Code Execution

財務計算やデータ サイエンス ワークフローなど、エージェント タスクの多くでは、エージェントがコードを生成して実行する必要があります。Code Execution を使用すると、エージェントは隔離された安全なマネージド サンドボックス環境でコードを実行できます。

コード実行の機能は次のとおりです。

  • サンドボックスは 1 秒以内に作成してコードを実行できます。

  • サンドボックスでは、リクエストまたはレスポンス全体で最大 100 MB のファイル入出力をサポートしています。

  • サンドボックスは、実行状態（メモリ）を最大 14 日間維持します。この有効期間（TTL）設定は構成可能です。

Code Execution を使用するために、エージェントを Agent Platform にデプロイする必要はありません。エージェントはローカルでも実行できます。

コード実行は、あらゆるエージェント フレームワークとあらゆる生成モデルで動作します。

コード実行サンドボックスを操作する主なオペレーションは次のとおりです。

  • サンドボックスを作成: 信頼できないコードや有害な可能性のあるコードを実行するための安全な隔離空間を作成します。この分離により、コードがシステムのリソース、ファイル、ネットワークにアクセスできなくなるため、セキュリティ リスクが軽減されます。サンドボックスは、データ サイエンス エージェント、オーケストレーション スクリプト、開発テストなど、コードを安全に実行する必要がある場合に不可欠です。サンドボックスでは、ファイル システムが制限され、ネットワーク アクセスは許可されません。

  • サンドボックスを取得する: 特定の Code Execution サンドボックスの構成とステータスを表示します。現在の状態（実行中、停止など）や有効期間（TTL）などの詳細を確認できます。これにより、サンドボックスを追跡し、コードの実行前または実行後にステータスを確認できます。

  • サンドボックスを一覧表示する: プロジェクト内のすべてのコード実行サンドボックスを一覧表示します。サンドボックスのステータスやタイプなどの条件で結果をフィルタできます。これにより、プロジェクト内の多くのサンドボックスの確認、モニタリング、管理が容易になります。

  • コードを実行: コードと必要な入力ファイルをサンドボックスに送信して、安全に実行します。レスポンスには、標準出力（stdout）、標準エラー（stderr）、コードが生成するファイルなどの結果が含まれます。サンドボックスは状態を維持することもできます。これにより、後続の Execute Code 呼び出しで前の呼び出しを基に処理を行うことができます。これは、複数のコード実行にわたって環境が状態を維持する必要があるインタラクティブ セッションや複雑なタスクで重要です。

サポートされているライブラリ

コード実行サンドボックスには、ユースケース別に分類された次のライブラリが含まれています。サンドボックス環境に独自のライブラリをインストールすることはできません。

データ サイエンスと ML

このセクションには、データ分析、操作、ML、数値計算に不可欠なライブラリが含まれています。

Core Data の処理と数値

  • numpy（2.1.3）: Python での数値計算の基本パッケージ。大規模な多次元配列と行列のサポートと、これらの配列を操作するための高レベルの数学関数の大規模なコレクションを提供します。
  • pandas（2.2.3）: 構造化データを処理するための DataFrame や Series などのデータ構造を提供する、強力なデータ分析と操作のライブラリ。
  • scipy（1.15.2）: 数学、科学、エンジニアリング向けのオープンソース ソフトウェアのエコシステム。NumPy をベースに構築されており、ユーザーフレンドリーで効率的な数値ルーチンが多数用意されています。
  • pyarrow（18.1.0）: インメモリ データ用の言語横断的な開発プラットフォーム。これは、システム間の効率的なデータ処理と相互運用性に特に役立ちます。
  • numexpr（2.14.1）: NumPy 用の高速数値式評価ツール。配列演算を最適化します。
  • narwhals（2.19.0）: 複数の DataFrame ライブラリ（pandas や Polars など）で動作するコードを記述する方法を提供します。

ML フレームワーク

  • scikit-learn（1.6.1）: NumPy、SciPy、matplotlib をベースに構築された、データ マイニングとデータ分析用のシンプルで効率的なツール。
  • tensorflow（2.20.0）: 機械学習向けのエンドツーエンドのオープンソース プラットフォーム。
  • keras（3.14.0）: Python で記述され、TensorFlow、CNTK、Theano 上で実行可能な高レベルのニューラル ネットワーク API。
  • xgboost（3.2.0）: 効率性、柔軟性、ポータビリティに優れた設計の、最適化された分散勾配ブースティング ライブラリ。
  • thinc（8.3.13）: モデルを構成するためのエレガントで型チェック済みの関数型プログラミング API を提供する軽量のディープ ラーニング ライブラリ。

