Esecuzione di codice

Molte attività degli agenti, come i calcoli finanziari e i flussi di lavoro di data science, richiedono che un agente generi ed esegua codice. L'esecuzione del codice consente all'agente di eseguire il codice in un ambiente sandbox sicuro, isolato e gestito.

Le funzionalità di esecuzione del codice includono:

  • Le sandbox possono essere create ed eseguire codice in meno di un secondo.

  • Le sandbox supportano l'input e l'output di file fino a 100 MB per l'intera richiesta o risposta.

  • Le sandbox mantengono il loro stato di esecuzione (memoria) per un massimo di 14 giorni. Questa impostazione durata (TTL) è configurabile.

Non è necessario eseguire il deployment dell'agente su Agent Platform per utilizzare l'esecuzione del codice. L'agente può essere eseguito ovunque, anche localmente.

L'esecuzione del codice funziona con qualsiasi framework di agenti e qualsiasi modello generativo.

Di seguito sono riportate le principali operazioni per lavorare con una sandbox di esecuzione del codice:

  • Crea sandbox: crea uno spazio sicuro e isolato per eseguire codice non attendibile o potenzialmente dannoso. Questo isolamento riduce i rischi per la sicurezza impedendo al codice di toccare le risorse, i file o la rete del sistema. Una sandbox è fondamentale quando devi eseguire codice in modo sicuro, ad esempio per gli agenti di data science, gli script di orchestrazione o durante i test di sviluppo. La sandbox offre un file system limitato e nessun accesso alla rete.

  • Ottieni sandbox: mostra la configurazione e lo stato di una sandbox di esecuzione del codice specifica. Puoi controllare dettagli come lo stato attuale (ad esempio, in esecuzione o arrestato) e il durata (TTL). In questo modo puoi monitorare le sandbox e verificarne lo stato prima o dopo l'esecuzione del codice.

  • Elenca sandbox: elenca tutte le sandbox di esecuzione del codice nel tuo progetto. Puoi filtrare i risultati in base a criteri come lo stato o il tipo di sandbox. In questo modo puoi controllare, monitorare e gestire molte sandbox nel tuo progetto.

  • Esegui codice: invia il codice insieme a tutti i file di input richiesti alla sandbox per l'esecuzione sicura. La risposta include i risultati, come l'output standard (stdout), l'errore standard (stderr) e tutti i file generati dal codice. La sandbox può anche mantenere lo stato, il che consente alle chiamate successive Execute Code di basarsi sulle chiamate precedenti. Questo è fondamentale per le sessioni interattive o le attività complesse che richiedono che l'ambiente mantenga lo stato in diverse esecuzioni di codice.

Librerie supportate

La sandbox di esecuzione del codice include le seguenti librerie classificate per caso d'uso. Non puoi installare le tue librerie nell'ambiente sandbox.

Data science e machine learning

Questa sezione include le librerie essenziali per l'analisi dei dati, la manipolazione, il machine learning e il calcolo numerico.

Gestione dei dati di base e numerici

  • numpy (2.1.3): pacchetto fondamentale per il calcolo numerico in Python, che fornisce supporto per array e matrici di grandi dimensioni e multidimensionali, insieme a una vasta raccolta di funzioni matematiche di alto livello per operare su questi array.
  • pandas (2.2.3): potente libreria di analisi e manipolazione dei dati, che offre strutture di dati come DataFrame e Series per la gestione dei dati strutturati.
  • scipy (1.15.2): ecosistema di software open source per matematica, scienza e ingegneria. Si basa su NumPy e fornisce un gran numero di routine numeriche efficienti e di facile utilizzo.
  • pyarrow (18.1.0): piattaforma di sviluppo cross-language per i dati in memoria. È particolarmente utile per la gestione efficiente dei dati e l'interoperabilità tra i sistemi.
  • numexpr (2.14.1): valutatore di espressioni numeriche veloce per NumPy, che ottimizza le operazioni sugli array.
  • narwhals (2.19.0): fornisce un modo per scrivere codice che funziona su più librerie DataFrame (come pandas e Polars).

