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

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: March 20, 2026🔗 Source
OnPrem.LLM AgentExecutor: Inicie Agentes de IA em Sandbox com Ferramentas Integradas
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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 arquivos
  • read_lines - Ler intervalos específicos de linhas de arquivos
  • edit_file - Editar arquivos via localizar/substituir
  • write_file - Escrever conteúdo completo em arquivos
  • grep - Buscar por padrões em arquivos
  • find - Encontrar arquivos por padrão glob
  • run_shell - Executar comandos de shell
  • web_search - Buscar informações na web
  • web_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'] )

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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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