Eksekusi Kode

Banyak tugas agen, seperti perhitungan keuangan dan alur kerja ilmu data, mengharuskan agen membuat dan mengeksekusi kode. Eksekusi Kode memungkinkan agen Anda menjalankan kode di lingkungan sandbox yang aman, terisolasi, dan terkelola.

Fitur Eksekusi Kode mencakup:

  • Sandbox dapat dibuat dan menjalankan kode dalam waktu kurang dari satu detik.

  • Sandbox mendukung input dan output file hingga 100 MB untuk seluruh permintaan atau respons.

  • Sandbox mempertahankan status eksekusinya (memori) hingga 14 hari. Setelan time to live (TTL) ini dapat dikonfigurasi.

Anda tidak perlu men-deploy agen ke Agent Platform untuk menggunakan Eksekusi Kode. Agen Anda dapat berjalan di mana saja, bahkan secara lokal.

Eksekusi Kode berfungsi dengan framework agen dan model generatif apa pun.

Berikut adalah operasi utama untuk menggunakan sandbox Eksekusi Kode:

  • Buat sandbox: membuat ruang yang aman dan terisolasi untuk menjalankan kode yang tidak tepercaya atau berpotensi berbahaya. Isolasi ini mengurangi risiko keamanan dengan mencegah kode menyentuh resource, file, atau jaringan sistem Anda. Sandbox sangat penting saat Anda perlu menjalankan kode dengan aman, seperti untuk agen ilmu data, skrip orkestrasi, atau selama pengujian pengembangan. Sandbox menawarkan sistem file terbatas dan tidak ada akses jaringan.

  • Dapatkan sandbox: menampilkan konfigurasi dan status sandbox Eksekusi Kode tertentu. Anda dapat memeriksa detail seperti statusnya saat ini (misalnya, berjalan atau dihentikan) dan waktu tayang (TTL). Dengan begitu, Anda dapat melacak sandbox dan memverifikasi statusnya sebelum atau setelah menjalankan kode.

  • Mencantumkan sandbox: mencantumkan semua sandbox Eksekusi Kode di project Anda. Anda dapat memfilter hasil menurut kriteria seperti status atau jenis sandbox. Hal ini membantu memeriksa, memantau, dan mengelola banyak sandbox dalam project Anda.

  • Mengeksekusi kode: mengirimkan kode Anda beserta file input yang diperlukan ke sandbox untuk eksekusi yang aman. Respons mencakup hasil, seperti output standar (stdout), error standar (stderr), dan file apa pun yang dihasilkan kode. Sandbox juga dapat mempertahankan status, yang memungkinkan panggilan Execute Code berikutnya dibangun berdasarkan panggilan sebelumnya. Hal ini sangat penting untuk sesi interaktif atau tugas kompleks yang memerlukan lingkungan untuk mempertahankan status di beberapa eksekusi kode.

Library yang didukung

Sandbox Eksekusi Kode mencakup library berikut yang dikategorikan berdasarkan kasus penggunaan. Anda tidak dapat menginstal library sendiri di lingkungan sandbox.

Data Science & Machine Learning

Bagian ini mencakup library penting untuk analisis data, manipulasi, machine learning, dan komputasi numerik.

Penanganan Data Inti & Numerik

  • numpy (2.1.3): Paket fundamental untuk komputasi numerik di Python, yang menyediakan dukungan untuk array dan matriks multidimensi yang besar, beserta koleksi besar fungsi matematika tingkat tinggi untuk mengoperasikan array ini.
  • pandas (2.2.3): Library analisis dan manipulasi data yang canggih, menawarkan struktur data seperti DataFrame dan Series untuk menangani data terstruktur.
  • scipy (1.15.2): Ekosistem software open source untuk matematika, sains, dan teknik. Library ini dibangun berdasarkan NumPy dan menyediakan sejumlah besar rutinitas numerik yang efisien dan mudah digunakan.
  • pyarrow (18.1.0): Platform pengembangan lintas bahasa untuk data dalam memori. Hal ini sangat berguna untuk penanganan data yang efisien dan interoperabilitas antar-sistem.
  • numexpr (2.14.1): Evaluator ekspresi numerik cepat untuk NumPy, yang mengoptimalkan operasi array.
  • narwhals (2.19.0): Menyediakan cara untuk menulis kode yang berfungsi di beberapa library DataFrame (seperti pandas dan Polars).