Framework di machine learning

  • scikit-learn (1.6.1): strumenti semplici ed efficienti per il data mining e l'analisi dei dati, basati su NumPy, SciPy e matplotlib.
  • tensorflow (2.20.0): piattaforma open source end-to-end per il machine learning.
  • keras (3.14.0): API di reti neurali di alto livello, scritta in Python e in grado di essere eseguita su TensorFlow, CNTK o Theano.
  • xgboost (3.2.0): libreria di gradient boosting distribuita e ottimizzata, progettata per essere altamente efficiente, flessibile e portatile.
  • thinc (8.3.13): libreria di deep learning leggera che offre un'API di programmazione funzionale elegante, con controllo dei tipi, per la composizione dei modelli.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

  • nltk (3.9.1): piattaforma leader per la creazione di programmi Python per lavorare con i dati del linguaggio umano.
  • spacy (3.8.14): libreria per l'elaborazione del linguaggio naturale avanzata in Python e Cython.
  • spacy-legacy (3.0.12): componenti legacy per spaCy.
  • spacy-loggers (1.0.5): utilità di logging per i progetti spaCy.
  • textblob (0.19.0): libreria di elaborazione del testo semplificata, che fornisce un'API semplice per le attività di NLP comuni.
  • catalogue (2.0.10): piccola libreria per i registri di funzioni, spesso utilizzata nelle pipeline di NLP.
  • confection (1.3.3): sistema di configurazione, spesso utilizzato con spaCy.
  • cymem (2.0.13): gestione della memoria per Cython, utilizzata da spaCy.
  • murmurhash (1.0.15): binding Cython per MurmurHash, utilizzato da spaCy.
  • preshed (3.0.13): tabelle hash Cython e filtri Bloom, utilizzati da spaCy.
  • srsly (2.5.3): utilità di serializzazione moderne ad alte prestazioni per Python.
  • wasabi (1.1.3): utilità di stampa e formattazione della console leggere.
  • weasel (1.0.0): interfaccia a riga di comando per i progetti spaCy.

Calcolo scientifico e simbolico

  • mpmath (1.3.0): libreria Python per l'aritmetica in rappresentazione in virgola mobile reale e complessa con precisione arbitraria.
  • sympy (1.13.3): libreria Python per la matematica simbolica.
  • networkx (3.6.1): pacchetto per la creazione, la manipolazione e lo studio della struttura, della dinamica e delle funzioni di reti complesse.

Prestazioni e ottimizzazione

  • numba (0.64.0): compilatore just-in-time per Python che traduce un sottoinsieme di codice Python e NumPy in codice macchina veloce.
  • llvmlite (0.46.0): binding Python LLVM leggeri per l'utilizzo con Numba.
  • blis (1.3.3): libreria di algebra lineare simile a BLAS, spesso una dipendenza per i pacchetti numerici.
  • opt_einsum (3.4.0): ottimizzazione delle espressioni einsum in NumPy, TensorFlow e altre librerie di array.
  • optree (0.19.0): manipolazione PyTree ottimizzata in JAX.
  • nvidia-nccl-cu12 (2.29.7): libreria di comunicazione collettiva NVIDIA, per la comunicazione multi-GPU.

Modellazione statistica

  • statsmodels (0.14.6): fornisce classi e funzioni per la stima di molti modelli statistici diversi, nonché per l'esecuzione di test statistici e l'esplorazione dei dati statistici.
  • patsy (1.0.2): libreria Python per la descrizione di modelli statistici e la creazione di matrici di progettazione.

Ricerca operativa

  • ortools (9.14.6206): Google Optimization Tools, una suite di strumenti per l'ottimizzazione combinatoria.

Visualizzazione

Librerie per la creazione di visualizzazioni statiche, animate e interattive.

  • matplotlib (3.10.1): libreria completa per la creazione di visualizzazioni statiche, animate e interattive in Python.
  • matplotlib-inline (0.2.1): backend per l'incorporamento di grafici matplotlib nei notebook Jupyter.
  • matplotlib-venn (1.1.2): libreria per la creazione di diagrammi di Venn.
  • seaborn (0.13.2): libreria di visualizzazione dei dati statistici basata su matplotlib. Fornisce un'interfaccia di alto livello per la creazione di grafici statistici accattivanti e informativi.
  • plotly (6.1.2): libreria di grafici interattivi che semplifica la creazione di grafici di qualità pubblicabile online e offline.
  • bokeh (3.8.2): libreria di visualizzazione interattiva destinata ai browser web moderni per la presentazione.
  • mizani (0.13.5): scale per la grafica Python, ispirate a ggplot2.
  • contourpy (1.3.1): fornisce algoritmi di generazione di linee di contorno.
  • cycler (0.12.1): cicli di stile componibili per matplotlib.
  • fonttools (4.62.1): libreria per la manipolazione dei caratteri.
  • kiwisolver (1.5.0): implementazione C++ efficiente dell'algoritmo di risoluzione dei vincoli Cassowary.

Elaborazione di immagini e video

Librerie per lavorare con i dati di immagini e video.

