Code Execution

財務計算やデータ サイエンス ワークフローなど、多くのエージェント タスクでは、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。コード実行を使用すると、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 秒未満で作成され、コードを実行できます。

  • サンドボックスは、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 日間保持します。この有効期間（TTL）設定は構成可能です。

コード実行 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、ローカルなど、どこでも実行できます。

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ための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する: 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、安全で隔離されたスペースを作成します。この分離により、コードがシステムのソース、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 アクセスは提供されません。

  • サンドボックスを取得する: 特定のコード実行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、停止中など）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。結果は、サンドボックスのステータスやタイプなどの条件でフィルタできます。これにより、プロジェクト内の多数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。

  • コードを実行する: 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 呼び出しは以前の呼び出しに基づいて構築できます。これは、複数のコード実行にわたって環境の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に不可欠です。

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 サイエンスと機械学習（ML）

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

コアデータ処理と数値

  • numpy（2.1.3）: Python での数値計算用の基本パッケージ。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、強力なデータ分析および操作ライブラリ。
  • 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を多数提供しています。
  • 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、効率的なデータ処理とシステム間の相互運用性に特に役立ちます。
  • numexpr（2.14.1）: NumPy 用の高速な数値式エバリュエータ。配列オペレーションを最適化します。
  • 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。

機械学習フレームワーク

  • 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のため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 で記述された高レベルのニューラル ネットワーク API。TensorFlow、CNTK、Theano の上で実行できます。
  • 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された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処理する 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 のレガシー コンポーネント。
  • spacy-loggers（1.0.5）: spaCy プロジェクト用のロギング ユーティリティ。
  • textblob（0.19.0）: 簡素化されたテキスト処理ライブラリ。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 と併用されることがよくあります。
  • 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、記号計算

  • mpmath（1.3.0）: 任意精度の実数および複素数の浮動小数点演算用の 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、研究を行うためのパッケージ。

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。多くの場合、数値パッケージの依存関係です。
  • opt_einsum（3.4.0）: NumPy、TensorFlow、その他の配列ライブラリで einsum 式を最適化します。
  • optree（0.19.0）: JAX で最適化された PyTree 操作。
  • nvidia-nccl-cu12（2.29.7）: マルチ GPU 通信用 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、統計データの探索を行う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、設計マトリックスを構築するための Python ライブラリ。

オペレーションズ リサーチ

  • ortools（9.14.6206）: Google Optimization Tools。組み合わせ最適化のためのツールスイート。

可視化

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、パブリケーション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）: 最新のウェブブラウザを対象とするインタラクティブな可視化ライブラリ。
  • thought mizani（0.13.5）: ggplot2 に着想を得た Python グラフィック用のスケール。
  • 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 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、動画の処理

画像データと動画データを操作するためのライブラリ。

  • opencv-python（4.11.0.86）: OpenCV の Python バインディング。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す。
  • pillow（11.1.0）: Python Imaging Library（PIL）のフレンドリー フォーク。さまざまな画像ファイル形式を開く、操作する、保存する機能が追加されています。
  • imageio（2.37.0）: アニメーション画像、動画、ボリューム データなど、幅広い画像データの読み取りと書き込みを行うためのライブラリ。
  • 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（2026.4.11）: TIFF ファイルの読み取りと書き込みを行います。

ファイル操作と 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 の xlsx / xlsm / xltx / xltm ファイルを読み書きするためのライブラリ。
  • 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 ファイルを作成してコンパイルするためのライブラリ。

Word

  • python-docx（1.1.2）: Microsoft Word（.docx）ファイルを作成、更新するためのライブラリ。

PowerPoint

  • python-pptx（1.0.2）: PowerPoint（.pptx）ファイルを作成、更新するためのライブラリ。

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。100% の CommonMark サポート。
  • mdurl（0.1.2）: Markdown 用の 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 ドキュメントから書式なし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、Cloud Storage 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 用のエレガントでシンプルな HTTP ライブラリ。
  • httpx（0.28.1）: Python 用のフル機能の HTTP クライアント。HTTP/1.1 と HTTP/2、非同期機能をサポートしています。
  • 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 用の強力でユーザー フレンドリーな 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、独自の I/O 実装。
  • idna（3.11）: Internationalized Domain Names in Applications（IDNA）2008 のサポート。
  • certifi（2026.2.25）: SSL 証明書の信頼性を検証するために、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、デザイナーに使いやすい最新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。

デベロッパー 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用のツール、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）: コンポーズ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実現するためのライブラリ。
  • 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タイプ。
  • 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ボキャブラリ。
  • referencing（0.37.0）: JSON 参照の解決。

シリアル化

  • protobuf（6.31.1）: Google のプロトコル バッファ。
  • flatbuffers（25.12.19）: 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）: 軽量のパイプライン処理。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、シンプルな文法を作成して実行するための代替アプローチ。
  • astunparse（1.6.3）: Python 抽象構文ツリーのアンパーサー。

低レベルおよび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定義（現代と歴史）。
  • 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、変更可能なデータ構造。
  • 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機能。
  • charset-normalizer（3.4.7）: 最初の真のユニバーサル文字セット検出機能。
  • typing_extensions（4.15.0）: Python 3.7+ 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 での型のランタイム検査。
  • Pygments（2.20.0）: Python 構文ハイライター。
  • 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に特化したライブラリ。

  • 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（地図投影と座標変換ライブラリ）への 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）: 移動の生成と検証、PGN の解析と書き込みなどを行う、純粋な Python チェス ライブラリ。
  • gast（0.7.0）: 汎用の AST から AST へのコンバータ。

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