Framework Machine Learning

  • scikit-learn (1.6.1): Alat sederhana dan efisien untuk penambangan data dan analisis data, yang dibangun di atas NumPy, SciPy, dan matplotlib.
  • tensorflow (2.20.0): Platform open source menyeluruh untuk machine learning.
  • keras (3.14.0): API jaringan neural tingkat tinggi, ditulis dalam Python dan dapat berjalan di atas TensorFlow, CNTK, atau Theano.
  • xgboost (3.2.0): Library gradient boosting terdistribusi yang dioptimalkan dan dirancang agar sangat efisien, fleksibel, dan portabel.
  • thinc (8.3.13): Library deep learning ringan yang menawarkan API pemrograman fungsional yang elegan dan diperiksa jenisnya untuk menyusun model.

Natural Language Processing (NLP)

  • nltk (3.9.1): Platform terkemuka untuk membangun program Python yang dapat memproses data bahasa manusia.
  • spacy (3.8.14): Library untuk Pemrosesan Bahasa Alami tingkat lanjut di Python dan Cython.
  • spacy-legacy (3.0.12): Komponen lama untuk spaCy.
  • spacy-loggers (1.0.5): Utilitas logging untuk project spaCy.
  • textblob (0.19.0): Library pemrosesan teks yang disederhanakan, menyediakan API sederhana untuk tugas NLP umum.
  • catalogue (2.0.10): Library kecil untuk pendaftaran fungsi, sering digunakan dalam pipeline NLP.
  • confection (1.3.3): Sistem konfigurasi, sering digunakan dengan spaCy.
  • cymem (2.0.13): Pengelolaan memori untuk Cython, yang digunakan oleh spaCy.
  • murmurhash (1.0.15): Binding Cython untuk MurmurHash, yang digunakan oleh spaCy.
  • preshed (3.0.13): Tabel hash dan filter bloom Cython, yang digunakan oleh spaCy.
  • srsly (2.5.3): Utilitas serialisasi berperforma tinggi modern untuk Python.
  • wasabi (1.1.3): Utilitas pencetakan dan pemformatan konsol ringan.
  • weasel (1.0.0): Antarmuka command line untuk project spaCy.

Komputasi Ilmiah & Simbolik

  • mpmath (1.3.0): Library Python untuk aritmetika floating point real dan kompleks dengan presisi arbitrer.
  • sympy (1.13.3): Library Python untuk matematika simbolik.
  • networkx (3.6.1): Paket untuk pembuatan, manipulasi, dan studi tentang struktur, dinamika, dan fungsi jaringan kompleks.

Performa & Pengoptimalan

  • numba (0.64.0): Kompiler just-in-time untuk Python yang menerjemahkan subset kode Python dan NumPy menjadi kode mesin yang cepat.
  • llvmlite (0.46.0): Binding Python LLVM ringan untuk digunakan dengan Numba.
  • blis (1.3.3): Library aljabar linear seperti BLAS, sering kali menjadi dependensi untuk paket numerik.
  • opt_einsum (3.4.0): Mengoptimalkan ekspresi einsum di NumPy, TensorFlow, dan library array lainnya.
  • optree (0.19.0): Manipulasi PyTree yang dioptimalkan di JAX.
  • nvidia-nccl-cu12 (2.29.7): NVIDIA Collective Communication Library, untuk komunikasi multi-GPU.

