2B выбрали именно этот подход
E2B (Execution-to-Browser) в своей архитектуре 2026 года использует именно IN Sandbox паттерн. И не просто так. Когда вы запускаете агента через их API, создается изолированная среда, где:
- Агент получает доступ к файловой системе, но только внутри контейнера
- Сетевые запросы фильтруются через прокси
- Ресурсы (CPU, память) жестко лимитированы
- Сессия уничтожается после завершения работы
Звучит безопасно? Так и есть. Но цена этой безопасности - сложность отладки и ограниченность взаимодействия.
Sandbox as Tool: когда песочница - просто еще один API
А теперь представьте, что у агента есть волшебная палочка под названием "песочница". Он хочет что-то выполнить - машет палочкой, и команда выполняется в изолированной среде. Сам агент при этом живет в обычном окружении.
Runloop и их философия инструментов
Runloop в своих последних обновлениях 2026 года продвигает именно этот подход. Песочница становится одним из многих инструментов в арсенале агента. Как файловая система или база данных. Только с изоляцией.
| Критерий | IN Sandbox | Sandbox as Tool |
|---|---|---|
| Безопасность | Максимальная (агент изолирован) | Высокая (только исполнение изолировано) |
| Производительность | Ниже (оверхед на изоляцию) | Выше (изоляция только при необходимости) |
| Отладка | Сложнее (нужен доступ к среде) | Проще (агент доступен напрямую) |
| Гибкость | Ограниченная (заранее определенная среда) | Высокая (песочница конфигурируется динамически) |
Реальная проблема, которую оба паттерна решают по-разному
Ваш агент должен протестировать код на уязвимости. В паттерне IN Sandbox вы:
- Создаете среду с тестовыми данными
- Запускаете агента внутри нее
- Агент работает, не выходя за пределы
- Результаты возвращаются через API
В паттерне Sandbox as Tool вы:
- Агент решает, что нужно протестировать код
- Вызывает инструмент "песочница" с параметрами теста
- Получает результат выполнения
- Анализирует и принимает решение о следующих действиях
Разница фундаментальна. В первом случае агент ограничен средой. Во втором - он свободен в выборе инструментов, но должен явно запрашивать изоляцию.
Пошаговый план: как не облажаться с выбором архитектуры
1 Определите, что для вас важнее: безопасность или гибкость
Если вы работаете с непроверенными агентами или даете доступ к критической инфраструктуре - IN Sandbox. Без вариантов. Если же вы контролируете агента и нуждаетесь в сложных рабочих процессах - Sandbox as Tool.
2 Выберите инструменты под выбранный паттерн
Для IN Sandbox в 2026 году лучший выбор - E2B или кастомные решения на Docker/gVisor. Для Sandbox as Tool - Runloop или собственная реализация на основе их API.
3 Проектируйте API взаимодействия с самого начала
Самая частая ошибка - начать с одного паттерна, а потом пытаться прикрутить возможности другого. Решите сразу:
- Как агент получает задачи?
- Как возвращаются результаты?
- Как обрабатываются ошибки?
- Как управляется состояние сессии?
4 Реализуйте мониторинг и логирование соответственно паттерну
В IN Sandbox логировать нужно все, что происходит внутри среды. В Sandbox as Tool - только вызовы инструментов и их результаты. Разные подходы требуют разных систем мониторинга.
5 Протестируйте на реальных сценариях до запуска в продакшен
Используйте инструменты вроде ART или PentestGPT для стресс-теста вашей архитектуры. Особенно важны edge cases: что произойдет, если агент попытается сбежать из песочницы?
Три смертельных ошибки, которые совершают все
Ошибка #1: Смешивание паттернов в одной системе
Вы начинаете с Sandbox as Tool, но потом добавляете "безопасный режим", который фактически превращает систему в IN Sandbox. Результат - неконсистентное поведение и неотлавливаемые баги.
Ошибка #2: Недооценка накладных расходов
IN Sandbox требует создания и поддержки полноценных сред выполнения. Каждая сессия - это отдельный контейнер или VM. Если у вас тысячи параллельных агентов - считайте ресурсы заранее.
Ошибка #3: Игнорирование специфики задачи
Для некоторых задач (например, тестирование кода) лучше подходит один паттерн, для других (анализ данных) - другой. Не пытайтесь одним решением закрыть все сценарии.
Что делать, если нужно и безопасность, и гибкость?
Есть третий путь - гибридный подход. Но это не компромисс, а отдельная сложная архитектура. Например:
- Основной агент работает в Sandbox as Tool режиме
- Для опасных операций создаются временные IN Sandbox среды
- Результаты агрегируются централизованно
Такой подход использует архитектура с суб-агентами, где разные агенты выполняют разные роли в разных средах.
Сценарии из реальной жизни: какой паттерн когда выбирать
Сценарий 1: Автоматическое исправление кода
Выбор: IN Sandbox. Почему? Потому что агент будет напрямую работать с кодом, возможно, вносить изменения. Одна ошибка - и репозиторий уничтожен. Изоляция критически важна.
Сценарий 2: Анализ данных и генерация отчетов
Выбор: Sandbox as Tool. Агент запрашивает данные, обрабатывает их, генерирует отчет. Риск минимален, а гибкость в выборе инструментов анализа важна.
Сценарий 3: Обучение моделей в продакшене
Выбор: гибридный подход. Подготовка данных - Sandbox as Tool. Обучение модели - выделенная IN Sandbox с GPU. Валидация - снова Sandbox as Tool.
Пять вопросов, которые нужно задать себе перед выбором
- Что страшнее: утечка данных или неработающий агент?
- Сколько параллельных сессий будет одновременно?
- Нужен ли доступ к внешним API из песочницы?
- Как часто меняются требования к среде выполнения?
- Кто будет отлаживать проблемы: разработчики или DevOps?
Ответы на эти вопросы определят ваш выбор больше, чем любые технические сравнения.
Что будет дальше: прогноз на 2027 год
К 2027 году граница между паттернами начнет размываться. Уже сейчас появляются системы, которые динамически переключаются между режимами в зависимости от контекста. Но это не отменяет необходимости понимать фундаментальные различия сегодня.
Мой совет: начните с простого. Выберите один паттерн, реализуйте его, протестируйте в бою. Только после этого думайте о сложных гибридных системах. И помните - идеальной архитектуры не существует. Есть только та, которая решает ваши конкретные проблемы.
P.S. Если вы все еще сомневаетесь - посмотрите, как решают подобные задачи на Kaggle по AI-агентам. Там обычно собраны лучшие практики индустрии.
