Перше завдання агента в пісочниці: LLM пише код, мікро-VM його виконує

Агент, який пише код, корисний лише тоді, коли щось безпечно виконує цей код і повідомляє результат. Цей посібник збирає такий цикл повністю: модель пише Python-скрипт, пісочниця його запускає, а якщо він падає, помилка повертається моделі. Потім те саме завдання без жодного рядка коду, через MCP.

Потрібні Python 3.8+, токен акаунта EQVPS (див. підключення акаунта) і API-ключ моделі.

1. Спершу поставте ліміт витрат

Агент створює пісочниці сам, тож до старту дайте йому стелю. Двох доларів на день і двадцяти на місяць для експериментів вистачить із запасом:

curl -X PUT https://api.eqvps.com/api/v1/eqvps/sandboxes/budget \
  -H "Authorization: Bearer $EQVPS_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"daily_usd": 2, "monthly_usd": 20}'

Коли ліміт досягнуто, нові пісочниці отримують 429 budget_exceeded, а працюючі тимчасові видаляються. Подробиці — у розділі ліміти й оплата пісочниць.

2. Встановіть дві бібліотеки

pip install eqvps anthropic
export EQVPS_API_KEY="your-eqvps-token"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-model-key"

У прикладі використано одного провайдера моделей, але ніщо від нього не залежить. З моделлю спілкується лише функція ask().

3. Цикл «написати — запустити — виправити»

Збережіть це як agent.py:

import re
import anthropic
from eqvps import Sandbox

TASK = "Count the prime numbers below 1,000,000 and print only the number."
client = anthropic.Anthropic()

def ask(messages):
    msg = client.messages.create(model="claude-sonnet-5", max_tokens=2000, messages=messages)
    return msg.content[0].text

def extract_code(text):
    m = re.search(r"`{3}(?:python)?\n(.*?)`{3}", text, re.S)
    return m.group(1) if m else text

messages = [{"role": "user", "content": "Write a Python 3 script for this task. "
             "Reply with a single code block and nothing else.\n\nTask: " + TASK}]

with Sandbox.create(tariff="small", idle_timeout=120) as sb:
    for attempt in range(1, 4):
        reply = ask(messages)
        r = sb.run(extract_code(reply), timeout=55)
        print(f"attempt {attempt}: exit code {r.exit_code}")
        if r.ok:
            print(r.stdout.strip())
            break
        messages += [
            {"role": "assistant", "content": reply},
            {"role": "user", "content": f"The script failed with exit code {r.exit_code}.\n"
             f"stderr:\n{r.stderr[-3000:]}\nFix it. Reply with a single code block."},
        ]

Запустіть:

python3 agent.py

Зазвичай вивід — attempt 1: exit code 0, а потім 78498. Якщо перший скрипт упаде, ви побачите другу спробу з виправленою помилкою.

Що робить кожна частина:

• Sandbox.create(..., idle_timeout=120) запускає мікро-VM приблизно за секунду. Якщо ваш скрипт помре на півдорозі, пісочниця однаково видалить себе після 2 хвилин бездіяльності.
• sb.run(code, timeout=55) виконує код і повертає код повернення, stdout і stderr. Падіння коду — звичайний результат, а не виняток, тож цикл може показати його моделі.
• r.stderr[-3000:] надсилає лише кінець помилки. Повний traceback великого скрипта може марно з'їсти багато контексту моделі.
• Три спроби — свідома межа. Якщо модель не виправила скрипт за три рази, зазвичай їй потрібен кращий опис завдання, а не четверта спроба.

4. Коли завданню потрібно більше 55 секунд

Синхронний виклик триває не більше 55 секунд. Довгу роботу запускайте у фоні й чекайте:

task = sb.run(code, background=True)
result = task.wait(timeout=1800)

Завдання продовжує працювати, навіть якщо ваш wait уперся в таймаут, і до нього можна повернутися через sb.task(task_id).

5. Те саме завдання через MCP, без коду

Якщо ви працюєте в MCP-клієнті на кшталт Claude Desktop чи Cursor із MCP-сервером EQVPS, агент уже має інструменти для пісочниць: create_sandbox, run_code, exec_command, upload_file, download_file і kill_sandbox. Вистачить промпту:

Створи невелику тимчасову пісочницю. Напиши Python-скрипт, який рахує прості числа менші за 1 000 000, запусти його там, виправ, якщо впаде, скажи мені результат і видали пісочницю.

Агент зробить ті самі виклики, що й скрипт вище. Які інструменти безпечно дозволяти без підтвердження, розібрано в розділі захист MCP.

Скільки це коштувало

Пісочниця прожила помітно менше хвилини, і за неї списано мінімум у 60 секунд: $0.00055 на small. Виклик моделі коштує дорожче за пісочницю. Пробного $1 нового акаунта вистачить приблизно на 1 800 таких запусків.

Куди далі

• SDK крок за кроком: Python SDK для пісочниць за 5 хвилин або на TypeScript.
• Усі методи й помилки: довідник SDK.
• Тарифи й пробний кредит: сторінка пісочниць.