코드 실행

금융 계산 및 데이터 과학 워크플로와 같은 많은 에이전트 작업에서는 에이전트가 코드를 생성하고 실행해야 합니다. Code Execution을 사용하면 에이전트가 안전하고 격리된 관리형 샌드박스 환경에서 코드를 실행할 수 있습니다.

코드 실행 기능에는 다음이 포함됩니다.

  • 샌드박스는 1초 이내에 코드를 생성하고 실행할 수 있습니다.

  • 샌드박스는 전체 요청 또는 응답에 대해 최대 100MB의 파일 입력 및 출력을 지원합니다.

  • 샌드박스는 최대 14일 동안 실행 상태(메모리)를 유지합니다. 이 TTL(수명) 설정은 구성할 수 있습니다.

코드 실행을 사용하기 위해 에이전트를 Agent Platform에 배포할 필요는 없습니다. 에이전트는 로컬을 비롯한 어디에서나 실행할 수 있습니다.

코드 실행은 모든 에이전트 프레임워크 및 모든 생성 모델과 호환됩니다.

다음은 코드 실행 샌드박스를 사용하는 주요 작업입니다.

  • 샌드박스 만들기: 신뢰할 수 없거나 잠재적으로 유해한 코드를 실행할 수 있는 안전한 격리 공간을 만듭니다. 이 격리는 코드가 시스템의 리소스, 파일 또는 네트워크에 영향을 미치지 못하도록 하여 보안 위험을 줄입니다. 샌드박스는 데이터 과학 에이전트, 조정 스크립트 또는 개발 테스트와 같이 코드를 안전하게 실행해야 할 때 중요합니다. 샌드박스는 제한된 파일 시스템을 제공하며 네트워크 액세스가 없습니다.

  • 샌드박스 가져오기: 특정 코드 실행 샌드박스의 구성과 상태를 표시합니다. 현재 상태 (예: 실행 중 또는 중지됨) 및 TTL (수명)과 같은 세부정보를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 코드를 실행하기 전이나 후에 샌드박스를 추적하고 상태를 확인할 수 있습니다.

  • 샌드박스 나열: 프로젝트의 모든 코드 실행 샌드박스를 나열합니다. 샌드박스 상태 또는 유형과 같은 기준으로 결과를 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 프로젝트에서 여러 샌드박스를 확인, 모니터링, 관리하는 데 도움이 됩니다.

  • 코드 실행: 필요한 입력 파일과 함께 코드를 샌드박스로 전송하여 안전하게 실행합니다. 대답에는 표준 출력(stdout), 표준 오류(stderr), 코드가 생성하는 파일 등 결과가 포함됩니다. 샌드박스는 상태를 유지할 수도 있으므로 후속 Execute Code 호출이 이전 호출을 기반으로 빌드될 수 있습니다. 이는 여러 코드 실행에서 환경이 상태를 유지해야 하는 대화형 세션이나 복잡한 작업에 중요합니다.

지원되는 라이브러리

코드 실행 샌드박스에는 사용 사례별로 분류된 다음 라이브러리가 포함됩니다. 샌드박스 환경에서는 자체 라이브러리를 설치할 수 없습니다.

데이터 과학 및 머신러닝

이 섹션에는 데이터 분석, 조작, 머신러닝, 수치 계산에 필수적인 라이브러리가 포함되어 있습니다.

핵심 데이터 처리 및 숫자

  • numpy (2.1.3): Python의 수치 컴퓨팅을 위한 기본 패키지로, 대규모 다차원 배열과 행렬을 지원하며 이러한 배열에서 작동하는 다양한 고급 수학 함수를 제공합니다.
  • pandas (2.2.3): 강력한 데이터 분석 및 조작 라이브러리로, 구조화된 데이터를 처리하기 위한 DataFrame 및 Series와 같은 데이터 구조를 제공합니다.
  • scipy (1.15.2): 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 오픈소스 소프트웨어 생태계입니다. NumPy를 기반으로 하며 사용자 친화적이고 효율적인 수치 루틴을 많이 제공합니다.
  • pyarrow (18.1.0): 메모리 내 데이터를 위한 교차 언어 개발 플랫폼입니다. 이는 특히 효율적인 데이터 처리와 시스템 간 상호 운용성에 유용합니다.
  • numexpr (2.14.1): 배열 작업을 최적화하는 NumPy용 빠른 숫자 표현식 평가기입니다.
  • narwhals (2.19.0): 여러 DataFrame 라이브러리 (예: pandas 및 Polars)에서 작동하는 코드를 작성하는 방법을 제공합니다.

