Ejecución de código

Muchas tareas de agentes, como los cálculos financieros y los flujos de trabajo de ciencia de datos, requieren que un agente genere y ejecute código. La Ejecución de código permite que tu agente ejecute código en un entorno de zona de pruebas seguro, aislado y administrado.

Las funciones de Ejecución de código incluyen las siguientes:

  • Las zonas de pruebas se pueden crear y ejecutar código en menos de un segundo.

  • Las zonas de pruebas admiten la entrada y salida de archivos de hasta 100 MB para toda la solicitud o respuesta.

  • Las zonas de pruebas mantienen su estado de ejecución (memoria) durante un máximo de 14 días. Este parámetro de configuración de tiempo de actividad (TTL) se puede configurar.

No es necesario que implementes tu agente en Agent Platform para usar la Ejecución de código. Tu agente puede ejecutarse en cualquier lugar, incluso de forma local.

La Ejecución de código funciona con cualquier framework de agente y cualquier modelo generativo.

Estas son las operaciones principales para trabajar con una zona de pruebas de Ejecución de código:

  • Crear zona de pruebas: Crea un espacio seguro y aislado para ejecutar código no confiable o potencialmente dañino. Este aislamiento reduce los riesgos de seguridad, ya que evita que el código toque los recursos, los archivos o la red de tu sistema. Una zona de pruebas es fundamental cuando necesitas ejecutar código de forma segura, como para agentes de ciencia de datos, secuencias de comandos de orquestación o durante las pruebas de desarrollo. La zona de pruebas ofrece un sistema de archivos limitado y no tiene acceso a la red.

  • Obtener zona de pruebas: Muestra la configuración y el estado de una zona de pruebas de Ejecución de código específica. Puedes verificar detalles como su estado actual (por ejemplo, en ejecución o detenido) y el tiempo de actividad (TTL). Esto te permite hacer un seguimiento de tus zonas de pruebas y verificar su estado antes o después de ejecutar el código.

  • Enumerar zonas de pruebas: Enumera todas las zonas de pruebas de Ejecución de código de tu proyecto. Puedes filtrar los resultados por criterios como el estado o el tipo de zona de pruebas. Esto ayuda a verificar, supervisar y administrar muchas zonas de pruebas en tu proyecto.

  • Ejecutar código: Envía tu código junto con los archivos de entrada necesarios a la zona de pruebas para una ejecución segura. La respuesta incluye los resultados, como la salida estándar (stdout), el error estándar (stderr) y cualquier archivo que genere el código. La zona de pruebas también puede mantener el estado, lo que permite que las llamadas posteriores a Execute Code se basen en las llamadas anteriores. Esto es fundamental para las sesiones interactivas o las tareas complejas que necesitan que el entorno mantenga el estado en varias ejecuciones de código.

Bibliotecas compatibles

La zona de pruebas de Ejecución de código incluye las siguientes bibliotecas categorizadas por caso de uso. No puedes instalar tus propias bibliotecas en el entorno de zona de pruebas.

Ciencia de datos y aprendizaje automático

En esta sección, se incluyen bibliotecas esenciales para el análisis de datos, la manipulación, el aprendizaje automático y la computación numérica.

Manejo de datos y valores numéricos principales

  • numpy (2.1.3): Es un paquete fundamental para la computación numérica en Python, que proporciona compatibilidad con matrices y matrices grandes y multidimensionales, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar en estas matrices.
  • pandas (2.2.3): Es una potente biblioteca de análisis y manipulación de datos que ofrece estructuras de datos como DataFrame y Series para controlar datos estructurados.
  • scipy (1.15.2): Es un ecosistema de software de código abierto para matemáticas, ciencia y ingeniería. Se basa en NumPy y proporciona una gran cantidad de rutinas numéricas eficientes y fáciles de usar.
  • pyarrow (18.1.0): Es una plataforma de desarrollo entre lenguajes para datos en la memoria. Es particularmente útil para el manejo eficiente de datos y la interoperabilidad entre sistemas.
  • numexpr (2.14.1): Es un evaluador de expresiones numéricas rápidas para NumPy que optimiza las operaciones de matrices.
  • narwhals (2.19.0): Proporciona una forma de escribir código que funciona en varias bibliotecas de DataFrame (como Pandas y Polars).

