Exécution du code

De nombreuses tâches d'agent, comme les calculs financiers et les workflows de data science, nécessitent qu'un agent génère et exécute du code. L'exécution de code permet à votre agent d'exécuter du code dans un environnement de bac à sable sécurisé, isolé et géré.

Voici quelques-unes des fonctionnalités de l'exécution de code :

  • Les bacs à sable peuvent être créés et exécuter du code en moins d'une seconde.

  • Les bacs à sable acceptent les entrées et sorties de fichiers jusqu'à 100 Mo pour l'ensemble de la requête ou de la réponse.

  • Les bacs à sable conservent leur état d'exécution (mémoire) pendant 14 jours maximum. Ce paramètre de valeur TTL (Time To Live) est configurable.

Vous n'êtes pas obligé de déployer votre agent sur Agent Platform pour utiliser l'exécution de code. Votre agent peut s'exécuter n'importe où, même localement.

L'exécution de code fonctionne avec n'importe quel framework d'agent et n'importe quel modèle génératif.

Voici les principales opérations à effectuer pour utiliser un bac à sable d'exécution de code :

  • Créer un bac à sable : crée un espace sécurisé et isolé pour exécuter du code non fiable ou potentiellement dangereux. Cette isolation réduit les risques de sécurité en empêchant le code d'accéder aux ressources, aux fichiers ou au réseau de votre système. Un bac à sable est essentiel lorsque vous devez exécuter du code de manière sécurisée, par exemple pour des agents de data science, des scripts d'orchestration ou lors de tests de développement. Le bac à sable offre un système de fichiers limité et aucun accès au réseau.

  • Obtenir un bac à sable : affiche la configuration et l'état d'un bac à sable d'exécution de code spécifique. Vous pouvez vérifier des détails tels que son état actuel (par exemple, en cours d'exécution ou arrêté) et sa valeur TTL (Time To Live). Cela vous permet de suivre vos bacs à sable et de vérifier leur état avant ou après l'exécution du code.

  • Lister les bacs à sable : lister tous les bacs à sable d'exécution de code de votre projet. Vous pouvez filtrer les résultats selon des critères tels que l'état ou le type de bac à sable. Cela permet de vérifier, de surveiller et de gérer de nombreux bacs à sable dans votre projet.

  • Exécuter le code : envoie votre code ainsi que tous les fichiers d'entrée requis au bac à sable pour une exécution sécurisée. La réponse inclut les résultats, tels que la sortie standard (stdout), l'erreur standard (stderr) et tous les fichiers générés par le code. Le bac à sable peut également conserver l'état, ce qui permet aux appels Execute Code suivants de s'appuyer sur les appels précédents. C'est essentiel pour les sessions interactives ou les tâches complexes qui nécessitent que l'environnement conserve l'état sur plusieurs exécutions de code.

Bibliothèques prises en charge

Le bac à sable d'exécution de code inclut les bibliothèques suivantes, classées par cas d'utilisation. Vous ne pouvez pas installer vos propres bibliothèques dans l'environnement de bac à sable.

Data science et machine learning

Cette section inclut les bibliothèques essentielles pour l'analyse de données, la manipulation, le machine learning et le calcul numérique.

Gestion des données de base et des données numériques

  • numpy (2.1.3) : package fondamental pour le calcul numérique en Python, compatible avec les matrices et les tableaux multidimensionnels de grande taille, ainsi qu'avec une vaste collection de fonctions mathématiques de haut niveau pour opérer sur ces tableaux.
  • pandas (2.2.3) : bibliothèque puissante d'analyse et de manipulation de données, offrant des structures de données telles que DataFrame et Series pour gérer les données structurées.
  • scipy (1.15.2) : écosystème de logiciels Open Source pour les mathématiques, les sciences et l'ingénierie. Il s'appuie sur NumPy et fournit un grand nombre de routines numériques efficaces et faciles à utiliser.
  • pyarrow (18.1.0) : plate-forme de développement multilangage pour les données en mémoire. Il est particulièrement utile pour gérer efficacement les données et assurer l'interopérabilité entre les systèmes.
  • numexpr (2.14.1) : évaluateur d'expressions numériques rapide pour NumPy, qui optimise les opérations sur les tableaux.
  • narwhals (2.19.0) : permet d'écrire du code qui fonctionne sur plusieurs bibliothèques DataFrame (comme pandas et Polars).

