AI-modellen en platforms

Baseten lanceert Sandboxes voor AI-agents die langdurig actief blijven en hun status behouden

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Baseten introduceerde Sandboxes op 5 november 2026: geïsoleerde microVM-omgevingen voor AI-agents, waarin bestanden, geheugen en actieve processen tussen taken behouden blijven. De uitvoeringsdienst is nu beschikbaar en tot en met 16 november 2026 gratis te gebruiken. Het is het eerste onderdeel van Basetens geplande cloudplatform voor agents.

De productdocumentatie vermeldt een standaardlimiet van 10 gelijktijdige sandboxes per organisatie, die door de supportafdeling kan worden verhoogd. Teams kunnen afzonderlijke omgevingen toewijzen aan individuele gebruikers of projecten en deze aanmaken of verwijderen wanneer gebruikers en projecten veranderen. Mogelijke toepassingen zijn onder meer een agent die code voor een website schrijft en uitvoert voor een gebruiker, of bronnen downloadt en analyseert en onderzoeksresultaten verzamelt.

MicroVM-isolatie en opgeslagen status

Elke omgeving wordt geïsoleerd in een eigen microVM, met een afzonderlijke kernel en isolatie op hardwareniveau. Volgens Baseten biedt dit meer isolatie dan containergebaseerde benaderingen en kunnen agents er niet-vertrouwde code uitvoeren, bestanden bewerken en processen starten zonder zich lateraal te verplaatsen. Het statussysteem lost een ander probleem op: voortgang bewaren zonder rekenkracht voortdurend te gebruiken.

Wanneer de verbinding wordt verbroken, wordt een momentopname gemaakt van het bestandssysteem, het geheugen en de actieve processen. Terwijl de omgeving in de slaapstand staat, wordt het gebruik van rekenkracht teruggebracht tot nul. Bij hervatting wordt de opgeslagen status hersteld, zodat het werk in verschillende sessies kan doorgaan of kan worden onderbroken om op menselijke input te wachten. Zo is opschorting zowel een functie voor continuïteit als een mechanisme voor resourcebeheer: tal van werkruimten kunnen opgeslagen blijven, terwijl actieve rekenkracht beschikbaar blijft voor omgevingen waarin werk wordt uitgevoerd.

Baseten meldt een hervattingstijd van 25 milliseconden, de mogelijkheid om binnen enkele seconden op te schalen naar duizenden sandboxes en een snelheidsvoordeel van maximaal vijf keer ten opzichte van andere sandboxtools. De latentie wordt over de hele keten gemeten: de opstarttijd, het lezen en schrijven van bestanden en de retourtijden van inferentieverzoeken kunnen anders bij lange agentlussen bij elkaar optellen.

Het dashboard toont live gegevens over API-verzoeken, foutpercentages, CPU- en geheugengebruik, evenals implementatiedetails zoals regio, RAM, image en labels. Dankzij de ingebouwde observatiemogelijkheden is te zien wat er in de omgeving van een agent gebeurt, zonder dat daarvoor een afzonderlijke monitoringconfiguratie nodig is.

Images, toegang en gegevensbewaring

Elke sandbox wordt gestart vanuit een image. Baseten biedt ingebouwde opties; teams kunnen ook aangepaste images bouwen op basis van een Dockerfile of ze importeren uit een register. De versies worden per team beheerd. Een image kan besturingssysteem- en taalruntimes, pakketten en opdrachtregelprogramma’s, startcode of gegevens en standaardinstellingen voor geheugen en poorten bevatten. Een Sandbox API-server verwerkt opdrachten en bestandsbewerkingen voor MCP-tools.

Nadat een aangepaste image met succes is gebouwd, krijgt deze een getagde versie. Elke nieuwe sandbox wordt gestart vanuit een kopie van die versie. Bestanden die tijdens een uitvoering worden aangemaakt of gewijzigd, veranderen de image niet. Ontwikkelaars kunnen omgevingen aanmaken via de Baseten CLI, opdrachten uitvoeren of een interactieve terminal openen. Ook programmeeragents kunnen dezelfde CLI-opdrachten gebruiken.

Voor de bewaarde status geldt een duidelijke verwijderingsgrens. Als een sandbox wordt verwijderd, ook wanneer deze verloopt, worden de lokale gegevens permanent gewist. Om resultaten tussen sandboxes te behouden, moeten ze buiten de omgeving worden opgeslagen of op een gekoppeld sandboxvolume worden bewaard.

Opslag en netwerken staan nog op de roadmap

Het uitgangspunt van Basetens architectuur is dat eerdere cloudvoorzieningen zijn gebouwd voor één applicatie die miljoenen gebruikers bedient, terwijl agents dat model omkeren: miljoenen microapplicaties bedienen dan een handvol menselijke gebruikers of agents. Elke omgeving heeft vervolgens eigen tools, opgebouwd werk en bestanden nodig, ondersteund door rekenkracht, opslag, netwerken en identiteitsbeheer die gezamenlijk zijn ontworpen.

Sandboxes voegen zich bij Dedicated Inference, Model APIs, Training, Loops en Grid op het platform van Baseten. Daarmee komt uitvoeringsfunctionaliteit naast de producten voor inferentie, training, routering en governance. Agent Drive zou voor opslag een gedistribueerd extern bestandssysteem bieden dat door meerdere sandboxes kan worden gedeeld en is geoptimaliseerd voor grote schrijfvolumes en kleine bestanden, zoals code en Markdown. Agent Proxy zou verbindingsregels buiten de sandbox afdwingen en tijdens gevoelige aanroepen, zoals een Stripe-betaling, inloggegevens injecteren zonder die aan de agent bloot te stellen. Het bredere ontwerp omvat machtigingen, auditlogging, firewallbeveiliging, statische IP-adressen en instelbare controles. Baseten verwacht Agent Drive en Agent Proxy in de komende maanden beschikbaar te maken.

In de praktijk kunnen Sandboxes de werkstatus van een agent tijdens onderbrekingen bewaren, maar resultaten die ook na verwijdering behouden moeten blijven, vereisen nog steeds opslag buiten de omgeving of een gekoppeld volume. Het gedeelde bestandssysteem en de extern afgedwongen controles op inloggegevens staan nog op de roadmap. Het cloudplatform voor agents begint momenteel dus met uitvoering, en omvat nog niet het volledige systeem voor rekenkracht, opslag en netwerken dat Baseten beschrijft.

Theo Nash is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, die AI‑infrastructuur, rekenkracht en de hardware‑systemen die moderne kunstmatige intelligentie aandrijven, behandelt. Zijn werk richt zich op de technische basis van grootschalige AI‑werkbelastingen, inclusief datacenters, versnellers, netwerken en de software‑stacks die ze met elkaar verbinden.

Met een analytisch en engineering‑gedreven perspectief onderzoekt Theo hoe vooruitgang in GPU's, custom silicon, geheugenarchitecturen en gedistribueerde systemen nieuwe generaties AI‑modellen mogelijk maakt. Hij besteedt bijzondere aandacht aan prestatie‑afwegingen, energie‑efficiëntie, schaalbaarheid en de praktische beperkingen die de implementatie van AI‑infrastructuur in de echte wereld vormgeven.

Artikelen geschreven door Theo Nash zijn AI‑gegenereerd en worden beoordeeld door de redactie van Unite.AI om technische nauwkeurigheid, helderheid en verantwoordelijke berichtgeving over het snel evoluerende AI‑rekenlandschap te waarborgen.