Frameworks de aprendizaje automático

  • scikit-learn (1.6.1): Son herramientas simples y eficientes para la minería y el análisis de datos, basadas en NumPy, SciPy y matplotlib.
  • tensorflow (2.20.0): Es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático.
  • keras (3.14.0): Es una API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano.
  • xgboost (3.2.0): Es una biblioteca de potenciación de gradiente distribuido y optimizada diseñada para ser muy eficiente, flexible y portátil.
  • thinc (8.3.13): Es una biblioteca de aprendizaje profundo ligera que ofrece una API de programación funcional elegante, con verificación de tipos para componer modelos.

Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

  • nltk (3.9.1): Es la plataforma líder para compilar programas de Python para trabajar con datos de lenguaje humano.
  • spacy (3.8.14): Es una biblioteca para el procesamiento avanzado de lenguaje natural en Python y Cython.
  • spacy-legacy (3.0.12): Son componentes heredados para spaCy.
  • spacy-loggers (1.0.5): Son utilidades de registro para proyectos de spaCy.
  • textblob (0.19.0): Es una biblioteca de procesamiento de texto simplificada que proporciona una API simple para tareas comunes de PLN.
  • catalogue (2.0.10): Es una biblioteca pequeña para registros de funciones que se usa con frecuencia en canalizaciones de PLN.
  • confection (1.3.3): Es un sistema de configuración que se usa con frecuencia con spaCy.
  • cymem (2.0.13): Es la administración de memoria para Cython, que usa spaCy.
  • murmurhash (1.0.15): Son vinculaciones de Cython para MurmurHash, que usa spaCy.
  • preshed (3.0.13): Son tablas hash y filtros de Bloom de Cython, que usa spaCy.
  • srsly (2.5.3): Son utilidades de serialización modernas de alto rendimiento para Python.
  • wasabi (1.1.3): Son utilidades ligeras de impresión y formato de consola.
  • weasel (1.0.0): Es una interfaz de línea de comandos para proyectos de spaCy.

Computación científica y simbólica

  • mpmath (1.3.0): Es una biblioteca de Python para la aritmética de punto flotante real y compleja con precisión arbitraria.
  • sympy (1.13.3): Es una biblioteca de Python para matemáticas simbólicas.
  • networkx (3.6.1): Es un paquete para la creación, la manipulación y el estudio de la estructura, la dinámica y las funciones de redes complejas.

Rendimiento y optimización

  • numba (0.64.0): Es un compilador Just-in-Time para Python que traduce un subconjunto de código de Python y NumPy en código máquina rápido.
  • llvmlite (0.46.0): Son vinculaciones de LLVM Python ligeras para usar con Numba.
  • blis (1.3.3): Es una biblioteca de álgebra lineal similar a BLAS, que suele ser una dependencia de los paquetes numéricos.
  • opt_einsum (3.4.0): Son expresiones einsum de optimización en NumPy, TensorFlow y otras bibliotecas de matrices.
  • optree (0.19.0): Es la manipulación optimizada de PyTree en JAX.
  • nvidia-nccl-cu12 (2.29.7): Es la biblioteca de comunicaciones colectivas de NVIDIA para la comunicación de múltiples GPU.

Modelado estadístico

  • statsmodels (0.14.6): Proporciona clases y funciones para la estimación de muchos modelos estadísticos diferentes, así como para realizar pruebas estadísticas y exploración de datos estadísticos.
  • patsy (1.0.2): Es una biblioteca de Python para describir modelos estadísticos y compilar matrices de diseño.

Investigación operativa

  • ortools (9.14.6206): Son las herramientas de optimización de Google, un conjunto de herramientas para la optimización combinatoria.