  • opencv-python (4.11.0.86): binding Python per OpenCV, una libreria di funzioni di programmazione principalmente rivolta alla visione artificiale in tempo reale.
  • pillow (11.1.0): fork amichevole della Python Imaging Library (PIL), che aggiunge il supporto per l'apertura, la manipolazione e il salvataggio di molti formati di file immagine diversi.
  • imageio (2.37.0): libreria per la lettura e la scrittura di una vasta gamma di dati immagine, tra cui immagini animate, video e dati volumetrici.
  • scikit-image (0.25.2): raccolta di algoritmi per l'elaborazione delle immagini.
  • tifffile (2026.4.11): leggi e scrivi file TIFF.

Gestione dei file e I/O

Librerie per la lettura, la scrittura e la manipolazione di vari formati di file.

Excel

  • openpyxl (3.1.5): libreria per la lettura/scrittura di file Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm.
  • xlrd (2.0.1): libreria per gli sviluppatori per estrarre dati dai file di fogli di lavoro Microsoft Excel (tm).
  • XlsxWriter (3.2.0): modulo per la creazione di file Excel in formato XSLX.

PDF

  • PyPDF2 (3.0.1): libreria PDF pure-python in grado di dividere, unire, ritagliare e trasformare le pagine dei file PDF.
  • fpdf (1.7.2): libreria semplice per la generazione di PDF.
  • reportlab (4.3.1): potente libreria per la creazione di PDF.
  • PyLaTeX (1.4.2): libreria per la creazione e la compilazione di file LaTeX.

Word

  • python-docx (1.1.2): libreria per la creazione e l'aggiornamento di file Microsoft Word (.docx).

PowerPoint

  • python-pptx (1.0.2): libreria per la creazione e l'aggiornamento di file PowerPoint (.pptx).

XML/HTML

  • lxml (5.3.1): libreria ricca di funzionalità e facile da usare per l'elaborazione di XML e HTML.
  • et_xmlfile (2.0.0): libreria a basso consumo di memoria per la creazione di file XML di grandi dimensioni.

Markdown

  • Markdown (3.10.2): implementazione Python di Markdown di John Gruber.
  • markdown-it-py (4.0.0): parser Markdown, fatto bene. Supporto CommonMark al 100%.
  • mdurl (0.1.2): utilità URL per Markdown.

YAML

  • PyYAML (6.0.3): parser ed emettitore YAML per Python.

RTF

  • striprtf (0.0.28): libreria per estrarre testo normale dai documenti RTF.

I/O file generali

  • h5py (3.16.0): interfaccia Python per il formato di dati binari HDF5.
  • smart_open (7.6.0): utilità per lo streaming di file di grandi dimensioni (S3, HDFS, GCS e così via).
  • cloudpathlib (0.23.0): classi in stile pathlib per spazio di archiviazione sul cloud.

Web e networking

Librerie per richieste web, sviluppo di server e comunicazione di rete.

  • requests (2.33.1): libreria HTTP elegante e semplice per Python, creata per gli esseri umani.
  • httpx (0.28.1): client HTTP completo per Python, con supporto per HTTP/1.1 e HTTP/2 e funzionalità asincrone.
  • httpcore (1.0.9): client HTTP di basso livello, che costituisce il nucleo di HTTPX.
  • urllib3 (2.6.3): client HTTP potente e di facile utilizzo per Python.
  • grpcio (1.80.0): libreria Python gRPC (chiamata di procedura remota Google).
  • h11 (0.16.0): implementazione I/O HTTP/1.1 pure-Python, bring-your-own-I/O.
  • idna (3.11): supporto per IDNA (Internationalized Domain Names in Applications) 2008.
  • certifi (2026.2.25): fornisce la raccolta di certificati radice di Mozilla accuratamente curata per convalidare l'attendibilità dei certificati SSL.
  • tornado (6.5.5): framework web e libreria di networking asincrona.
  • Werkzeug (3.1.8): libreria di applicazioni web WSGI completa.
  • Jinja2 (3.1.6): linguaggio di templating moderno e di facile utilizzo per Python.
  • MarkupSafe (3.0.3): aggiungi in modo sicuro stringhe non attendibili al markup HTML/XML.

Strumenti e utilità di sviluppo

Utilità generali, strumenti per la creazione di applicazioni e ausili per lo sviluppo.

Packaging e distribuzione

  • pip (24.2): programma di installazione del pacchetto per Python.
  • setuptools (82.0.1): libreria per il packaging di progetti Python.
  • wheel (0.46.3): formato di pacchetto compilato per Python.
  • packaging (24.0): utilità di base per i pacchetti Python.

Interfacce a riga di comando (CLI)

  • click (8.3.2): toolkit per la creazione di interfacce a riga di comando componibili.
  • typer (0.24.1): libreria per la creazione di applicazioni CLI con suggerimenti sui tipi.
  • rich (15.0.0): libreria per testo RTF e formattazione accattivante nel terminale.
  • termcolor (3.3.0): formattazione dei colori ANSII per l'output nel terminale.
  • tqdm (4.67.3): barra di avanzamento veloce ed estensibile per Python e CLI.
  • shellingham (1.5.4): strumento per rilevare la shell di un utente.

