Code Execution

エージェント タスクの多くは、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。

Code Execution の機能は次のとおりです。

  • サンドボックスを作成して、1 秒以内に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 日間維持します。この有効期間（TTL）の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、ローカルを含む任意の場所で実行できます。

Code Execution は、任意のエージェント フレームワークと任意の生成モデルで動作します。

Code Execution 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: 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リソース、ファイル、ネットワークにアクセスするのを防ぎ、セキュリティ リスクを軽減できます。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。サンドボックスは、ファイル システムへのアクセスが制限されており、ネットワーク アクセスはありません。

  • サンドボックスを取得: 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、コードの実行前後にサンドボックスを追跡し、ステータスを確認できます。

  • サンドボックスを一覧表示: プロジェクト内のすべての Code Execution 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: 必要な入力ファイルとともにコードを 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るため、後続の Execute Code呼び出しで前の呼び出しを基に処理できます。これは、インタラクティブ セッションや、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

Code Execution 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

このセクションには、データ分析、操作、機械学習、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をサポートし、これらの配列を操作するための高レベルの数学関数を多数提供します。
  • pandas （2.2.3）: 強力なデータ分析と操作のライブラリ。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します。
  • 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 を基盤として構築されており、使いやすく効率的な数値ルーチンを多数提供します。
  • pyarrow （18.1.0）: インメモリ データ用のクロス言語開発プラットフォーム。特に、効率的なデータ処理とシステム間の相互運用に役立ちます。
  • 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作成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 を基盤として構築された、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 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）: 軽量のディープ ラーニング ライブラリ。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 を提供します。

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 プロジェクトのロギング ユーティリティ。
  • textblob （0.19.0）: テキスト処理を簡素化するライブラリ。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 でよく使用されます。
  • cymem （2.0.13）: Cython のメモリ管理。spaCy で使用されます。
  • murmurhash （1.0.15）: MurmurHash の Cython バインディング。spaCy で使用されます。
  • preshed （3.0.13）: Cython ハッシュテーブルとブルームフィルタ。spaCy で使用されます。
  • 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と書式設定のユーティリティ。
  • 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ための Python ライブラリ。
  • sympy （1.13.3）: 記号計算のための 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、研究のためのパッケージ。

パフォーマンスと最適化

  • numba （0.64.0）: Python のジャストインタイム コンパイラ。Python と NumPy のコードのサブセットを高速なマシンコードに変換します。
  • 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であることがよくあります。
  • 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 での PyTree の操作を最適化します。
  • nvidia-nccl-cu12 （2.29.7）: NVIDIA Collective Communication Library。マルチ GPU 通信用。

統計モデリング

  • statsmodels （0.14.6）: さまざまな統計モデルの推定、統計テストの実施、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）: 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）: インタラクティブなグラフ作成ライブラリ。オンラインとオフラインで、出版品質の美しいグラフを簡単に作成できます。
  • bokeh （3.8.2）: 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 にインスパイアされた 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 用の構成可能なスタイルサイクル。
  • 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。

画像処理と動画処理

画像データと動画データを処理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。
  • 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、ボリューム 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ためのライブラリ。
  • scikit-image （0.25.2）: 画像処理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。

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 ファイルを読み書きするためのライブラリ。
  • xlrd （2.0.1）: 開発者が 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）ファイルを作成して更新するためのライブラリ。

PowerPoint

  • python-pptx （1.0.2）: PowerPoint（.pptx）ファイルを作成して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）: 正しく処理される 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ためのライブラリ。

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）: Python 用のシンプルでエレガントな HTTP ライブラリ。人間向けに構築されています。
  • 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 をサポートし、非同期機能も備えています。
  • httpcore （1.0.9）: 低レベルの HTTP クライアント。HTTPX のコアを形成します。
  • 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）: 純粋な Python の HTTP/1.1 の Bring-Your-Own-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 用の最新のデザイナー フレンドリーなテンプレート言語。
  • 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、アプリケーションを構築するためのツール、開発支援ツール。

パッケージングと配布

  • pip （24.2）: Python 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 用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）: ターミナルの出力の ANSII カラー書式設定。
  • tqdm （4.67.3）: Python と CLI 用の高速で拡張可能なプログレス 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 の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語彙。
  • referencing （0.37.0）: JSON リファレンスの解決。

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）: さまざまな非同期イベント 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の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定義（最新と過去）。
  • 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ツール。
  • 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 構文ハイライター。
  • ml_dtypes （0.5.4）: 機械学習用の dtypes。
  • 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

地理空間データを処理するために特別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）: 地理空間ベクター 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）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のためのパッケージ。
  • 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行う純粋な Python チェス ライブラリ。
  • gast （0.7.0）: 汎用的な AST から AST へのコンバータ。

次のステップ