Pemodelan Statistik

  • statsmodels (0.14.6): Menyediakan class dan fungsi untuk estimasi berbagai model statistik, serta untuk melakukan uji statistik dan eksplorasi data statistik.
  • patsy (1.0.2): Library Python untuk mendeskripsikan model statistik dan membangun matriks desain.

Riset Operasional

  • ortools (9.14.6206): Google Optimization Tools, serangkaian alat untuk pengoptimalan kombinatorial.

Visualisasi

Library untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif.

  • matplotlib (3.10.1): Library komprehensif untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif di Python.
  • matplotlib-inline (0.2.1): Backend untuk menyematkan plot matplotlib di notebook Jupyter.
  • matplotlib-venn (1.1.2): Library untuk memplot diagram Venn.
  • seaborn (0.13.2): Library visualisasi data statistik berdasarkan matplotlib. Library ini menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk menggambar grafik statistik yang menarik dan informatif.
  • plotly (6.1.2): Library grafik interaktif yang memudahkan pembuatan grafik berkualitas publikasi yang indah secara online dan offline.
  • bokeh (3.8.2): Library visualisasi interaktif yang menargetkan browser web modern untuk presentasi.
  • mizani (0.13.5): Skala untuk grafik Python, terinspirasi oleh ggplot2.
  • contourpy (1.3.1): Menyediakan algoritma pembuatan garis kontur.
  • cycler (0.12.1): Siklus gaya composable untuk matplotlib.
  • fonttools (4.62.1): Library untuk memanipulasi font.
  • kiwisolver (1.5.0): Implementasi C++ yang efisien dari algoritma penyelesaian batasan Cassowary.

Pemrosesan Gambar & Video

Library untuk menangani data gambar dan video.

  • opencv-python (4.11.0.86): Binding Python untuk OpenCV, library fungsi pemrograman yang terutama ditujukan untuk visi komputer real-time.
  • pillow (11.1.0): Fork yang mudah digunakan dari Python Imaging Library (PIL), menambahkan dukungan untuk membuka, memanipulasi, dan menyimpan banyak format file gambar yang berbeda.
  • imageio (2.37.0): Library untuk membaca dan menulis berbagai data gambar, termasuk gambar animasi, video, dan data volumetrik.
  • scikit-image (0.25.2): Kumpulan algoritma untuk pemrosesan gambar.
  • tifffile (2026.4.11): Membaca dan menulis file TIFF.

Penanganan File & I/O

Library untuk membaca, menulis, dan memanipulasi berbagai format file.

Excel

  • openpyxl (3.1.5): Library untuk membaca/menulis file xlsx/xlsm/xltx/xltm Excel 2010.
  • xlrd (2.0.1): Library bagi developer untuk mengekstrak data dari file spreadsheet Microsoft Excel (tm).
  • XlsxWriter (3.2.0): Modul untuk membuat file Excel dalam format XSLX.

PDF

  • PyPDF2 (3.0.1): Library PDF pure-python yang dapat memisahkan, menggabungkan, memangkas, dan mengubah halaman file PDF.
  • fpdf (1.7.2): Library sederhana untuk pembuatan PDF.
  • reportlab (4.3.1): Library canggih untuk membuat PDF.
  • PyLaTeX (1.4.2): Library untuk membuat dan mengompilasi file LaTeX.

Word

  • python-docx (1.1.2): Library untuk membuat dan memperbarui file Microsoft Word (.docx).

PowerPoint

  • python-pptx (1.0.2): Library untuk membuat dan memperbarui file PowerPoint (.pptx).

XML/HTML

  • lxml (5.3.1): Library kaya fitur dan mudah digunakan untuk memproses XML dan HTML.
  • et_xmlfile (2.0.0): Library memori rendah untuk membuat file XML besar.

Markdown

  • Markdown (3.10.2): Implementasi Markdown Python oleh John Gruber.
  • markdown-it-py (4.0.0): Parser Markdown, dilakukan dengan benar. Dukungan 100% CommonMark.
  • mdurl (0.1.2): Utilitas URL untuk Markdown.

