腾讯云オープンソースAIエージェントサンドボックス Cube Sandbox（Rust、Apache 2.0）は、各エージェントに独立したゲストOSカーネルのハードウェア隔離を提供し、E2Bと互換性があります。自社サービスからCubeへの切り替えもワンクリックで可能です。冷起動時間は<60ms、50の同時実行時平均67ms、単一インスタンスのメモリは<5MB、96コアで2000以上のサンドボックスを並列処理可能です。クラウドのサーバーレス規模での検証済みで、外部顧客のRL訓練により大規模なサンドボックススケジューリングを実現。次のステップとしてイベントレベルのスナップショットロールバックをオープンソース化予定です。

MeNews

2026-04-21 09:43:17

概要作成中

ME News ニュース、4月21日（UTC+8）、動察Beatingの監視によると、Tencent CloudはAIエージェントのサンドボックスCube Sandboxをオープンソース化しました。Rustで書かれ、Apache 2.0ライセンスです。サンドボックスはエージェントがコードを実行する隔離環境であり、モデル生成のコードによるファイルの誤削除やホストへの越権アクセスを防ぎます。現在、OpenAI Agents SDK、Manus、Perplexity、Hugging Faceなどの製品が類似のアーキテクチャを採用しており、インターフェースの事実上の標準はE2Bです。CubeはE2Bインターフェースに対応しており、ビジネスコードを変更せずに、環境変数を1つ変更するだけで、エージェントをE2Bの自社サービスから自部署のCubeに切り替えることができます。Tencent Cloudは2つの性能データを公開しました。単一並列のコールドスタートは60ms未満、50並列時の平均は67ms、P95は90ms、P99は137msです。単一インスタンスの常駐メモリは5MB未満（サンドボックスの仕様が32GBを超えない場合に測定）、1台の96コアサーバーで2000以上のサンドボックスを同時に稼働可能です。同じシナリオでDockerコンテナの起動は約200ms、共有ホストカーネルを使用します。一方、従来の仮想マシンは秒単位で起動し、単一インスタンスのメモリは20MBから始まります。Cubeのアプローチは、各エージェントに独立したGuest OSカーネルを割り当て、ハードウェアレベルの隔離を行い、起動時間を百ミリ秒以内に抑えることです。高速化はリソースプールの事前配置、スナップショットのクローン化、底層のロック最適化によって実現しています。メモリ圧縮にはRustの再実装、CoWメモリの再利用、reflinkディスク共有を採用しています。プロジェクトにはCubeVSも付属しており、eBPFを用いてサンドボックス間のネットワーク隔離を行います。規模の検証例として、CubeはもともとTencent CloudのServerlessシステム上で運用され、数百億回の呼び出しを処理してきました。元宝AIのプログラミングシナリオをCubeに移行した結果、リソース消費は95.8%削減されました。外部顧客の中では、MiniMaxがAgentic RLのトレーニングでCubeを用いて、数十万のサンドボックスインスタンスを分単位でスケジューリングしています。次の計画は、イベントレベルのスナップショットリストアもオープンソース化し、百ミリ秒級の状態リストアを提供することです。（出典：BlockBeats）

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