Tilde.run: Песочница для агентов с транзакционной версионированной файловой системой

Tilde.run — это песочница для AI-агентов, которая превращает каждый запуск агента в обратимую транзакцию. Она создает единую версионируемую файловую систему из нескольких источников данных — GitHub, S3 и Google Drive монтируются как единая директория ~/sandbox. Каждый файл версионируется с первого коммита, и любой запуск агента может быть отменен мгновенно одной командой.
Ключевые функции
Версионируемая компонуемая файловая система
Настоящая POSIX-файловая система — любой инструмент, любой язык, без SDK. Монтируйте код из GitHub, обучающие данные из S3 и документы из Google Drive как единую директорию ~/sandbox. Примеры монтирования:
4 mounts
~/sandbox
├── code github acme/ml-pipeline
├── data s3 acme-data/training
├── docs gdrive team-wiki
└── output local
Все версионируется, все отменяемо.
Безопасные бессерверные песочницы
Каждый запуск — это транзакция в свежем изолированном контейнере. При чистом завершении изменения фиксируются атомарно; при сбое ничего не меняется. Никакого восстановления резервных копий, никакой ручной очистки.
Сетевая изоляция
Облачные метаданные, частные сети и неавторизованные хосты блокируются по умолчанию. Каждый исходящий запрос проверяется политиками и логируется. Пример журнала исходящих запросов:
12:04:01 GET api.openai.com /v1/completions ALLOW
12:04:03 POST api.anthropic.com /v1/messages ALLOW
12:04:05 GET pypi.org /simple/pandas ALLOW
12:04:07 POST evil-exfil.io /upload DENY
12:04:08 GET 169.254.169.254 /metadata DENY
12:04:09 PUT registry.npmjs.org /my-pkg DENY
Путешествия во времени и аудит
Просматривайте всю временную шкалу, изучайте различия и откатывайте любой коммит мгновенно. Каждое изменение привязано к человеку, процессу или агенту, который его создал.
RBAC для агентов
Агенты имеют ограниченные разрешения — никогда полного доступа пользователя. Гибкие политики на простом DSL. Пример политики:
analyst-policy
GetObject (path: "/data/*") ?
PutObject (path: "/reports/*") # требуется одобрение человека!
! PutObject (path: "/secrets/*")
Быстрый старт
Установка одной строкой:
$ curl -fsSL https://tilde.run/install | sh
Запуск агента в песочнице:
$ tilde exec my-team/documents \
--image python:3.12 \
-- /sandbox/code/agent.py --input /sandbox/data/reports
sandbox running...
sandbox completed. exit code: 0, commit id: c9d0e1f2
Или запуск интерактивной оболочки:
$ tilde shell my-team/documents --image python:3.12
root@sb-7f3a9c01:/sandbox$ _
Python SDK:
import tilde
repo = tilde.repository("my-team/documents")
with repo.shell(image="python:3.12") as sh:
sh.run("pip install pandas")
result = sh.run("python agent.py --input /sandbox/data")
print(result.stdout.text())
Интегрируется с Claude, AWS S3, LangGraph, Google Drive и Hugging Face.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Когнитор: Локально-ориентированная агентная ОС с архитектурой PGE Trinity
Cognithor — это полностью локальная, автономная операционная система для агентов, разработанная за год в 16 этапов. Она использует архитектуру PGE Trinity (Планировщик → Контролёр → Исполнитель), включает более 11 609 тестов с покрытием 89% и поддерживает 16 провайдеров LLM, включая Ollama и LM Studio.

Создание голосовой мультиагентной системы на основе Claude Code
Разработчик создал голосовой интерфейс для Claude Code с активацией по ключевому слову, параллельными под-агентами, автоматическими проверками и отслеживанием процессов. Полный технический разбор с верификацией говорящего и PID-наблюдателем.

Центр управления Claude v5.0.0 добавляет поддержку Fable 5 с первого дня с возможностью переключения в середине сессии
Claude Command Center v5.0.0 добавляет первоклассную поддержку нового уровня Fable 5 от Anthropic, включая переключение моделей во время сессии, переработанный выбор модели и исправление ошибок CLI с версионированными псевдонимами.

Использование /probe для выявления галлюцинаций ИИ перед написанием кода
Разработчик делится техникой под названием /probe, которая заставляет ИИ-генерируемые планы делать нумерованные утверждения с ожидаемыми значениями, а затем проверяет реальную систему, чтобы выявить расхождения. Метод обнаружил четыре фактические ошибки в описании Claude собственного формата JSONL, которые могли бы вызвать баги в коде.