自然言語処理（NLP）

  • nltk（3.9.1）: 人間の言語データを扱う Python プログラムを構築するための主要なプラットフォーム。
  • spacy（3.8.14）: Python と Cython で高度な自然言語処理を行うためのライブラリ。
  • spacy-legacy（3.0.12）: spaCy の以前のコンポーネント。
  • spacy-loggers（1.0.5）: spaCy プロジェクトのロギング ユーティリティ。
  • textblob（0.19.0）: テキスト処理ライブラリを簡素化し、一般的な NLP タスク用のシンプルな API を提供します。
  • catalogue（2.0.10）: 関数レジストリ用の小さなライブラリ。NLP パイプラインでよく使用されます。
  • confection（1.3.3）: 構成システム。spaCy でよく使用されます。
  • cymem（2.0.13）: spaCy で使用される Cython のメモリ管理。
  • murmurhash（1.0.15）: spaCy で使用される MurmurHash の Cython バインディング。
  • preshed（3.0.13）: spaCy で使用される Cython ハッシュテーブルとブルーム フィルタ。
  • srsly（2.5.3）: Python 用の最新の高性能シリアル化ユーティリティ。
  • wasabi（1.1.3）: 軽量のコンソール印刷およびフォーマット ユーティリティ。
  • weasel（1.0.0）: spaCy プロジェクトのコマンドライン インターフェース。

科学技術計算と記号計算

  • mpmath（1.3.0）: 任意の精度で実数と複素数の浮動小数点演算を行う Python ライブラリ。
  • sympy（1.13.3）: 記号計算用の Python ライブラリ。
  • networkx（3.6.1）: 複雑なネットワークの構造、ダイナミクス、機能の作成、操作、研究用のパッケージ。

パフォーマンスと最適化

  • numba（0.64.0）: Python と NumPy コードのサブセットを高速なマシンコードに変換する Python 用のジャストインタイム コンパイラ。
  • llvmlite（0.46.0）: Numba で使用する軽量の LLVM Python バインディング。
  • blis（1.3.3）: BLAS のような線形代数ライブラリ。数値パッケージの依存関係になることが多い。
  • opt_einsum（3.4.0）: NumPy、TensorFlow、その他の配列ライブラリの einsum 式を最適化します。
  • optree（0.19.0）: JAX での PyTree 操作を最適化します。
  • nvidia-nccl-cu12（2.29.7）: マルチ GPU 通信用の NVIDIA Collective Communication Library。

統計モデリング

  • statsmodels（0.14.6）: さまざまな統計モデルの推定、統計テストと統計データ探索の実施のためのクラスと関数を提供します。
  • patsy（1.0.2）: 統計モデルを記述し、計画行列を構築するための Python ライブラリ。

オペレーションズ リサーチ

  • ortools（9.14.6206）: 組み合わせ最適化用のツールスイートである Google Optimization Tools。

Visualization

静的、アニメーション、インタラクティブな可視化を作成するためのライブラリ。

  • matplotlib（3.10.1）: Python で静的、アニメーション、インタラクティブな可視化を作成するための包括的なライブラリ。
  • matplotlib-inline（0.2.1）: Jupyter ノートブックに matplotlib プロットを埋め込むためのバックエンド。
  • matplotlib-venn（1.1.2）: ベン図をプロットするためのライブラリ。
  • seaborn（0.13.2）: matplotlib に基づく統計データ可視化ライブラリ。魅力的で有益な統計グラフィックを描画するための高レベルのインターフェースを提供します。
  • plotly（6.1.2）: オンラインとオフラインで、美しく出版品質のグラフを簡単に作成できるインタラクティブなグラフ作成ライブラリ。
  • bokeh（3.8.2）: プレゼンテーション用に最新のウェブブラウザを対象としたインタラクティブな可視化ライブラリ。
  • mizani（0.13.5）: ggplot2 に触発された Python グラフィックのスケール。
  • contourpy（1.3.1）: 等高線生成アルゴリズムを提供します。
  • cycler（0.12.1）: matplotlib 用のコンポーザブル スタイル サイクル。
  • fonttools（4.62.1）: フォントを操作するためのライブラリ。
  • kiwisolver（1.5.0）: Cassowary 制約解決アルゴリズムの効率的な C++ 実装。

画像と動画の処理

画像データと動画データを扱うためのライブラリ。

  • opencv-python（4.11.0.86）: 主にリアルタイム コンピュータ ビジョンを対象としたプログラミング関数のライブラリである OpenCV の Python バインディング。
  • pillow（11.1.0）: Python Imaging Library（PIL）のフレンドリーなフォーク。さまざまな画像ファイル形式のオープン、操作、保存のサポートを追加します。
  • imageio（2.37.0）: アニメーション画像、動画、体積データなど、さまざまな画像データの読み取りと書き込みを行うライブラリ。
  • scikit-image（0.25.2）: 画像処理用のアルゴリズムのコレクション。
  • tifffile（2026 年 4 月 11 日）: TIFF ファイルの読み取りと書き込み。