Frameworks de machine learning

  • scikit-learn (1.6.1) : outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse de données, basés sur NumPy, SciPy et matplotlib.
  • tensorflow (2.20.0) : plate-forme Open Source de bout en bout dédiée au machine learning.
  • keras (3.14.0) : API de réseaux de neurones de haut niveau, écrite en Python et capable de s'exécuter sur TensorFlow, CNTK ou Theano.
  • xgboost (3.2.0) : bibliothèque d'optimisation de gradient distribuée optimisée pour être hautement efficace, flexible et portable.
  • thinc (8.3.13) : bibliothèque de deep learning légère qui offre une API de programmation fonctionnelle élégante et vérifiée pour composer des modèles.

Traitement du langage naturel (TLN)

  • nltk (3.9.1) : plate-forme de premier plan pour créer des programmes Python permettant de travailler avec des données en langage humain.
  • spacy (3.8.14) : bibliothèque pour le traitement du langage naturel avancé en Python et Cython.
  • spacy-legacy (3.0.12) : anciens composants pour spaCy.
  • spacy-loggers (1.0.5) : utilitaires de journalisation pour les projets spaCy.
  • textblob (0.19.0) : bibliothèque de traitement de texte simplifiée, fournissant une API simple pour les tâches de TLN courantes.
  • catalogue (2.0.10) : petite bibliothèque pour les registres de fonctions, souvent utilisée dans les pipelines de TLN.
  • confection (1.3.3) : système de configuration, souvent utilisé avec spaCy.
  • cymem (2.0.13) : gestion de la mémoire pour Cython, utilisé par spaCy.
  • murmurhash (1.0.15) : liaisons Cython pour MurmurHash, utilisées par spaCy.
  • preshed (3.0.13) : tables de hachage Cython et filtres de Bloom, utilisés par spaCy.
  • srsly (2.5.3) : utilitaires de sérialisation modernes hautes performances pour Python.
  • wasabi (1.1.3) : utilitaires légers d'impression et de mise en forme de la console.
  • weasel (1.0.0) : interface de ligne de commande pour les projets spaCy.

Calcul scientifique et symbolique

  • mpmath (1.3.0) : bibliothèque Python pour l'arithmétique à virgule flottante réelle et complexe avec une précision arbitraire.
  • sympy (1.13.3) : bibliothèque Python pour les mathématiques symboliques.
  • networkx (3.6.1) : package pour la création, la manipulation et l'étude de la structure, de la dynamique et des fonctions des réseaux complexes.

Performances et optimisation

  • numba (0.64.0) : compilateur juste-à-temps pour Python qui traduit un sous-ensemble de code Python et NumPy en code machine rapide.
  • llvmlite (0.46.0) : liaisons Python LLVM légères à utiliser avec Numba.
  • blis (1.3.3) : bibliothèque d'algèbre linéaire de type BLAS, souvent une dépendance pour les packages numériques.
  • opt_einsum (3.4.0) : optimisation des expressions einsum dans NumPy, TensorFlow et d'autres bibliothèques de tableaux.
  • optree (0.19.0) : manipulation PyTree optimisée dans JAX.
  • nvidia-nccl-cu12 (2.29.7) : bibliothèque NVIDIA Collective Communication Library, pour la communication multi-GPU.

Modélisation statistique

  • statsmodels (0.14.6) : fournit des classes et des fonctions pour l'estimation de nombreux modèles statistiques différents, ainsi que pour la réalisation de tests statistiques et l'exploration de données statistiques.
  • patsy (1.0.2) : bibliothèque Python permettant de décrire des modèles statistiques et de créer des matrices de conception.