YAML

  • PyYAML (6.0.3): Parser dan emitter YAML untuk Python.

RTF

  • striprtf (0.0.28): Library untuk mengekstrak teks biasa dari dokumen RTF.

I/O File Umum

  • h5py (3.16.0): Antarmuka Pythonic ke format data biner HDF5.
  • smart_open (7.6.0): Utilitas untuk streaming file besar (S3, HDFS, GCS, dll.).
  • cloudpathlib (0.23.0): Class gaya Pathlib untuk penyimpanan cloud.

Web & Jaringan

Library untuk permintaan web, pengembangan server, dan komunikasi jaringan.

  • requests (2.33.1): Library HTTP yang elegan dan sederhana untuk Python, dibuat untuk manusia.
  • httpx (0.28.1): Klien HTTP berfitur lengkap untuk Python, dengan dukungan untuk HTTP/1.1 dan HTTP/2, serta kemampuan asinkron.
  • httpcore (1.0.9): Klien HTTP tingkat rendah, yang membentuk inti HTTPX.
  • urllib3 (2.6.3): Klien HTTP yang canggih dan mudah digunakan untuk Python.
  • grpcio (1.80.0): Library gRPC (Google Remote Procedure Call) Python.
  • h11 (0.16.0): Implementasi I/O bawaan Anda, Pure-Python, dari HTTP/1.1.
  • idna (3.11): Dukungan Internationalized Domain Names in Applications (IDNA) 2008.
  • certifi (25.2.2026): Menyediakan koleksi Sertifikat Root yang dikurasi dengan cermat oleh Mozilla untuk memvalidasi kredibilitas sertifikat SSL.
  • tornado (6.5.5): Framework web dan library jaringan asinkron.
  • Werkzeug (3.1.8): Library aplikasi web WSGI yang komprehensif.
  • Jinja2 (3.1.6): Bahasa template modern dan mudah digunakan untuk desainer bagi Python.
  • MarkupSafe (3.0.3): Menambahkan string yang tidak tepercaya ke markup HTML/XML dengan aman.

Alat & Utilitas Pengembangan

Utilitas umum, alat untuk membangun aplikasi, dan bantuan pengembangan.

Pengemasan & Distribusi

  • pip (24.2): Penginstal paket untuk Python.
  • setuptools (82.0.1): Library untuk memaketkan project Python.
  • wheel (0.46.3): Format paket yang dibuat untuk Python.
  • packaging (24.0): Utilitas inti untuk paket Python.

Antarmuka Command Line (CLI)

  • click (8.3.2): Toolkit pembuatan antarmuka command line yang dapat dikomposisikan.
  • typer (0.24.1): Library untuk membangun aplikasi CLI dengan petunjuk jenis.
  • rich (15.0.0): Library untuk rich text dan format yang indah di terminal.
  • termcolor (3.3.0): Pemformatan Warna ANSII untuk output di terminal.
  • tqdm (4.67.3): Progress bar yang cepat dan dapat di-extend untuk Python dan CLI.
  • shellingham (1.5.4): Alat untuk mendeteksi shell pengguna.

Validasi Data & Skema

  • pydantic (2.13.1): Validasi data dan pengelolaan setelan menggunakan anotasi jenis python.
  • pydantic_core (2.46.1): Logika validasi inti untuk Pydantic.
  • annotated-types (0.7.0): Jenis batasan yang dapat digunakan kembali untuk argumen fungsi, variabel, dan kolom dataclass.
  • jsonschema (4.23.0): Implementasi JSON Schema untuk Python.
  • jsonschema-specifications (1.10.2024): Meta-skema dan kosakata JSON Schema.
  • referencing (0.37.0): Penyelesaian Referensi JSON.

Serialisasi

  • protobuf (6.31.1): Protocol Buffers Google.
  • flatbuffers (25.12.19): Library serialisasi lintas platform yang efisien.

