サンドボックス外のエージェントハーネス: 持続的実行とコールドスタート

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Mendralのブログでは、エージェントハーネス(LLMにプロンプトを送信し、ツールコールを実行し、結果をフィードバックするループ)は、特にマルチユーザーエージェントの場合、サンドボックスの外部で実行すべきだと主張しています。2つのアーキテクチャを比較し、外部モデルを採用する際に解決した3つの課題を詳述しています。
2つのアーキテクチャ
- ハーネスをサンドボックス内に配置: ループは、処理対象のコードと同じコンテナ内に存在します。ツールコール(bash、read、write)はローカルで実行されます。スキルやメモリはコンテナのファイルシステム上のファイルです。これはClaude Codeがローカルで行っている方法です。実行モデルはシンプルですが、認証情報がサンドボックス内にあり、サンドボックスがセッションそのものであるため(セッションを失うと進捗も失われる)、マルチユーザー環境では分散ファイルシステムの問題が生じます。
- ハーネスをサンドボックス外に配置: ループはバックエンドで実行され、APIを介してサンドボックスを呼び出してツールを実行します。認証情報はサンドボックス外に保たれるため、権限モデルが不要になります。サンドボックスはアイドル時に一時停止でき、使い捨て可能(障害に耐える)になり、マルチユーザー共有は分散ファイルシステムではなく共有データベースの問題になります。
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解決した3つの課題
- 永続的な実行: エージェントセッションは数時間実行される可能性があり、デプロイや障害にも耐える必要があります。MendralはチェックポイントにInngestを使用しています。各ターンがステップとなり、サーバーが再起動してもループは中断したところから再開します。
- 低コールドスタートを実現するサンドボックスのライフサイクル: ループはほとんどの時間(LLM呼び出し中など)中断されています。Blaxelを使用して、スタンバイ状態から約25msでサンドボックスを再開し、インタラクティブなターン中の数秒に及ぶコールドスタートを回避しています。
- ファイルシステムの抽象化: ハーネスとサンドボックスが異なるマシン上にあるため、共有ファイルシステムは利用できなくなります。Mendralはこれに対処する必要があったと述べていますが、この記事では最初の2つを解決すべき主要な課題として焦点を当てています。
この記事では、永続的な実行とコールドスタート処理の複雑さにもかかわらず、外部モデルがマルチユーザー設定に優れていると結論付けています。
📖 Read the full source: HN AI Agents
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