Recherche opérationnelle

  • ortools (9.14.6206) : Google Optimization Tools, une suite d'outils pour l'optimisation combinatoire.

Visualisation

Bibliothèques permettant de créer des visualisations statiques, animées et interactives.

  • matplotlib (3.10.1) : bibliothèque complète permettant de créer des visualisations statiques, animées et interactives en Python.
  • matplotlib-inline (0.2.1) : backend permettant d'intégrer des tracés matplotlib dans des notebooks Jupyter.
  • matplotlib-venn (1.1.2) : bibliothèque permettant de tracer des diagrammes de Venn.
  • seaborn (0.13.2) : bibliothèque de visualisation de données statistiques basée sur matplotlib. Elle fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs.
  • plotly (6.1.2) : bibliothèque de graphiques interactifs qui permet de créer facilement de superbes graphiques de qualité professionnelle, en ligne et hors connexion.
  • bokeh (3.8.2) : bibliothèque de visualisation interactive qui cible les navigateurs Web modernes pour la présentation.
  • mizani (0.13.5) : échelles pour les graphiques Python, inspirées de ggplot2.
  • contourpy (1.3.1) : fournit des algorithmes de génération de lignes de contour.
  • cycler (0.12.1) : cycles de style composables pour matplotlib.
  • fonttools (4.62.1) : bibliothèque permettant de manipuler les polices.
  • kiwisolver (1.5.0) : implémentation C++ efficace de l'algorithme de résolution de contraintes Cassowary.

Traitement d'images et de vidéos

Bibliothèques permettant de travailler avec des données d'images et de vidéos.

  • opencv-python (4.11.0.86) : liaisons Python pour OpenCV, une bibliothèque de fonctions de programmation principalement destinées à la vision par ordinateur en temps réel.
  • pillow (11.1.0) : fork convivial de la bibliothèque Python Imaging Library (PIL), qui permet d'ouvrir, de manipuler et d'enregistrer de nombreux formats de fichiers image différents.
  • imageio (2.37.0) : bibliothèque permettant de lire et d'écrire un large éventail de données d'image, y compris des images animées, des vidéos et des données volumétriques.
  • scikit-image (0.25.2) : ensemble d'algorithmes pour le traitement d'images.
  • tifffile (2026.4.11) : lire et écrire des fichiers TIFF.

Gestion de fichiers et E/S

Bibliothèques permettant de lire, d'écrire et de manipuler différents formats de fichiers.

Excel

  • openpyxl (3.1.5) : bibliothèque permettant de lire/écrire des fichiers Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm.
  • xlrd (2.0.1) : bibliothèque permettant aux développeurs d'extraire des données de fichiers de feuille de calcul Microsoft Excel (tm).
  • XlsxWriter (3.2.0) : module permettant de créer des fichiers Excel au format XSLX.

PDF

  • PyPDF2 (3.0.1) : bibliothèque PDF purement Python capable de diviser, fusionner, recadrer et transformer les pages de fichiers PDF.
  • fpdf (1.7.2) : bibliothèque simple pour la génération de PDF.
  • reportlab (4.3.1) : bibliothèque puissante pour créer des PDF.
  • PyLaTeX (1.4.2) : bibliothèque permettant de créer et de compiler des fichiers LaTeX.

Word

  • python-docx (1.1.2) : bibliothèque permettant de créer et de mettre à jour des fichiers Microsoft Word (.docx).

PowerPoint

  • python-pptx (1.0.2) : bibliothèque permettant de créer et de mettre à jour des fichiers PowerPoint (.pptx).

XML/HTML

  • lxml (5.3.1) : bibliothèque riche en fonctionnalités et facile à utiliser pour traiter les fichiers XML et HTML.
  • et_xmlfile (2.0.0) : bibliothèque à faible consommation de mémoire pour créer des fichiers XML volumineux.

