Cube Sandbox - Tencent CloudのオープンソースAIエージェントサンドボックス実行環境プラットフォーム

キューブサンドボックスとは何ですか？

Cube Sandboxは、Tencent Cloudが提供するオープンソースのAIエージェントサンドボックス実行環境プラットフォームです。RustVMMとKVMを基盤とし、ハードウェアレベルのセキュリティ分離とミリ秒以下の起動速度を実現しています。各エージェントは独立したカーネルで動作し、単一インスタンスのメモリオーバーヘッドは5MB未満。1台のマシンで数千ものインスタンスを同時に実行できます。Cube SandboxはE2B SDKとネイティブに互換性があり、エージェントアプリケーションのコストゼロでの移行をサポート。Tencent Yuanbaoなど、数億人のユーザーを抱える製品の安定稼働を既に支えています。

Cube Sandboxの主な機能

• ラピッドサンドボックススタートリソースプーリングとスナップショットクローニング技術に基づき、完全なカーネルを搭載したサンドボックスを60ミリ秒以内にコールドスタート可能な状態にすることができ、高頻度のエージェント呼び出しシナリオをサポートします。
• ハードウェアレベルのセキュリティ分離各サンドボックスは独立したゲストOSカーネル上で動作し、eBPFネットワーク分離メカニズムにより、コンテナからの脱出リスクを完全に回避し、LLMで生成された任意のコードを安全に実行します。
• E2Bインターフェース対応E2B SDK標準とネイティブに互換性があり、既存のビジネスコードを変更することなく、環境変数を変更するだけでエージェントアプリケーションをシームレスに移行できます。
• 高密度同時展開Rustの基盤となる書き換え技術、CoW（コード・オブ・ライティング）によるメモリ再利用、およびreflinkディスク共有により、単一インスタンスのメモリオーバーヘッドは5MB未満に抑えられ、1台のマシンで2000以上のサンドボックスインスタンスを同時に実行できます。
• エージェントのライフサイクル全体にわたるサポート単一コードの実行とツールの呼び出しをサポートし、エージェントの「思考→実行→フィードバック」ループを継続的に実行できるため、アプリケーション操作から強化学習のトレーニングまで、完全なシナリオをカバーできます。
• 洗練されたネットワーク管理CubeVSは、サンドボックス間のネットワーク分離と送信トラフィックのフィルタリングを可能にし、開発者がエージェントのアクセスに関するホワイトリストとブラックリストをカスタマイズできるようにします。
• ワンクリックでクラスタをデプロイシングルノードの迅速な起動とマルチノードクラスタの拡張をサポートし、開発環境から本番環境へのワンクリック展開機能を提供します。

Cube Sandboxの技術的原則

• コア仮想化アーキテクチャRustVMMとKVMを基盤として構築された各サンドボックスは、独立したゲストOSカーネル上で動作するため、Dockerコンテナがカーネル名前空間を共有することによって生じる脱走リスクを根本的に回避し、真のハードウェアレベルの分離を実現します。
• 超高速起動メカニズムリソースの事前プロビジョニングをプーリング、スナップショットクローニング、および基盤となるロック最適化によって行うことで、従来の仮想マシンの長時間の初期化プロセスが省略され、完全なカーネルを使用したサンドボックスのコールドスタートが60ミリ秒未満に短縮されます。
• 究極のリソース最適化ハイパーバイザーの中核部分はRustで書き直され、CoW（コピーオンライト）メモリ再利用とreflinkディスク共有技術と組み合わせることで、ハイパーバイザー自体のメモリオーバーヘッドは5MB未満に削減され、1台のマシン上で2000以上のインスタンスを高密度に展開することが可能になります。
• カーネルレベルのネットワーク分離eBPF駆動のCubeVSコンポーネントを使用することで、データプレーン内のサンドボックス間で厳密なネットワーク分離と詳細な送信トラフィックフィルタリングが実現され、従来の共有ネットワークスタックに取って代わる。
• 分散制御アーキテクチャコントロールプレーンはCubeAPI、CubeMaster、Cubeletで構成され、サンドボックスのライフサイクルとテンプレート管理を担当します。データプレーンはCubeProxyを介してトラフィックをプロキシし、シングルノードからマルチノードクラスタへのシームレスなスケーリングをサポートします。

