샌드박스 코드 실행: 위험 없이 AI 생성 코드를 실행하세요.

AI 생성 코드 실행의 문제점

AI 생성 코드는 점점 더 발전하고 있습니다. Claude와 GPT-4와 같은 모델은 실제로 작동하는 Python 스크립트, Node.js 서비스, Bash 자동화 및 데이터 파이프라인을 작성할 수 있습니다. 코드 자체는 문제가 아닙니다.

문제는 코드가 실행되는 위치입니다.

OpenClaw 또는 유사한 로컬 AI 에이전트를 사용하는 경우, 해당 코드는 귀하의 머신에서 직접 실행됩니다. 전체 시스템 접근. 전체 파일 시스템 접근. 전체 네트워크 접근. 하나의 악성 스크립트 — 또는 하나의 환각된 rm -rf — 이면 귀하의 개발 환경이 사라집니다.

보안 연구자들은 로컬 AI 에이전트 프레임워크에서 중대한 취약점을 문서화했습니다 — 스킬 마켓플레이스의 악성 코드부터 평문 자격 증명 저장 및 원격 코드 실행 취약점까지. 여러 보안 기관이 경고를 발표했습니다.

코드를 작성하고 실행하는 AI 에이전트를 원하셨습니다. 예기치 않은 API 비용과 함께 보안 위험이 따릅니다.

샌드박스 실행이 실제로 의미하는 것

LikeClaw는 E2B 컨테이너에서 코드를 실행합니다 — 각 작업을 위해 생성되고 작업이 완료되면 파괴되는 격리된 클라우드 샌드박스입니다.

실제로 이것이 의미하는 바는 다음과 같습니다:

• 시스템 접근 없음. 컨테이너는 귀하의 파일 시스템을 읽거나, 네트워크에 접근하거나, 자격 증명에 접근할 수 없습니다. 귀하의 머신과 다른 모든 사용자의 환경으로부터 완전히 격리되어 실행됩니다.
• 작업별 생성. 각 실행은 새 컨테이너를 받습니다. 이전 실행의 잔여 상태가 없습니다. 작업 간 오염이 없습니다. 누적된 불필요한 데이터가 없습니다.
• 완료 후 파괴. 작업이 끝나면 컨테이너가 지워집니다. 악성 코드를 지속시키거나, 외부로 통신하거나, 백도어를 설정하려고 시도한 코드는 사라집니다. 영구적으로.
• 암호화된 자격 증명. 귀하의 API 키는 저장 시 암호화되며 실행 시 컨테이너에 주입됩니다. 평문으로 디스크에 기록되지 않으며, 다른 사용자나 스킬이 접근할 수 없습니다.

이것은 Cloudflare Workers, AWS Lambda 및 Vercel의 서버리스 기능에서 사용되는 동일한 샌드박스 접근 방식입니다. 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하기 위한 입증된 아키텍처입니다. 우리는 AI 에이전트에 이를 적용했습니다. 누군가는 해야 했으니까요.

샌드박스 코드 실행으로 할 수 있는 것

샌드박스는 장난감이 아닙니다. 완전한 실행 환경입니다. 다음과 같은 것을 구축할 수 있습니다:

지원되는 모든 언어로 스크립트 실행. Python 데이터 처리, Node.js API 통합, Bash 자동화 스크립트. 패키지를 즉시 설치하세요. 샌드박스에는 일반 라이브러리가 미리 설치되어 있으며, 필요한 것을 추가할 수 있습니다.

데이터 처리 및 변환. CSV 파싱, JSON 정리, API 응답 집계, 보고서 생성. 데이터를 업로드하고 원하는 내용을 설명하면 AI가 샌드박스에서 코드를 작성하고 실행합니다. 결과를 다운로드하세요. 귀하의 원본 데이터는 격리된 컨테이너를 떠나지 않습니다.

빌드 및 테스트 자동화. 코드베이스에서 단위 테스트를 생성합니다. 깨끗한 환경에서 테스트 스위트를 실행합니다. 알려진 취약점에 대한 종속성을 확인합니다. CI 파이프라인에 푸시하기 전에 빌드 스크립트를 검증합니다. 모든 실행은 새로 시작됩니다 — 누적 상태로 인한 불안정한 테스트가 없습니다.

파일 및 아티팩트 생성. PDF, 차트, 스프레드시트, 이미지, 구성 파일. AI가 코드를 작성하고, 샌드박스가 이를 실행하며, 귀하는 출력을 다운로드합니다. 로컬 툴체인이 필요 없습니다.

지속적인 작업 공간: 중단한 곳에서 다시 시작하기

샌드박스는 일시적이지 않습니다. 귀하의 작업 공간은 세션 간에 지속됩니다. 생성한 파일, 업로드한 데이터 세트, 생성한 출력 — 이 모든 것은 암호화된 작업 공간에 저장되어 다음 작업을 시작할 때 사용할 수 있습니다.

샌드박스 자체는 각 실행 후 파괴됩니다. 그러나 귀하의 작업 공간은 각 새 샌드박스에 마운트되어 격리를 해치지 않으면서 연속성을 제공합니다. 매번 새롭고 깨끗한 작업대에 연결되는 안전한 사물함이라고 생각하세요.

작업에 적합한 모델 선택하기

모든 코드 작업이 동일한 AI 모델이 필요한 것은 아닙니다. LikeClaw는 단일 인터페이스를 통해 100개 이상의 모델에 접근할 수 있게 해줍니다:

• Claude — 복잡한 논리, 미세한 코드 검토 및 다단계 추론에 최적
• GPT-4 — 강력한 범용 코딩 및 자연어 이해
• Gemini — Google의 훈련 데이터와 다중 모달 입력이 유리한 작업에 적합
• DeepSeek — 크레딧을 절약하고 싶은 간단한 작업에 비용 효율적

작업 간 모델을 전환하세요. 또는 LikeClaw가 작업 유형에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택하게 하세요. 필요한 만큼 크레딧을 구매하세요 — 구독 없음, 놀라운 청구서 없음.

하나의 계정. 모든 모델. 네 개의 대시보드와 네 개의 청구서를 동시에 관리할 필요가 없습니다.

이것이 귀하의 워크플로우에 어떻게 맞는지

샌드박스 코드 실행은 귀하의 IDE나 CI/CD 파이프라인을 대체하는 것이 아닙니다. “AI가 코드를 작성했다"와 “내 머신에서 실행할 만큼 신뢰할 수 있다” 사이에 있는 레이어입니다.

스크립트를 커밋하기 전에 프로토타입을 만드는 데 사용하세요. 민감한 데이터를 로컬 환경에 노출하지 않고 처리하는 데 사용하세요. AI 모델에서 신뢰할 수 없는 코드를 실행하는 데 사용하세요. AI 모델이 아무리 뛰어나도 가끔은 환각을 일으킵니다.

로컬 AI 에이전트를 평가하고 보안 모델이 걱정된다면, 샌드박스 AI 에이전트가 미래인 이유를 읽어보세요. 데이터 워크플로우에 샌드박스 실행이 적용된 사례를 보고 싶다면 데이터 분석 사용 사례를 확인하세요.

귀하의 코드는 실행되어야 합니다. 귀하의 머신은 안전해야 합니다. 이 두 가지는 상충하지 않습니다. 샌드박스만 있으면 됩니다.