Markdown

  • Markdown (3.10.2) : implémentation Python du langage Markdown de John Gruber.
  • markdown-it-py (4.0.0) : analyseur Markdown, bien conçu. Compatibilité totale avec CommonMark.
  • mdurl (0.1.2) : utilitaires d'URL pour Markdown.

YAML

  • PyYAML (6.0.3) : analyseur et émetteur YAML pour Python.

RTF

  • striprtf (0.0.28) : bibliothèque permettant d'extraire du texte brut de documents RTF.

E/S de fichiers générales

  • h5py (3.16.0) : interface Pythonic au format de données binaire HDF5.
  • smart_open (7.6.0) : utilitaires pour le streaming de fichiers volumineux (S3, HDFS, Cloud Storage, etc.).
  • cloudpathlib (0.23.0) : classes de style Pathlib pour le stockage cloud.

WiFi & Mise en réseau French: English: Web & Networking French:

Bibliothèques pour les requêtes Web, le développement de serveurs et la communication réseau.

  • requests (2.33.1) : bibliothèque HTTP élégante et simple pour Python, conçue pour les êtres humains.
  • httpx (0.28.1) : client HTTP complet pour Python, compatible avec HTTP/1.1 et HTTP/2, et offrant des fonctionnalités asynchrones.
  • httpcore (1.0.9) : client HTTP de bas niveau, qui constitue le cœur de HTTPX.
  • urllib3 (2.6.3) : client HTTP puissant et convivial pour Python.
  • grpcio (1.80.0) : bibliothèque Python gRPC (appel de procédure à distance Google).
  • h11 (0.16.0) : implémentation purement Python de HTTP/1.1, avec votre propre système d'E/S.
  • idna (3.11) : compatibilité avec les noms de domaine internationalisés dans les applications (IDNA) 2008.
  • certifi (2026.2.25) : fournit la collection de certificats racine soigneusement sélectionnée par Mozilla pour valider la fiabilité des certificats SSL.
  • tornado (6.5.5) : framework Web et bibliothèque de mise en réseau asynchrone.
  • Werkzeug (3.1.8) : bibliothèque d'applications Web WSGI complète.
  • Jinja2 (3.1.6) : langage de création de modèles moderne et convivial pour Python.
  • MarkupSafe (3.0.3) : ajoutez de manière sécurisée des chaînes non fiables au balisage HTML/XML.

Outils et utilitaires de développement

Utilitaires généraux, outils de création d'applications et aides au développement.

Emballage et distribution

  • pip (24.2) : programme d'installation de packages pour Python.
  • setuptools (82.0.1) : bibliothèque pour empaqueter des projets Python.
  • wheel (0.46.3) : format de package intégré pour Python.
  • packaging (24.0) : utilitaires de base pour les packages Python.

Interfaces de ligne de commande (CLI)

  • click (8.3.2) : kit d'outils de création d'interface de ligne de commande composable.
  • typer (0.24.1) : bibliothèque permettant de créer des applications CLI avec des indications de type.
  • rich (15.0.0) : bibliothèque pour le texte enrichi et la mise en forme dans le terminal.
  • termcolor (3.3.0) : mise en forme des couleurs ANSII pour la sortie dans le terminal.
  • tqdm (4.67.3) : barre de progression rapide et extensible pour Python et la CLI.
  • shellingham (1.5.4) : outil permettant de détecter le shell d'un utilisateur.

Validation des données et schémas

  • pydantic (2.13.1) : validation des données et gestion des paramètres à l'aide d'annotations de type Python.
  • pydantic_core (2.46.1) : logique de validation de base pour Pydantic.
  • annotated-types (0.7.0) : types de contraintes réutilisables pour les arguments de fonction, les variables et les champs de classe de données.
  • jsonschema (4.23.0) : implémentation du schéma JSON pour Python.
  • jsonschema-specifications (2024.10.1) : méta-schémas et vocabulaires du schéma JSON.
  • referencing (0.37.0) : résolution de référence JSON.