머신러닝 프레임워크

  • scikit-learn (1.6.1): NumPy, SciPy, matplotlib을 기반으로 구축된 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구입니다.
  • tensorflow (2.20.0): 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼입니다.
  • keras (3.14.0): Python으로 작성되었으며 TensorFlow, CNTK 또는 Theano 위에서 실행할 수 있는 고급 신경망 API입니다.
  • xgboost (3.2.0): 매우 효율적이고 유연하며 이동성이 뛰어나도록 설계된 최적화된 분산 그래디언트 부스팅 라이브러리입니다.
  • thinc (8.3.13): 모델을 구성하기 위한 우아하고 유형이 확인된 함수형 프로그래밍 API를 제공하는 경량 딥 러닝 라이브러리입니다.

Natural Language Processing(NLP)

  • nltk (3.9.1): 인간 언어 데이터로 작업하는 Python 프로그램을 빌드하기 위한 선도적인 플랫폼입니다.
  • spacy (3.8.14): Python 및 Cython의 고급 자연어 처리 라이브러리입니다.
  • spacy-legacy (3.0.12): spaCy의 기존 구성요소입니다.
  • spacy-loggers (1.0.5): spaCy 프로젝트용 로깅 유틸리티입니다.
  • textblob (0.19.0): 일반적인 NLP 작업을 위한 간단한 API를 제공하는 간소화된 텍스트 처리 라이브러리입니다.
  • catalogue (2.0.10): 함수 등록을 위한 소규모 라이브러리로, NLP 파이프라인에서 자주 사용됩니다.
  • confection (1.3.3): 구성 시스템으로, spaCy와 함께 자주 사용됩니다.
  • cymem (2.0.13): spaCy에서 사용하는 Cython용 메모리 관리
  • murmurhash (1.0.15): spaCy에서 사용하는 MurmurHash용 Cython 바인딩입니다.
  • preshed (3.0.13): spaCy에서 사용하는 Cython 해시 테이블 및 블룸 필터입니다.
  • srsly (2.5.3): Python용 최신 고성능 직렬화 유틸리티입니다.
  • wasabi (1.1.3): 경량 콘솔 인쇄 및 서식 유틸리티
  • weasel (1.0.0): spaCy 프로젝트용 명령줄 인터페이스입니다.

과학 및 기호 컴퓨팅

  • mpmath (1.3.0): 임의 정밀도의 실수 및 복소수 부동 소수점 산술을 위한 Python 라이브러리입니다.
  • sympy (1.13.3): 기호 수학을 위한 Python 라이브러리입니다.
  • networkx (3.6.1): 복잡한 네트워크의 구조, 역학, 기능을 생성, 조작, 연구하는 패키지입니다.

실적 및 최적화

  • numba(0.64.0): Python 및 NumPy 코드의 하위 집합을 빠른 기계어 코드로 변환하는 Python용 JIT(Just-In-Time) 컴파일러입니다.
  • llvmlite (0.46.0): Numba와 함께 사용할 수 있는 경량 LLVM Python 바인딩입니다.
  • blis (1.3.3): BLAS와 유사한 선형 대수 라이브러리로, 수치 패키지의 종속 항목인 경우가 많습니다.
  • opt_einsum (3.4.0): NumPy, TensorFlow 및 기타 배열 라이브러리에서 einsum 표현식을 최적화합니다.
  • optree (0.19.0): JAX에서 최적화된 PyTree 조작
  • nvidia-nccl-cu12 (2.29.7): 멀티 GPU 통신을 위한 NVIDIA Collective Communication Library입니다.

통계 모델링

  • statsmodels (0.14.6): 다양한 통계 모델을 추정하고 통계 테스트와 통계 데이터 탐색을 실행하기 위한 클래스와 함수를 제공합니다.
  • patsy (1.0.2): 통계 모델을 설명하고 설계 행렬을 빌드하는 Python 라이브러리입니다.

