OnPrem.LLM AgentExecutor: Inicie Agentes de IA em Sandbox com Ferramentas Integradas

O AgentExecutor do OnPrem.LLM permite que agentes de IA autônomos executem tarefas complexas usando tanto modelos na nuvem quanto locais. O pipeline funciona com qualquer modelo suportado pelo LiteLLM que suporte chamadas de ferramentas, incluindo modelos na nuvem como o GPT-5.2-Codex da OpenAI, o Claude Sonnet 4.5 da Anthropic e o Gemini 1.5 Pro do Google, bem como modelos locais através do Ollama, vLLM ou llama.cpp.
Ferramentas Integradas
Por padrão, o AgentExecutor fornece acesso a nove ferramentas integradas:
read_file- Ler o conteúdo completo de arquivosread_lines- Ler intervalos específicos de linhas de arquivosedit_file- Editar arquivos via localizar/substituirwrite_file- Escrever conteúdo completo em arquivosgrep- Buscar por padrões em arquivosfind- Encontrar arquivos por padrão globrun_shell- Executar comandos de shellweb_search- Buscar informações na webweb_fetch- Buscar e ler conteúdo de URLs
Exemplos de Configuração
Você pode personalizar o acesso às ferramentas com base nos seus requisitos de segurança:
# Usar padrões (todas as ferramentas incluindo shell):
executor = AgentExecutor(model='anthropic/claude-sonnet-4-5')
Padrões mas sem acesso ao shell (mais seguro):
executor = AgentExecutor(
model='openai/gpt-5-mini',
disable_shell=True
)
Ferramentas mínimas:
executor = AgentExecutor(
model='openai/gpt-5-mini',
enabled_tools=['read_file', 'write_file']
)
Apenas pesquisa na web:
executor = AgentExecutor(
model='openai/gpt-5-mini',
enabled_tools=['web_search', 'web_fetch']
)
Execução Isolada
Por segurança, você pode executar agentes em contêineres efêmeros usando sandbox=True. Isso é importante porque agentes com acesso ao shell podem potencialmente ler ou modificar arquivos fora do diretório de trabalho. O agente opera dentro do diretório de trabalho especificado e não pode ler ou escrever fora dele, a menos que tenha acesso ao shell.
Exemplo básico com isolamento:
executor = AgentExecutor(
model='anthropic/claude-sonnet-4-5',
sandbox=True,
)
result = executor.run(
task="""
Crie um módulo simples de calculadora em Python com o seguinte:
- calculator.py com funções add, subtract, multiply, divide
- test_calculator.py com testes pytest
- Todos os testes devem passar
""",
working_dir='./calculator_project'
)
Essa abordagem é útil para desenvolvedores que precisam automatizar tarefas de programação mantendo limites de segurança. A ferramenta requer a instalação do PatchPal com pip install patchpal.
📖 Read the full source: HN AI Agents
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