フリースタイル、ライブフォーク機能を備えたAIコーディングエージェント向けサンドボックスをローンチ

Freestyleが提供するもの
Freestyleは、AIコーディングエージェント専用のクラウドインフラを構築しており、完全な仮想マシンとして機能するサンドボックスを提供しています。これらのVMは、エージェントの視点ではEC2インスタンスと交換可能ですが、AI開発ワークフロー向けに特化した機能を備えています。
主な技術的特徴
- ライブフォーク: 実行中のサンドボックスを水平方向に400ms未満の一時停止でフォークできます。これはファイルシステムだけでなく、メモリ状態全体をフォークします。アニメーションを含むブラウザページの途中、Minecraftサーバーの実行中、またはプロセス内でエラーが発生している場合でも、すべてのフォークはその正確な状態を維持します。
- 高速起動: サンドボックスは約500msで起動し、APIリクエストから準備完了までのVMプロビジョニングが700ms未満で行われるデモが公開されています。
- フルシステムサポート: ハードウェア仮想化を利用したフルDebianを実行し、eBPF、Fuse、runcではなくsystemd init、複数ユーザーをサポートしています。Debianで動作することが期待されるものは、これらのVMでも動作することを目指しています。
- スナップショット: VMの状態を保存し、数週間後でも正確な時点から再開できます。
- 永続性オプション: アイドルタイムアウト(例:60秒)後に一時停止し、一時停止中は$0コストで、次回実行時に再開する永続VMをサポートしています。
インフラアプローチ
Freestyleは、クラウドノード間でのVM移動では許容できるパフォーマンスが得られないと判断した後、独自のベアメタルラックで実行しています。Google CloudとAWSのベアメタルノードの月額コストがハードウェア総コストと同等であることを発見し、独自のインフラ構築に至りました。
API使用例
ソースには、さまざまなユースケースに対応した複数のコードパターンが示されています:
// App Builderパターン(Lovable、Bolt、V0など)
import { freestyle, VmSpec } from "freestyle-sandboxes";
import { VmBun } from "@freestyle-sh/with-bun";
import { VmDevServer } from "@freestyle-sh/with-dev-server";
const { repoId } = await freestyle.git.repos.create({ ... });
const { vm } = await freestyle.vms.create({
with: {
devServer: new VmDevServer({
devCommand: "bun run dev",
runtime: new VmBun(),
repo: repoId
}),
},
});
// Agentパターン(Devin、Cursor Agentなど)
import { freestyle, VmSpec } from "freestyle-sandboxes";
import { VmBun } from "@freestyle-sh/with-bun";
const { vm } = await freestyle.vms.create({
git: {
repos: [
{ repo: "https://github.com/user/repo.git" },
]
}
});
const { forks } = await vm.fork({ count: 3 });
await Promise.all([
ai(forks[0], "Build the API endpoints"),
ai(forks[1], "Build the frontend UI"),
ai(forks[2], "Write the test suite"),
]);
// コードレビューパターン(Code Rabbit、Greptileなど)
import { freestyle } from "freestyle-sandboxes";
import { VmBun } from "@freestyle-sh/with-bun";
const { vm } = await freestyle.vms.create({
git: {
repos: [{ repo: repoUrl, rev: branchRev }],
},
});
const { stdout: lint } = await vm.exec("bun run lint");
const { stdout: test } = await vm.exec("bun test");
const review = await ai(vm, "Review the diff for bugs");
await github.pulls.createReview({
body: review,
event: test.includes("FAIL") ? "REQUEST_CHANGES" : "APPROVE",
});
ターゲット層
このインフラは、テスト、開発、デプロイメントのワークフローを大規模に行うためにフルシステムサンドボックスを必要とするAIコーディングエージェントを構築または使用する開発者向けに設計されています。
📖 Read the full source: HN LLM Tools
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