Convalida dei dati e schemi

  • pydantic (2.13.1): convalida dei dati e gestione delle impostazioni utilizzando le annotazioni dei tipi Python.
  • pydantic_core (2.46.1): logica di convalida di base per Pydantic.
  • annotated-types (0.7.0): tipi di vincoli riutilizzabili per argomenti di funzioni, variabili e campi di dataclass.
  • jsonschema (4.23.0): implementazione di JSON Schema per Python.
  • jsonschema-specifications (2024.10.1): meta-schemi e vocabolari JSON Schema.
  • referencing (0.37.0): risoluzione dei riferimenti JSON.

Serializzazione

  • protobuf (6.31.1): buffer di protocollo di Google.
  • flatbuffers (25.12.19): libreria di serializzazione multipiattaforma efficiente.

Concorrenza e parallelismo

  • anyio (4.13.0): livello di compatibilità asincrona che consente di scrivere codice asincrono che funziona su diversi loop di eventi asincroni.
  • joblib (1.4.2): pipeline leggera: strumenti per eseguire le funzioni Python come una pipeline.
  • threadpoolctl (3.6.0): interfaccia Python per controllare il numero di thread utilizzati nei pool di thread delle librerie comuni.

Analisi

  • pyparsing (3.2.1): approccio alternativo alla creazione e all'esecuzione di grammatiche semplici, rispetto all'approccio standard lex/yacc.
  • astunparse (1.6.3): unparser per alberi di sintassi astratta Python.

Interfaccia di funzione esterna (FFI) e di basso livello

  • libclang (18.1.1): binding Python Clang.

Data e ora

  • python-dateutil (2.9.0.post0): estensioni del modulo datetime standard.
  • pytz (2025.2): definizioni dei fusi orari mondiali, moderne e storiche.
  • tzdata (2025.3): dati sui fusi orari.

Utilità generali

  • attrs (25.3.0): classi senza boilerplate.
  • toolz (1.0.0): libreria standard funzionale per Python.
  • six (1.17.0): utilità di compatibilità Python 2 e 3.
  • wrapt (2.1.2): modulo per decoratori, wrapper e monkey patching.
  • immutabledict (4.3.1): dizionario immutabile.
  • ordered-set (4.1.0): struttura di dati modificabile che è un ibrido di un elenco e un set.
  • lazy-loader (0.5): importa i moduli Python in modo lazy.
  • google-pasta (0.2.0): libreria per il refactoring del codice Python.
  • traitlets (5.14.3): sistema di configurazione per applicazioni Python.
  • regex (2026.4.4): modulo di espressioni regolari alternativo, per sostituire il modulo re di Python.
  • chardet (7.4.3): rilevatore universale di codifica dei caratteri.
  • charset-normalizer (3.4.7): il primo rilevatore universale di set di caratteri reali.
  • typing_extensions (4.15.0): suggerimenti sui tipi backportati e sperimentali per Python 3.7+.
  • typing-inspection (0.4.2): ispezione dei tipi in fase di runtime in Python.
  • Pygments (2.20.0): evidenziatore della sintassi Python.
  • ml_dtypes (0.5.4): tipi di dati per il machine learning.
  • rpds-py (0.30.0): strutture di dati persistenti Rust per Python.
  • annotated-doc (0.0.4): libreria per l'annotazione dei documenti.
  • namex (0.1.0): libreria di utilità.

Debug e profilazione

  • tensorboard (2.20.0): toolkit di visualizzazione di TensorFlow.
  • tensorboard-data-server (0.7.2): server di dati per TensorBoard.

Geospaziale

Librerie progettate specificamente per la gestione dei dati geospaziali.

  • geopandas (1.0.1): estende i tipi di dati utilizzati da pandas per consentire operazioni spaziali sui tipi geometrici.
  • pyogrio (0.12.1): I/O vettoriali per formati di file vettoriali geospaziali.
  • pyproj (3.7.2): interfaccia Python per PROJ (libreria di proiezioni cartografiche e trasformazioni di coordinate).
  • shapely (2.1.2): pacchetto per la manipolazione e l'analisi di oggetti geometrici planari.
  • xyzservices (2026.3.0): origine dei provider di riquadri XYZ.

Vari

  • chess (1.11.2): libreria di scacchi pure-Python con generazione e convalida delle mosse, analisi e scrittura PGN e altro ancora.
  • gast (0.7.0): convertitore AST in AST generico.

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