Visualización

Bibliotecas para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.

  • matplotlib (3.10.1): Es una biblioteca integral para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python.
  • matplotlib-inline (0.2.1): Es un backend para incorporar diagramas de matplotlib en notebooks de Jupyter.
  • matplotlib-venn (1.1.2): Es una biblioteca para trazar diagramas de Venn.
  • seaborn (0.13.2): Es una biblioteca de visualización de datos estadísticos basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.
  • plotly (6.1.2): Es una biblioteca de gráficos interactivos que facilita la creación de gráficos hermosos y de calidad de publicación en línea y sin conexión.
  • bokeh (3.8.2): Es una biblioteca de visualización interactiva que se orienta a los navegadores web modernos para la presentación.
  • mizani (0.13.5): Son escalas para gráficos de Python, inspiradas en ggplot2.
  • contourpy (1.3.1): Proporciona algoritmos de generación de líneas de contorno.
  • cycler (0.12.1): Son ciclos de estilo componibles para matplotlib.
  • fonttools (4.62.1): Es una biblioteca para manipular fuentes.
  • kiwisolver (1.5.0): Es una implementación eficiente de C++ del algoritmo de resolución de restricciones de Cassowary.

Procesamiento de imágenes y videos

Bibliotecas para trabajar con datos de imágenes y videos.

  • opencv-python (4.11.0.86): Son vinculaciones de Python para OpenCV, una biblioteca de funciones de programación orientada principalmente a la visión artificial en tiempo real.
  • pillow (11.1.0): Es una bifurcación amigable de la biblioteca de imágenes de Python (PIL) que agrega compatibilidad para abrir, manipular y guardar muchos formatos de archivos de imagen diferentes.
  • imageio (2.37.0): Es una biblioteca para leer y escribir una amplia gama de datos de imágenes, incluidas imágenes animadas, videos y datos volumétricos.
  • scikit-image (0.25.2): Es una colección de algoritmos para el procesamiento de imágenes.
  • tifffile (2026.4.11): Lee y escribe archivos TIFF.

Manejo de archivos y E/S

Bibliotecas para leer, escribir y manipular varios formatos de archivos.

Excel

  • openpyxl (3.1.5): Es una biblioteca para leer y escribir archivos xlsx/xlsm/xltx/xltm de Excel 2010.
  • xlrd (2.0.1): Es una biblioteca para que los desarrolladores extraigan datos de archivos de hojas de cálculo de Microsoft Excel (tm).
  • XlsxWriter (3.2.0): Es un módulo para crear archivos de Excel en formato XSLX.

PDF

  • PyPDF2 (3.0.1): Es una biblioteca de PDF de Python puro capaz de dividir, combinar, recortar y transformar las páginas de archivos PDF.
  • fpdf (1.7.2): Es una biblioteca simple para la generación de PDF.
  • reportlab (4.3.1): Es una biblioteca potente para crear archivos PDF.
  • PyLaTeX (1.4.2): Es una biblioteca para crear y compilar archivos LaTeX.

Word

  • python-docx (1.1.2): Es una biblioteca para crear y actualizar archivos de Microsoft Word (.docx).

PowerPoint

  • python-pptx (1.0.2): Es una biblioteca para crear y actualizar archivos de PowerPoint (.pptx).

XML/HTML

  • lxml (5.3.1): Es una biblioteca fácil de usar y con muchas funciones para procesar XML y HTML.
  • et_xmlfile (2.0.0): Es una biblioteca de baja memoria para crear archivos XML grandes.

Markdown

  • Markdown (3.10.2): Es una implementación de Python de Markdown de John Gruber.
  • markdown-it-py (4.0.0): Es un analizador de Markdown, hecho correctamente. Compatibilidad con CommonMark del 100%.
  • mdurl (0.1.2): Son utilidades de URL para Markdown.

YAML

  • PyYAML (6.0.3): Es un analizador y emisor de YAML para Python.