운용 연구

  • ortools (9.14.6206): 조합 최적화를 위한 도구 모음인 Google 최적화 도구입니다.

시각화

정적, 애니메이션, 양방향 시각화를 만들기 위한 라이브러리입니다.

  • matplotlib (3.10.1): Python에서 정적, 애니메이션, 대화형 시각화를 만들기 위한 포괄적인 라이브러리입니다.
  • matplotlib-inline (0.2.1): Jupyter 노트북에 matplotlib 플롯을 삽입하기 위한 백엔드입니다.
  • matplotlib-venn (1.1.2): Venn 다이어그램을 플롯하기 위한 라이브러리입니다.
  • seaborn (0.13.2): matplotlib 기반의 통계 데이터 시각화 라이브러리입니다. 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한 고급 인터페이스를 제공합니다.
  • plotly (6.1.2): 온라인과 오프라인에서 아름다운 게시 품질 그래프를 쉽게 만들 수 있는 대화형 그래프 라이브러리입니다.
  • bokeh (3.8.2): 프레젠테이션을 위해 최신 웹브라우저를 타겟팅하는 대화형 시각화 라이브러리입니다.
  • mizani (0.13.5): ggplot2에서 영감을 받은 Python 그래픽용 스케일입니다.
  • contourpy (1.3.1): 등고선 생성 알고리즘을 제공합니다.
  • cycler (0.12.1): matplotlib용 컴포저블 스타일 주기
  • fonttools (4.62.1): 글꼴 조작 라이브러리
  • kiwisolver (1.5.0): Cassowary 제약 조건 해결 알고리즘의 효율적인 C++ 구현

이미지 및 동영상 처리

이미지 및 동영상 데이터 작업을 위한 라이브러리

  • opencv-python (4.11.0.86): 주로 실시간 컴퓨터 비전을 목표로 하는 프로그래밍 함수 라이브러리인 OpenCV의 Python 바인딩입니다.
  • pillow (11.1.0): Python Imaging Library (PIL)의 친숙한 포크로, 다양한 이미지 파일 형식을 열고 조작하고 저장하는 지원을 추가합니다.
  • imageio (2.37.0): 애니메이션 이미지, 동영상, 볼륨 데이터를 비롯한 다양한 이미지 데이터를 읽고 쓰는 라이브러리입니다.
  • scikit-image (0.25.2): 이미지 처리를 위한 알고리즘 모음입니다.
  • tifffile (2026.4.11): TIFF 파일을 읽고 씁니다.

파일 처리 및 I/O

다양한 파일 형식을 읽고 쓰고 조작하는 라이브러리

Excel

  • openpyxl (3.1.5): Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 파일을 읽고 쓰는 라이브러리입니다.
  • xlrd (2.0.1): 개발자가 Microsoft Excel (tm) 스프레드시트 파일에서 데이터를 추출하는 라이브러리입니다.
  • XlsxWriter (3.2.0): XSLX 형식으로 Excel 파일을 만드는 모듈입니다.

PDF

  • PyPDF2 (3.0.1): PDF 파일의 페이지를 분할, 병합, 자르기, 변환할 수 있는 순수 Python PDF 라이브러리입니다.
  • fpdf (1.7.2): PDF 생성을 위한 간단한 라이브러리입니다.
  • reportlab (4.3.1): PDF를 만들기 위한 강력한 라이브러리입니다.
  • PyLaTeX (1.4.2): LaTeX 파일을 만들고 컴파일하는 라이브러리입니다.

Word

  • python-docx (1.1.2): Microsoft Word(.docx) 파일을 만들고 업데이트하는 라이브러리입니다.

PowerPoint

  • python-pptx (1.0.2): PowerPoint(.pptx) 파일을 만들고 업데이트하는 라이브러리입니다.

XML/HTML

  • lxml (5.3.1): XML 및 HTML 처리를 위한 기능이 풍부하고 사용하기 쉬운 라이브러리입니다.
  • et_xmlfile (2.0.0): 대형 XML 파일을 생성하기 위한 메모리 부족 라이브러리

마크다운

  • 마크다운 (3.10.2): John Gruber의 마크다운 Python 구현입니다.
  • markdown-it-py (4.0.0): Markdown 파서, 제대로 작동합니다. 100% CommonMark 지원
  • mdurl (0.1.2): 마크다운용 URL 유틸리티

YAML

  • PyYAML (6.0.3): Python용 YAML 파서 및 이미터입니다.