Konkurensi & Paralelisme

  • anyio (4.13.0): Lapisan kompatibilitas asinkron yang memungkinkan Anda menulis kode asinkron yang berfungsi pada loop peristiwa asinkron yang berbeda.
  • joblib (1.4.2): Pemipaan ringan: alat untuk menjalankan fungsi Python sebagai pipeline.
  • threadpoolctl (3.6.0): Antarmuka Python untuk mengontrol jumlah thread yang digunakan di thread pool library umum.

Penguraian

  • pyparsing (3.2.1): Pendekatan alternatif untuk membuat dan mengeksekusi tata bahasa sederhana, dibandingkan dengan pendekatan lex/yacc standar.
  • astunparse (1.6.3): Unparser untuk pohon sintaksis abstrak Python.

Antarmuka Fungsi Asing (FFI) & Tingkat Rendah

  • libclang (18.1.1): Binding Python Clang.

Tanggal & Waktu

  • python-dateutil (2.9.0.post0): Ekstensi ke modul datetime standar.
  • pytz (2025.2): Definisi zona waktu dunia, modern dan historis.
  • tzdata (2025.3): Data zona waktu.

Utilitas Umum

  • attrs (25.3.0): Class Tanpa Boilerplate.
  • toolz (1.0.0): Library standar fungsional untuk Python.
  • six (1.17.0): Utilitas kompatibilitas Python 2 dan 3.
  • wrapt (2.1.2): Modul untuk dekorator, wrapper, dan monkey patching.
  • immutabledict (4.3.1): Kamus yang tidak dapat diubah.
  • ordered-set (4.1.0): Struktur data yang dapat diubah yang merupakan gabungan dari list dan set.
  • lazy-loader (0.5): Mengimpor modul Python secara lambat.
  • google-pasta (0.2.0): Library untuk memfaktorkan ulang kode Python.
  • traitlets (5.14.3): Sistem konfigurasi untuk aplikasi Python.
  • regex (4.4.2026): Modul ekspresi reguler alternatif, untuk menggantikan modul re Python.
  • chardet (7.4.3): Detektor encoding karakter universal.
  • charset-normalizer (3.4.7): Pendeteksi Set Karakter Universal Pertama yang Sebenarnya.
  • typing_extensions (4.15.0): Petunjuk Jenis yang Di-backport dan Eksperimental untuk Python 3.7+.
  • typing-inspection (0.4.2): Pemeriksaan jenis saat runtime di Python.
  • Pygments (2.20.0): Penyorot sintaksis Python.
  • ml_dtypes (0.5.4): dtypes untuk machine learning.
  • rpds-py (0.30.0): Rust Persistent Data Structures untuk Python.
  • annotated-doc (0.0.4): Library untuk anotasi dokumen.
  • namex (0.1.0): Library utilitas.

Proses Debug & Profiling

  • tensorboard (2.20.0): Toolkit visualisasi TensorFlow.
  • tensorboard-data-server (0.7.2): Server data untuk TensorBoard.

Geospasial

Library yang dirancang khusus untuk menangani data geospasial.

  • geopandas (1.0.1): Memperluas jenis data yang digunakan oleh pandas untuk memungkinkan operasi spasial pada jenis geometris.
  • pyogrio (0.12.1): I/O tervektorisasi untuk format file vektor geospasial.
  • pyproj (3.7.2): Antarmuka Python ke PROJ (proyeksi kartografi dan library transformasi koordinat).
  • shapely (2.1.2): Paket untuk manipulasi dan analisis objek geometris planar.
  • xyzservices (2026.3.0): Sumber penyedia petak XYZ.

Lain-lain

  • chess (1.11.2): Library catur Python murni dengan pembuatan dan validasi langkah, penguraian dan penulisan PGN, dan banyak lagi.
  • gast (0.7.0): Konverter AST ke AST generik.

Langkah berikutnya