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コード実行
LLMが生成したコードを隔離された環境で安全に実行し、計算やデータ処理を行います
複雑さ: highツール利用
30秒でわかる概要
- 概要
- プロンプトからコードを生成し、隔離されたサンドボックスで実行し、出力とエラーを取得してエージェントが処理できるようにします。
- 使いどころ
- 計算、データ変換、ファイル処理、検証などが必要で、LLM の推論だけでは不十分なタスク。
- 注意点
- サンドボックスはリソースを漏らしたり、静かに失敗したりします。生成されたコードのロジックは実行前に必ず検証し、厳格なタイムアウトを設定してください。
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コード実行: 概要
LLMが生成したコードを隔離された環境で安全に実行し、計算やデータ処理を行います
- Dynamic code generation
- Safe execution environments
- Multiple language support
- Result validation
- Error handling and debugging
- Resource management
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- SandboxEval: Comprehensive Test Suite for LLM Assessment Environments
- Security of AI Agents: System Security Perspective on VulnerabilitiesarXiv:2406.08689
- Vulnerability Handling of AI-Generated CodearXiv:2408.08549
- Optimizing AI-Assisted Code Generation: Security & Quality
- SWE-bench: Real-World Software Engineering Benchmark
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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