RTF

  • striprtf (0.0.28): RTF 문서에서 일반 텍스트를 추출하는 라이브러리

일반 파일 I/O

  • h5py (3.16.0): HDF5 바이너리 데이터 형식의 Python 인터페이스입니다.
  • smart_open (7.6.0): 대용량 파일 (S3, HDFS, GCS 등) 스트리밍을 위한 유틸리티입니다.
  • cloudpathlib (0.23.0): 클라우드 스토리지를 위한 pathlib 스타일 클래스입니다.

웹 및 네트워킹

웹 요청, 서버 개발, 네트워크 통신을 위한 라이브러리입니다.

  • requests (2.33.1): 사람을 위해 빌드된 Python용 우아하고 간단한 HTTP 라이브러리입니다.
  • httpx (0.28.1): HTTP/1.1 및 HTTP/2 지원과 비동기 기능이 있는 Python용 완전한 기능을 갖춘 HTTP 클라이언트입니다.
  • httpcore (1.0.9): HTTPX의 핵심을 형성하는 하위 수준 HTTP 클라이언트입니다.
  • urllib3 (2.6.3): Python용 강력하고 사용자 친화적인 HTTP 클라이언트입니다.
  • grpcio (1.80.0): Python gRPC (Google 리모트 프러시저 콜) 라이브러리입니다.
  • h11 (0.16.0): HTTP/1.1의 순수 Python 자체 I/O 구현
  • idna (3.11): 애플리케이션의 국제화된 도메인 이름 (IDNA) 2008 지원
  • certifi (2026년 2월 25일): SSL 인증서의 신뢰성을 검증하기 위해 Mozilla에서 신중하게 선별한 루트 인증서 모음을 제공합니다.
  • tornado (6.5.5): 웹 프레임워크 및 비동기 네트워킹 라이브러리
  • Werkzeug (3.1.8): 포괄적인 WSGI 웹 애플리케이션 라이브러리입니다.
  • Jinja2 (3.1.6): Python용 최신 디자이너 친화적 템플릿 언어입니다.
  • MarkupSafe (3.0.3): 신뢰할 수 없는 문자열을 HTML/XML 마크업에 안전하게 추가합니다.

개발 도구 및 유틸리티

일반 유틸리티, 애플리케이션 빌드 도구, 개발 지원 도구

패키징 및 배포

  • pip (24.2): Python용 패키지 설치 프로그램입니다.
  • setuptools (82.0.1): Python 프로젝트 패키징을 위한 라이브러리입니다.
  • wheel (0.46.3): Python용 빌드 패키지 형식입니다.
  • packaging (24.0): Python 패키지의 핵심 유틸리티입니다.

명령줄 인터페이스 (CLI)

  • click (8.3.2): 구성 가능한 명령줄 인터페이스 생성 툴킷
  • typer (0.24.1): 유형 힌트를 사용하여 CLI 애플리케이션을 빌드하는 라이브러리입니다.
  • rich (15.0.0): 터미널에서 서식 있는 텍스트와 아름다운 서식을 위한 라이브러리입니다.
  • termcolor (3.3.0): 터미널 출력용 ANSII 색상 형식입니다.
  • tqdm (4.67.3): Python 및 CLI용으로 빠르고 확장 가능한 진행률 표시줄입니다.
  • shellingham (1.5.4): 사용자의 셸을 감지하는 도구

데이터 검증 및 스키마

  • pydantic (2.13.1): Python 유형 주석을 사용한 데이터 검증 및 설정 관리
  • pydantic_core (2.46.1): Pydantic의 핵심 검증 로직입니다.
  • annotated-types (0.7.0): 함수 인수, 변수, 데이터 클래스 필드의 재사용 가능한 제약 조건 유형
  • jsonschema (4.23.0): Python용 JSON 스키마 구현
  • jsonschema-specifications (2024.10.1): JSON 스키마 메타 스키마 및 어휘입니다.
  • referencing (0.37.0): JSON 참조 해결

직렬화

  • protobuf (6.31.1): Google의 프로토콜 버퍼입니다.
  • flatbuffers (2019년 12월 25일): 효율적인 크로스 플랫폼 직렬화 라이브러리입니다.