RTF

  • striprtf (0.0.28): Es una biblioteca para extraer texto sin formato de documentos RTF.

E/S de archivos generales

  • h5py (3.16.0): Es una interfaz de Python para el formato de datos binarios HDF5.
  • smart_open (7.6.0): Son utilidades para transmitir archivos grandes (S3, HDFS, GCS, etcétera).
  • cloudpathlib (0.23.0): Son clases de estilo pathlib para Cloud Storage.

Web y redes

Bibliotecas para solicitudes web, desarrollo de servidores y comunicación de red.

  • requests (2.33.1): Es una biblioteca HTTP elegante y simple para Python, diseñada para seres humanos.
  • httpx (0.28.1): Es un cliente HTTP con todas las funciones para Python, con compatibilidad para HTTP/1.1 y HTTP/2, y capacidades asíncronas.
  • httpcore (1.0.9): Es un cliente HTTP de bajo nivel que forma el núcleo de HTTPX.
  • urllib3 (2.6.3): Es un cliente HTTP potente y fácil de usar para Python.
  • grpcio (1.80.0): Es una biblioteca de gRPC (llamada de procedimiento remoto de Google) de Python.
  • h11 (0.16.0): Es una implementación de HTTP/1.1 de E/S propia de Python puro.
  • idna (3.11): Compatibilidad con nombres de dominio internacionalizados en aplicaciones (IDNA) 2008.
  • certifi (2026.2.25): Proporciona la colección cuidadosamente seleccionada de certificados raíz de Mozilla para validar la confiabilidad de los certificados SSL.
  • tornado (6.5.5): Es un framework web y una biblioteca de redes asíncronas.
  • Werkzeug (3.1.8): Es una biblioteca integral de aplicaciones web WSGI.
  • Jinja2 (3.1.6): Es un lenguaje de plantillas moderno y fácil de usar para diseñadores para Python.
  • MarkupSafe (3.0.3): Agrega cadenas no confiables de forma segura al lenguaje de marcado HTML/XML.

Herramientas y utilidades de desarrollo

Utilidades generales, herramientas para compilar aplicaciones y ayudas para el desarrollo.

Empaquetado y distribución

  • pip (24.2): Es el instalador de paquetes para Python.
  • setuptools (82.0.1): Es una biblioteca para empaquetar proyectos de Python.
  • wheel (0.46.3): Es un formato de paquete compilado para Python.
  • packaging (24.0): Son utilidades principales para paquetes de Python.

Interfaces de línea de comandos (CLI)

  • click (8.3.2): Es un kit de herramientas de creación de interfaz de línea de comandos componible.
  • typer (0.24.1): Es una biblioteca para compilar aplicaciones de CLI con sugerencias de tipo.
  • rich (15.0.0): Es una biblioteca para texto enriquecido y un formato hermoso en la terminal.
  • termcolor (3.3.0): Es un formato de color ANSII para la salida en la terminal.
  • tqdm (4.67.3): Es una barra de progreso rápida y extensible para Python y CLI.
  • shellingham (1.5.4): Es una herramienta para detectar el shell de un usuario.

Validación de datos y esquemas

  • pydantic (2.13.1): Es la validación de datos y la administración de la configuración con anotaciones de tipo de Python.
  • pydantic_core (2.46.1): Es la lógica de validación principal para Pydantic.
  • annotated-types (0.7.0): Son tipos de restricciones reutilizables para argumentos de funciones, variables y campos de clase de datos.
  • jsonschema (4.23.0): Es la implementación de JSON Schema para Python.
  • jsonschema-specifications (2024.10.1): Son los metaesquemas y vocabularios de JSON Schema.
  • referencing (0.37.0): Es la resolución de referencias JSON.

Serialización

  • protobuf (6.31.1): Son los búferes de protocolo de Google.
  • flatbuffers (25.12.19): Es una biblioteca de serialización multiplataforma eficiente.

