許多代理程式工作 (例如財務計算和資料科學工作流程) 都需要代理程式生成及執行程式碼。Agent Engine Code Execution 可讓代理在受到隔離與管理的安全沙箱環境中執行程式碼。
程式碼執行的功能包括：
沙箱不到一秒就能建立完畢並執行程式碼。
沙箱支援檔案輸入和輸出，整個要求或回應的大小上限為 100 MB。
沙箱最多可保留 14 天的執行狀態 (記憶體)。這項存留時間 (TTL) 設定可供設定。
程式碼執行功能是 Vertex AI Agent Engine 套件的一部分。不過，您不需要將代理部署至 Vertex AI Agent Engine，即可使用程式碼執行功能。代理程式可以在任何地方執行，包括本機。
程式碼執行功能適用於任何代理程式架構和生成模型。
以下是使用程式碼執行沙箱的主要作業：
建立沙箱：建立安全隔離空間，執行不受信任或可能有害的程式碼。這種隔離方式可防止程式碼存取系統資源、檔案或網路，進而降低安全性風險。需要安全地執行程式碼時，沙箱就非常重要，例如資料科學代理程式、自動化調度管理指令碼，或開發測試期間。沙箱提供的檔案系統有限，且無法存取網路。
取得沙箱：顯示特定程式碼執行沙箱的設定和狀態。你可以查看詳細資料，例如目前狀態 (例如執行中或已停止) 和存留時間 (TTL)。這樣一來，您就能追蹤沙箱，並在執行程式碼前後驗證沙箱狀態。
列出沙箱：列出專案中的所有程式碼執行沙箱。您可以依沙箱狀態或類型等條件篩選結果。 方便您檢查、監控及管理專案中的多個沙箱。
執行程式碼：將程式碼和任何必要輸入檔案傳送至沙箱，安全地執行程式碼。回應會包含結果，例如標準輸出 (
stdout)、標準錯誤 (stderr) 和程式碼產生的任何檔案。沙箱也可以維護狀態，讓後續的Execute Code呼叫建構在先前的呼叫上。這對於互動式工作階段或複雜工作至關重要，因為環境需要跨多個程式碼執行作業維持狀態。
支援的程式庫
程式碼執行沙箱包含下列程式庫。您無法安裝自己的程式庫。
attrs==25.3.0
chess==1.11.2
contourpy==1.3.1
fpdf==1.7.2
geopandas==1.0.1
imageio==2.37.0
jinja2==3.1.6
joblib==1.4.2
jsonschema==4.23.0
jsonschema-specifications==2024.10.1
lxml==5.3.1
matplotlib==3.10.1
mpmath==1.3.0
numpy==2.1.3
opencv-python==4.11.0.86
openpyxl==3.1.5
ortools==9.14.6206
packaging==24.0
pandas==2.2.3
pillow==11.1.0
plotly==6.1.2
protobuf==6.31.1
PyPDF2==3.0.1
pylatex==1.4.2
pyparsing==3.2.1
python-dateutil==2.9.0.post0
python-docx==1.1.2
python-pptx==1.0.2
reportlab==4.3.1
scikit-learn==1.6.1
scipy==1.15.2
seaborn==0.13.2
six==1.17.0
striprtf==0.0.28
sympy==1.13.3
tabulate==0.9.0
tensorflow==2.20.0
toolz==1.0.0
xlrd==2.0.1
XlsxWriter==3.2.0