동시 실행 및 병렬 처리

  • anyio (4.13.0): 다양한 비동기 이벤트 루프에서 작동하는 비동기 코드를 작성할 수 있는 비동기 호환성 레이어입니다.
  • joblib (1.4.2): 경량 파이프라인: Python 함수를 파이프라인으로 실행하는 도구입니다.
  • threadpoolctl (3.6.0): 일반 라이브러리의 스레드 풀에서 사용되는 스레드 수를 제어하는 Python 인터페이스입니다.

파싱

  • pyparsing (3.2.1): 표준 lex/yacc 접근 방식과 비교하여 간단한 문법을 만들고 실행하는 대체 접근 방식입니다.
  • astunparse (1.6.3): Python 추상 구문 트리의 unparser입니다.

하위 수준 및 외부 함수 인터페이스 (FFI)

  • libclang (18.1.1): Clang Python 바인딩입니다.

날짜 및 시간

  • python-dateutil (2.9.0.post0): 표준 datetime 모듈의 확장 프로그램입니다.
  • pytz (2025.2): 현대 및 역사적 세계 시간대 정의
  • tzdata (2025.3): 시간대 데이터

일반 유틸리티

  • attrs (25.3.0): 상용구가 없는 클래스
  • toolz (1.0.0): Python용 함수형 표준 라이브러리입니다.
  • six (1.17.0): Python 2 및 3 호환성 유틸리티
  • wrapt (2.1.2): 데코레이터, 래퍼, 몽키 패치를 위한 모듈입니다.
  • immutabledict (4.3.1): 변경 불가능한 사전입니다.
  • ordered-set (4.1.0): 목록과 집합의 하이브리드인 변경 가능한 데이터 구조입니다.
  • lazy-loader (0.5): Python 모듈을 지연 로드합니다.
  • google-pasta (0.2.0): Python 코드를 리팩터링하는 라이브러리입니다.
  • traitlets (5.14.3): Python 애플리케이션의 구성 시스템입니다.
  • regex (2026.4.4.): Python의 re 모듈을 대체하는 대체 정규 표현식 모듈입니다.
  • chardet (7.4.3): 범용 문자 인코딩 감지기
  • charset-normalizer(3.4.7): The Real First Universal Charset Detector(실제 첫 번째 범용 문자 집합 감지기)
  • typing_extensions (4.15.0): Python 3.7 이상의 백포트 및 실험적 유형 힌트입니다.
  • typing-inspection (0.4.2): Python의 유형에 대한 런타임 검사
  • Pygments (2.20.0): Python 구문 강조 표시기입니다.
  • ml_dtypes (0.5.4): 머신러닝용 dtype입니다.
  • rpds-py (0.30.0): Python용 Rust 영구 데이터 구조입니다.
  • annotated-doc (0.0.4): 문서 주석 라이브러리
  • namex (0.1.0): 유틸리티 라이브러리

디버깅 및 프로파일링

  • tensorboard (2.20.0): TensorFlow의 시각화 툴킷입니다.
  • tensorboard-data-server (0.7.2): 텐서보드의 데이터 서버입니다.

지리정보

지리 공간 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 라이브러리

  • geopandas (1.0.1): pandas에서 사용하는 데이터 유형을 확장하여 기하학적 유형에 대한 공간 작업을 허용합니다.
  • pyogrio (0.12.1): 지리공간 벡터 파일 형식의 벡터화된 I/O
  • pyproj (3.7.2): PROJ (지도 제작 투영 및 좌표 변환 라이브러리)의 Python 인터페이스입니다.
  • shapely (2.1.2): 평면 기하학 객체의 조작 및 분석을 위한 패키지입니다.
  • xyzservices (2026.3.0): XYZ 타일 제공업체의 소스입니다.

기타

  • chess (1.11.2): 이동 생성 및 검증, PGN 파싱 및 쓰기 등이 포함된 순수 Python 체스 라이브러리입니다.
  • gast (0.7.0): 일반 AST-AST 변환기

다음 단계