A API Agentes Gerenciados na Agent Platform opera com sandboxes Linux padrão e isolados. Nesse contêiner de execução seguro e totalmente gerenciado, os agentes personalizados podem raciocinar, planejar fluxos de trabalho, executar comandos bash e ler ou gravar arquivos prontos para uso.
Cada ambiente de sandbox oferece os seguintes sistemas e controles principais:
Sistema de arquivos persistente:mantém arquivos, lógica de agente e estado de execução com segurança em interações multiturno.
Terminal Bash:oferece um ambiente seguro para executar comandos de terminal, scripts personalizados e processar arquivos locais.
Isolamento de rede:desativado por padrão. É possível declarar explicitamente uma
allowlistde rede para permitir que o agente acesse recursos da Internet pública ou faça o download de bibliotecas externas.Integrações extensíveis:oferece suporte à importação dinâmica de recursos personalizados, incluindo APIs da Web padrão, servidores do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) ou habilidades do Skill Registry.
Permissões e segurança do sandbox
Para manter os limites de segurança corporativa padrão, o sandbox remoto opera nos seguintes modelos de permissão:
Isolamento de rede:por padrão, o sandbox opera sem acesso à rede externa. Ative explicitamente a conectividade definindo uma lista de permissões de domínio na configuração do ambiente. Consulte Configurar o acesso à rede para exemplos de lista de permissões.
Execução de privilégio mínimo:depois que o acesso à rede é ativado, o contêiner não tem credenciais ou permissões administrativas privilegiadas. Ele só pode consultar locais da Internet acessíveis publicamente por padrão.
Escopo de dados para montagens do Cloud Storage e do Skill Registry: ao anexar fontes de dados externas do Google Cloud Storage ou do Skill Registry, o ambiente recebe tokens de autorização com escopo reduzido projetados para acessar apenas os diretórios ou habilidades específicos especificados nas configurações do agente. O sandbox não contém credenciais ambientais e não pode acessar outros repositórios ou arquivos no seu projeto.
Escopo de credenciais do MCP:as configurações de cabeçalho para servidores do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), que contêm tokens de autenticação de back-end, são transmitidas apenas ao acessar os endpoints específicos do MCP definidos na configuração.
Execução e gerenciamento do ciclo de vida
Esses parâmetros padrão regem a execução e o ciclo de vida do sandbox:
Ambiente de sandbox:os agentes são executados com um ambiente de sandbox totalmente gerenciado, usando o harness Antigravity para orquestração.
Tempo time to live (TTL) do sandbox : o ambiente de sandbox tem um tempo de vida útil (TTL) padrão de 7 dias. Cada nova interação redefine automaticamente esse timer para garantir que os agentes ativos permaneçam disponíveis.
Persistência da configuração do agente:o back-end armazena as configurações do agente de forma persistente, e elas permanecem até que você envie uma solicitação
DELETEexplícita para a API Agents.Colaboração do agente:vários agentes compartilham o mesmo ambiente quando você fornece o mesmo
env_iddurante a interação.
Software pré-instalado
O sandbox contém um conjunto de utilitários Linux padrão:
| Categoria | Pacotes/ferramentas |
|---|---|
| Ferramentas UNIX |
|
| Pacotes do Python 3.11 |
|
| Pacotes globais do Node.js 20 |
|
O agente pode instalar outros pacotes no ambiente de execução usando pip install ou npm install quando o acesso à rede está ativado. Esses pacotes persistem no snapshot do ambiente e permanecem disponíveis para interações que reutilizam o mesmo env_id.
Arquitetura de montagem de habilidades
Ao configurar habilidades externas de fontes como o Skill Registry em base_environment.sources de um agente, esses recursos são anexados diretamente ao sistema de arquivos do sandbox. O sistema coloca cada habilidade nos diretórios de destino especificados, preservando a estrutura de diretório do pacote de habilidades original. Essa organização ajuda a garantir que os arquivos de habilidades individuais permaneçam detectáveis pelo agente.
Exemplo de configuração de fontes
O exemplo a seguir anexa três habilidades do Skill Registry:
"sources": [
{
"type": "skill_registry",
"source": "projects/{projectID}/locations/{location}/skills/pdf-skill",
"target": "/.agent/skills/"
},
{
"type": "skill_registry",
"source": "projects/{projectID}/locations/{location}/skills/finance-skill",
"target": "/.agent/skills/"
},
{
"type": "skill_registry",
"source": "projects/{projectID}/locations/{location}/skills/git-skill",
"target": "/.agent/other-skills/"
}
]
Estrutura do sistema de arquivos do sandbox após a montagem
Depois que o ambiente de sandbox é provisionado, os arquivos são montados e estruturados no contêiner da seguinte maneira:
/ (root)
└── .agent/
├── skills/ <-- Mount Target for pdf-skill & finance-skill
│ ├── pdf-skill/ <-- Preserved skill directory
│ │ ├── SKILL.md
│ │ └── scripts/
│ └── finance-skill/ <-- Preserved skill directory
│ ├── SKILL.md
│ └── scripts/
└── other-skills/ <-- Mount Target for git-skill
└── git-skill/ <-- Preserved skill directory
├── SKILL.md
└── scripts/
Ferramentas integradas do sandbox
Ao ser executado no ambiente gerenciado, o agente tem acesso a várias ferramentas padrão:
| Nome da ferramenta | Descrição |
|---|---|
bash |
Executa um comando de shell no terminal do sandbox e retorna a saída. |
file_system |
Lê, grava e exclui o conteúdo de um arquivo e lista o conteúdo de um diretório. |
A seguir
Visão geral da API Agentes Gerenciados na Agent Platform
Saiba mais sobre a API Agentes Gerenciados na Agent Platform, um ambiente orientado por configuração e com foco em REST para criar agentes autônomos.
Criar e gerenciar agentes
Saiba como criar, atualizar, listar, receber e excluir agentes usando a API REST.
Interagir com agentes
Saiba como interagir com agentes no ambiente de execução, gerenciar o estado da sessão e substituir configurações dinamicamente.