ファイル処理と I/O

さまざまなファイル形式の読み取り、書き込み、操作を行うためのライブラリ。

Excel

  • openpyxl（3.1.5）: Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm ファイルの読み取り/書き込みを行うライブラリ。
  • xlrd（2.0.1）: デベロッパーが Microsoft Excel（tm）スプレッドシート ファイルからデータを抽出するためのライブラリ。
  • XlsxWriter（3.2.0）: XSLX 形式で Excel ファイルを作成するためのモジュール。

PDF

  • PyPDF2（3.0.1）: PDF ファイルのページの分割、結合、切り抜き、変換が可能な純粋な Python PDF ライブラリ。
  • fpdf（1.7.2）: PDF 生成用のシンプルなライブラリ。
  • reportlab（4.3.1）: PDF を作成するための強力なライブラリ。
  • PyLaTeX（1.4.2）: LaTeX ファイルの作成とコンパイル用のライブラリ。

Word

  • python-docx（1.1.2）: Microsoft Word（.docx）ファイルの作成と更新用のライブラリ。

PowerPoint

  • python-pptx（1.0.2）: PowerPoint（.pptx）ファイルの作成と更新用のライブラリ。

XML/HTML

  • lxml（5.3.1）: XML と HTML を処理するための機能が豊富で使いやすいライブラリ。
  • et_xmlfile（2.0.0）: 大規模な XML ファイルを作成するための低メモリ ライブラリ。

マークダウン

  • Markdown（3.10.2）: John Gruber の Markdown の Python 実装。
  • markdown-it-py（4.0.0）: Markdown パーサー。CommonMark を 100% サポート。
  • mdurl（0.1.2）: Markdown の URL ユーティリティ。

YAML

  • PyYAML（6.0.3）: Python 用の YAML パーサーとエミッタ。

RTF

  • striprtf（0.0.28）: RTF ドキュメントからプレーン テキストを抽出するライブラリ。

一般的なファイル I/O

  • h5py（3.16.0）: HDF5 バイナリ データ形式への Pythonic インターフェース。
  • smart_open（7.6.0）: 大規模なファイル（S3、HDFS、GCS など）をストリーミングするためのユーティリティ。
  • cloudpathlib（0.23.0）: クラウド ストレージ用の pathlib スタイルのクラス。

ウェブとネットワーキング

ウェブ リクエスト、サーバー開発、ネットワーク通信用のライブラリ。

  • requests（2.33.1）: 人間向けに構築された、Python 用のシンプルでエレガントな HTTP ライブラリ。
  • httpx（0.28.1）: HTTP/1.1 と HTTP/2 をサポートし、非同期機能を備えた Python 用のフル機能の HTTP クライアント。
  • httpcore（1.0.9）: HTTPX のコアを形成する低レベルの HTTP クライアント。
  • urllib3（2.6.3）: Python 用の強力で使いやすい HTTP クライアント。
  • grpcio（1.80.0）: Python gRPC（Google リモート プロシージャ コール）ライブラリ。
  • h11（0.16.0）: HTTP/1.1 の純粋な Python の独自の I/O 実装。
  • idna（3.11）: アプリケーションにおける国際化ドメイン名（IDNA）2008 のサポート。
  • certifi（2026 年 2 月 25 日）: SSL 証明書の信頼性を検証するための、Mozilla が厳選したルート証明書のコレクションを提供します。
  • tornado（6.5.5）: ウェブ フレームワークと非同期ネットワーキング ライブラリ。
  • Werkzeug（3.1.8）: 包括的な WSGI ウェブ アプリケーション ライブラリ。
  • Jinja2（3.1.6）: Python 用のモダンでデザイナー向けのテンプレート言語。
  • MarkupSafe（3.0.3）: 信頼できない文字列を HTML/XML マークアップに安全に追加します。

開発ツールとユーティリティ

一般的なユーティリティ、アプリケーション構築ツール、開発支援ツール。

パッケージ化と配布

  • pip（24.2）: Python 用のパッケージ インストーラ。
  • setuptools（82.0.1）: Python プロジェクトをパッケージ化するためのライブラリ。
  • wheel（0.46.3）: Python のビルド済みパッケージ形式。
  • packaging（24.0）: Python パッケージのコア ユーティリティ。

コマンドライン インターフェース（CLI）

  • click（8.3.2）: 構成可能なコマンドライン インターフェース作成ツールキット。
  • typer（0.24.1）: 型ヒントを使用して CLI アプリケーションを構築するためのライブラリ。
  • rich（15.0.0）: ターミナルでリッチテキストと美しい書式設定を行うためのライブラリ。
  • termcolor（3.3.0）: ターミナルでの出力用の ANSII カラー形式。
  • tqdm（4.67.3）: Python と CLI 用の高速で拡張可能な進行状況バー。
  • shellingham（1.5.4）: ユーザーのシェルを検出するツール。

