概要
https://tech-blog.localmet.com/entry/2025/07/18/185009
詳細内容
## AI Agent向けSandbox実装
https://tech-blog.localmet.com/entry/2025/07/18/185009
スパイスコードは、AIエージェントが生成したコードを安全に実行するため、`ptrace`を活用した独自のサンドボックス機構の実装とそのアーキテクチャを解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AI Agent, Sandbox, ptrace, システムコール, コード実行セキュリティ]]
スパイスコードは、AIエージェントが生成するコードをERPサービス内で安全に実行するための、Linuxの`ptrace`システムコールを活用した独自のサンドボックス機構を解説しています。従来の重厚な仮想化やコンテナではなく、軽量かつ柔軟なサンドボックスがAIエージェント時代に不可欠であると強調。`ptrace`を用いることで、子プロセス（AI生成コード）のシステムコールをリアルタイムで監視・制御し、不正な操作を防ぎつつ、実行情報（システムコール、リソース統計）をエージェントにフィードバックして自己改善ループを構築できる点が重要です。
同社のサンドボックスはPure Pythonで実装され、`exec(3)`を使用せず、事前に機械学習モデルなどをロードしておくことでCopy-on-Write (CoW) を活用し、メモリ効率と実行効率を高めています。これにより、Python実行権があればオンプレミスや閉域ネットワークでも導入可能で、CI/CDやローカルデバッグまで同一コードで再利用できる高い柔軟性を提供します。これは、単純なシステムコールの許可/不許可以上の詳細な制御や、エージェントへの複雑な実行時情報のフィードバックが必要な場合に、`seccomp`では実現が難しいという課題を解決します。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、本稿はAIエージェントを本番環境で安全かつ効率的に運用するための具体的なアーキテクチャの一例を示します。特に、生成AIがコードを動的に実行するシナリオにおいて、セキュリティ、パフォーマンス、そしてデプロイの柔軟性をいかに確保するかのヒントとなるでしょう。`ptrace`のような低レベルの仕組みをAIエージェントの安全な実行環境に応用するアプローチは、今後のAI活用における重要なベストプラクティスを示唆しています。