Cube Sandboxの使い方

• KVM環境の準備x86_64 Linux物理マシン、クラウドベアメタルサーバー、またはWSL2（ネストされた仮想化が有効になっているWindows 11 22H2以降が必要）でリポジトリをクローンし、以下のコマンドを実行します。 prepare_image.sh そして run_vm.sh 実行環境を初期化します。国内ユーザーは[ソースへのリンク]からアクセスできます。 cnb.cool ミラークローン処理が高速化されます。
• ワンクリック導入サービス: 対象環境でオンラインインストールスクリプトを実行します。国内ユーザーは以下の方法で実行できます... MIRROR=cn パラメータはミラーソースを使用し、実行します。 curl -sL .../online-install.sh | MIRROR=cn bash サーバー側のデプロイメントを完了します。
• サンドボックステンプレートを作成する：使用 cubemastercli tpl create-from-image 事前に作成されたイメージに基づいて（例：） sandbox-code:latestコードインタープリタのテンプレートを作成し、書き込み可能なレイヤーサイズと公開ポートを設定してから、... tpl watch ビルドの進行状況を監視し、ステータスが変化するまで待ちます。 READY そして、テンプレートIDを記録してください。
• エージェントコードを構成して実行する：インストール e2b-code-interpreter Python SDK、設定 E2B_API_URL（ローカルサーバーまたはクラスタサーバーを指し示す）E2B_API_KEY、CUBE_TEMPLATE_ID SSL証明書のパス、サンドボックスの作成、標準のE2Bインターフェース、GitHubを介したコードの実行。 examples/ このディレクトリには、シェルコマンド、ブラウザの自動化、OpenClawとの統合といったシナリオの例が掲載されています。

Cube Sandboxに関する重要な情報と使用要件

• 製品ポジショニングTencent CloudのオープンソースAIエージェントサンドボックス実行環境プラットフォームは、ハードウェアレベルの分離とミリ秒以下の起動速度を両立させた、業界初のオープンソースサンドボックスサービスです。
• コアパフォーマンスコールドスタート時間は60ミリ秒未満（同時ユーザー50人の場合、平均67ミリ秒）、単一インスタンスのメモリオーバーヘッドは5MB未満、96コアのサーバー1台で2000以上のサンドボックスインスタンスを同時に実行可能。
• セキュリティアーキテクチャRustVMM + KVMをベースとした各サンドボックスは独立したゲストOSカーネルを持ち、eBPFによって駆動されるCubeVSはカーネルレベルのネットワーク分離を実現し、コンテナのエスケープリスクを完全に回避します。
• 環境に優しいE2B SDKインターフェース標準とネイティブに互換性があり、環境変数を変更するだけで、ManusやOpenAI Agents SDKなどの海外のクローズドソースソリューションからエージェントアプリケーションをコストゼロで移行できます。
• 生産検証Tencent Cloudのサーバーレスシステムから生まれたこのシステムは、数十億件の呼び出しを処理し、Tencent Yuanbaoのような数億人のユーザーを抱える製品をサポートし、MiniMaxがエージェント型強化学習のトレーニング中に数分以内に数十万ものインスタンスをスケジュールすることを可能にしました。

Cube Sandboxの主な利点

• 安全性とスピードを両立従来の仮想マシンが「より安全だが、より遅い」という矛盾を打破し、独立したカーネルハードウェア分離を前提として、60ミリ秒のコールドスタートを実現。これは業界平均の2.5倍から50倍の速さである。
• 究極の資源効率単一インスタンスのメモリオーバーヘッドは5MB未満であり、1台のマシンで2000個以上のサンドボックスを同時に実行できるため、大規模エージェント展開の単位コストを業界最低レベルにまで削減できます。
• 移行費用はゼロですE2B SDKとネイティブに互換性があります。既存のエージェントアプリケーションは、環境変数を1つ変更するだけで、ビジネスコードを変更することなく、海外のクローズドソースソリューションをスムーズに統合できます。
• 生産レベルの信頼性テンセントクラウドのサーバーレスシステムによる数十億回の呼び出しで検証済みであり、テンセント元宝など数億人のユーザーを抱える製品の安定稼働をサポートし、数十万インスタンスのミニマックスによる分単位のスケジューリングという極限テストにも耐えています。
• カーネルレベルのネットワーク分離eBPFを基盤とするCubeVSは、サンドボックス間の厳格なネットワーク分離ときめ細かなアウトバウンド制御を実現し、コンテナの脱出や横方向への移動攻撃のリスクを完全に排除します。

Cube Sandboxプロジェクトのアドレス

• GitHubリポジトリ：https://github.com/TencentCloud/CubeSandbox

Cube Sandboxと類似製品との比較

Cube Sandboxの応用シナリオ

• AIエージェントのコード実行これは、Python、Shell、およびLLMによって生成されたその他のコードに対して、ハードウェアレベルで隔離された安全な実行環境を提供し、悪意のあるコードや誤ったコードがホストマシンに影響を与えることを防ぎます。
• エージェントツールの呼び出しチェーンこれは、エージェントの「思考→実行→フィードバック」ループ（ハーネスループ）をサポートし、複数のツール呼び出しと状態反復を継続的に完了します。
• エージェント強化学習トレーニング大規模な並行サンドボックスインスタンスの分単位のスケジューリングをサポートし、強化学習トレーニングにおける高並行性と低コスト実行環境という極めて高い要件を満たします。
• エンタープライズグレードのAIプログラミングアシスタントTencent YuanbaoなどのAIプログラミングシナリオをサポートする基盤となる実行プラットフォームとして、移行後、リソースコアの消費量が95.8%削減されました。
• ブラウザ自動化ブラウザインスタンスはサンドボックス内で実行でき、エージェントがウェブブラウジング、データ収集、フォーム入力などの自動化されたタスクを完了するのをサポートします。