データの検証とスキーマ

  • pydantic（2.13.1）: Python 型アノテーションを使用したデータ検証と設定管理。
  • pydantic_core（2.46.1）: Pydantic のコア検証ロジック。
  • annotated-types（0.7.0）: 関数引数、変数、データクラス フィールドの再利用可能な制約型。
  • jsonschema（4.23.0）: Python 用の JSON スキーマの実装。
  • jsonschema-specifications（2024.10.1）: JSON スキーマのメタスキーマと語彙。
  • referencing（0.37.0）: JSON Reference の解決。

シリアル化

  • protobuf（6.31.1）: Google の Protocol Buffers。
  • flatbuffers（2019 年 12 月 25 日）: 効率的なクロス プラットフォーム シリアル化ライブラリ。

同時実行と並列処理

  • anyio（4.13.0）: 異なる非同期イベント ループで動作する非同期コードを記述できる非同期互換性レイヤ。
  • joblib（1.4.2）: 軽量パイプライン: Python 関数をパイプラインとして実行するツール。
  • threadpoolctl（3.6.0）: 一般的なライブラリのスレッド プールで使用されるスレッド数を制御する Python インターフェース。

解析

  • pyparsing（3.2.1）: 標準の lex/yacc アプローチとは異なる、単純な文法を作成して実行するアプローチ。
  • astunparse（1.6.3）: Python 抽象構文木のアンパーサー。

低レベルと外部関数インターフェース（FFI）

  • libclang（18.1.1）: Clang Python バインディング。

日付と時刻

  • python-dateutil（2.9.0.post0）: 標準の datetime モジュールの拡張機能。
  • pytz（2025.2）: 世界のタイムゾーンの定義（現在と過去）。
  • tzdata（2025.3）: タイムゾーン データ。

一般的なユーティリティ

  • attrs（25.3.0）: ボイラープレートのないクラス。
  • toolz（1.0.0）: Python 用の関数型標準ライブラリ。
  • six（1.17.0）: Python 2 と 3 の互換性ユーティリティ。
  • wrapt（2.1.2）: デコレータ、ラッパー、モンキー パッチ用のモジュール。
  • immutabledict（4.3.1）: 変更不可の辞書。
  • ordered-set（4.1.0）: リストとセットのハイブリッドである可変データ構造。
  • lazy-loader（0.5）: Python モジュールを遅延インポートします。
  • google-pasta（0.2.0）: Python コードをリファクタリングするためのライブラリ。
  • traitlets（5.14.3）: Python アプリケーションの構成システム。
  • regex（2026.4.4）: Python の re モジュールを置き換える代替の正規表現モジュール。
  • chardet（7.4.3）: ユニバーサル文字エンコード検出器。
  • charset-normalizer（3.4.7）: 最初のユニバーサル文字セット検出ツール。
  • typing_extensions（4.15.0）: Python 3.7 以降のバックポートされた試験運用版の型ヒント。
  • typing-inspection（0.4.2）: Python の型のランタイム検査。
  • Pygments（2.20.0）: Python 構文ハイライト表示ツール。
  • ml_dtypes（0.5.4）: 機械学習用の dtype。
  • rpds-py（0.30.0）: Python 用の Rust 永続データ構造。
  • annotated-doc（0.0.4）: ドキュメント アノテーション用のライブラリ。
  • namex（0.1.0）: ユーティリティ ライブラリ。

デバッグとプロファイリング

  • tensorboard（2.20.0）: TensorFlow の可視化ツールキット。
  • tensorboard-data-server（0.7.2）: TensorBoard のデータサーバー。

地理空間

地理空間データの処理専用に設計されたライブラリ。

  • geopandas（1.0.1）: pandas で使用されるデータ型を拡張し、ジオメトリ タイプに対する空間オペレーションを可能にします。
  • pyogrio（0.12.1）: 地理空間ベクトル ファイル形式のベクトル化された I/O。
  • pyproj（3.7.2）: PROJ（地図投影法と座標変換ライブラリ）の Python インターフェース。
  • shapely（2.1.2）: 平面ジオメトリ オブジェクトの操作と分析を行うためのパッケージ。
  • xyzservices（2026.3.0）: XYZ タイル プロバイダのソース。

その他

  • chess（1.11.2）: ムーブの生成と検証、PGN の解析と書き込みなどを備えた純粋な Python チェス ライブラリ。
  • gast（0.7.0）: 汎用 AST から AST へのコンバータ。

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