Sérialisation

  • protobuf (6.31.1) : tampons de protocole de Google.
  • flatbuffers (25.12.19) : bibliothèque de sérialisation multiplate-forme efficace.

Simultanéité et parallélisme

  • anyio (4.13.0) : couche de compatibilité asynchrone qui vous permet d'écrire du code asynchrone fonctionnant sur différentes boucles d'événements asynchrones.
  • joblib (1.4.2) : pipelining léger : outils permettant d'exécuter des fonctions Python en tant que pipeline.
  • threadpoolctl (3.6.0) : interface Python permettant de contrôler le nombre de threads utilisés dans les pools de threads des bibliothèques courantes.

Analyse

  • pyparsing (3.2.1) : approche alternative pour créer et exécuter des grammaires simples, par rapport à l'approche lex/yacc standard.
  • astunparse (1.6.3) : unparser pour les arbres de syntaxe abstraite Python.

Interface de fonction étrangère (FFI) et de bas niveau

  • libclang (18.1.1) : liaisons Python Clang.

Date et heure

  • python-dateutil (2.9.0.post0) : extensions du module datetime standard.
  • pytz (2025.2) : définitions des fuseaux horaires mondiaux, modernes et historiques.
  • tzdata (2025.3) : données de fuseau horaire.

Utilitaires généraux

  • attrs (25.3.0) : classes sans code récurrent.
  • toolz (1.0.0) : bibliothèque standard fonctionnelle pour Python.
  • six (1.17.0) : utilitaires de compatibilité Python 2 et 3.
  • wrapt (2.1.2) : module pour les décorateurs, les wrappers et le monkey patching.
  • immutabledict (4.3.1) : dictionnaire immuable.
  • ordered-set (4.1.0) : structure de données modifiable qui est un hybride d'une liste et d'un ensemble.
  • lazy-loader (0.5) : importation différée des modules Python.
  • google-pasta (0.2.0) : bibliothèque permettant de refactoriser du code Python.
  • traitlets (5.14.3) : système de configuration pour les applications Python.
  • regex (2026.4.4) : module d'expression régulière alternatif, pour remplacer le module re de Python.
  • chardet (7.4.3) : détecteur d'encodage de caractères universel.
  • charset-normalizer (3.4.7) : le premier véritable détecteur de jeu de caractères universel.
  • typing_extensions (4.15.0) : indications de type rétroportées et expérimentales pour Python 3.7 et versions ultérieures.
  • typing-inspection (0.4.2) : inspection des types au moment de l'exécution en Python.
  • Pygments (2.20.0) : outil de mise en surbrillance de la syntaxe Python.
  • ml_dtypes (0.5.4) : dtypes pour le machine learning.
  • rpds-py (0.30.0) : structures de données persistantes Rust pour Python.
  • annotated-doc (0.0.4) : bibliothèque pour l'annotation de documents.
  • namex (0.1.0) : bibliothèque d'utilitaires.

Débogage et profilage

  • tensorboard (2.20.0) : kit de visualisation de TensorFlow.
  • tensorboard-data-server (0.7.2) : serveur de données pour TensorBoard.

Géomatique

Bibliothèques spécialement conçues pour gérer les données géospatiales.

  • geopandas (1.0.1) : étend les types de données utilisés par pandas pour permettre des opérations spatiales sur les types géométriques.
  • pyogrio (0.12.1) : E/S vectorisées pour les formats de fichiers vectoriels géospatiaux.
  • pyproj (3.7.2) : interface Python vers PROJ (bibliothèque de projections cartographiques et de transformations de coordonnées).
  • shapely (2.1.2) : package pour la manipulation et l'analyse d'objets géométriques planaires.
  • xyzservices (2026.3.0) : source des fournisseurs de tuiles XYZ.

Autres

  • chess (1.11.2) : bibliothèque d'échecs Python pure avec génération et validation des coups, analyse et écriture PGN, etc.
  • gast (0.7.0) : convertisseur générique d'AST en AST.

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