Simultaneidad y paralelismo

  • anyio (4.13.0): Es una capa de compatibilidad asíncrona que te permite escribir código asíncrono que funciona en diferentes bucles de eventos asíncronos.
  • joblib (1.4.2): Es una canalización ligera: herramientas para ejecutar funciones de Python como una canalización.
  • threadpoolctl (3.6.0): Es una interfaz de Python para controlar la cantidad de subprocesos que se usan en los grupos de subprocesos de bibliotecas comunes.

Análisis

  • pyparsing (3.2.1): Es un enfoque alternativo para crear y ejecutar gramáticas simples, en comparación con el enfoque estándar de lex/yacc.
  • astunparse (1.6.3): Es un analizador para árboles de sintaxis abstracta de Python.

Interfaz de función externa (FFI) y de bajo nivel

  • libclang (18.1.1): Son vinculaciones de Clang Python.

Fecha y hora

  • python-dateutil (2.9.0.post0): Son extensiones del módulo datetime estándar.
  • pytz (2025.2): Son definiciones de zonas horarias mundiales, modernas e históricas.
  • tzdata (2025.3): Son datos de zona horaria.

Utilidades generales

  • attrs (25.3.0): Son clases sin código de plantilla.
  • toolz (1.0.0): Es una biblioteca estándar funcional para Python.
  • six (1.17.0): Son utilidades de compatibilidad con Python 2 y 3.
  • wrapt (2.1.2): Es un módulo para decoradores, wrappers y monkey patching.
  • immutabledict (4.3.1): Es un diccionario inmutable.
  • ordered-set (4.1.0): Es una estructura de datos mutable que es un híbrido de una lista y un conjunto.
  • lazy-loader (0.5): Importa módulos de Python de forma diferida.
  • google-pasta (0.2.0): Es una biblioteca para refactorizar código de Python.
  • traitlets (5.14.3): Es un sistema de configuración para aplicaciones de Python.
  • regex (2026.4.4): Es un módulo de expresión regular alternativo para reemplazar el módulo re de Python.
  • chardet (7.4.3): Es un detector universal de codificación de caracteres.
  • charset-normalizer (3.4.7): Es el primer detector universal de conjuntos de caracteres real.
  • typing_extensions (4.15.0): Son sugerencias de tipo experimentales y portadas para Python 3.7 y versiones posteriores.
  • typing-inspection (0.4.2): Es la inspección en tiempo de ejecución de tipos en Python.
  • Pygments (2.20.0): Es un resaltador de sintaxis de Python.
  • ml_dtypes (0.5.4): Son dtypes para el aprendizaje automático.
  • rpds-py (0.30.0): Son estructuras de datos persistentes de Rust para Python.
  • annotated-doc (0.0.4): Es una biblioteca para la anotación de documentos.
  • namex (0.1.0): Es una biblioteca de utilidades.

Depuración y generación de perfiles

  • tensorboard (2.20.0): Es el kit de herramientas de visualización de TensorFlow.
  • tensorboard-data-server (0.7.2): Es un servidor de datos para TensorBoard.

Geoespacial

Bibliotecas diseñadas específicamente para controlar datos geoespaciales.

  • geopandas (1.0.1): Extiende los tipos de datos que usa Pandas para permitir operaciones espaciales en tipos geométricos.
  • pyogrio (0.12.1): Es la E/S vectorizada para formatos de archivos vectoriales geoespaciales.
  • pyproj (3.7.2): Es una interfaz de Python para PROJ (biblioteca de transformaciones de coordenadas y proyecciones cartográficas).
  • shapely (2.1.2): Es un paquete para la manipulación y el análisis de objetos geométricos planos.
  • xyzservices (2026.3.0): Es la fuente de proveedores de mosaicos XYZ.

Varios

  • chess (1.11.2): Es una biblioteca de ajedrez de Python puro con generación y validación de movimientos, análisis y escritura de PGN, y mucho más.
  • gast (0.7.0): Es un convertidor genérico de AST a AST.

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