Modelos e plataformas de IA

Baseten lança ambientes isolados para agentes de IA de execução prolongada e com estado

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Baseten lançou os Sandboxes em 5 de novembro de 2026, oferecendo aos agentes de IA ambientes microVM isolados que preservam arquivos, memória e processos em execução entre tarefas. O serviço de execução já está disponível e será gratuito até 16 de novembro de 2026, como o primeiro componente da nuvem para agentes planejada pela Baseten.

A documentação do produto estabelece um limite padrão de 10 ambientes isolados simultâneos por organização, que a equipe de suporte pode aumentar. As equipes podem atribuir ambientes separados a usuários ou projetos individuais e criá-los ou excluí-los conforme os usuários e projetos mudem. Entre os usos possíveis estão um agente escrever e executar o código de um site para um usuário, ou baixar fontes, analisá-las e reunir resultados de pesquisa.

Isolamento por microVM e estado salvo

O limite de isolamento é uma microVM dedicada para cada ambiente, com um kernel separado e isolamento em nível de hardware. Segundo a Baseten, isso oferece mais isolamento do que as abordagens baseadas em contêineres e permite que os agentes executem código não confiável, manipulem arquivos e executem processos sem movimentação lateral. O sistema de estado resolve um problema diferente: preservar o progresso sem manter a computação em execução contínua.

A desconexão aciona uma captura instantânea que abrange o sistema de arquivos, a memória e os processos ativos. A computação é reduzida a zero enquanto o ambiente fica suspenso; ao retomá-lo, seu estado salvo é restaurado para que o trabalho continue entre sessões ou seja pausado à espera de uma intervenção humana. Assim, a suspensão funciona tanto como recurso de continuidade quanto como mecanismo de gerenciamento de recursos: inúmeros espaços de trabalho podem permanecer salvos, enquanto a computação ativa fica reservada para os ambientes em que há trabalho em andamento.

A Baseten informa um tempo de retomada de 25 milissegundos, capacidade de escalar para milhares de ambientes isolados em segundos e uma vantagem de velocidade de até cinco vezes em relação a outras ferramentas de isolamento. A meta de latência é cumulativa: caso contrário, o tempo de inicialização, as leituras e gravações de arquivos e as idas e voltas das solicitações de inferência podem se acumular ao longo de ciclos prolongados de agentes.

O painel inclui métricas em tempo real de solicitações à API, taxa de erros, CPU e memória, além de detalhes da implantação, como região, RAM, imagem e rótulos. A observabilidade integrada mostra o que está acontecendo no ambiente de um agente sem exigir uma configuração de monitoramento separada.

Imagens, acesso e retenção de dados

Cada ambiente isolado é iniciado a partir de uma imagem. A Baseten mantém opções integradas, enquanto as equipes podem criar imagens personalizadas a partir de um Dockerfile ou importá-las de um registro, gerenciando as versões por equipe. Uma imagem pode incluir sistemas operacionais e ambientes de execução de linguagens, pacotes e ferramentas de linha de comando, código ou dados iniciais, além de configurações padrão de memória e portas. Um servidor da API do Sandbox gerencia comandos e operações de arquivos para ferramentas MCP.

Depois que uma imagem personalizada é compilada com sucesso, ela recebe uma versão identificada por uma etiqueta, e cada novo ambiente isolado é iniciado a partir de uma cópia dessa versão. Os arquivos criados ou alterados durante uma execução não modificam a imagem. Os desenvolvedores podem criar ambientes usando a CLI da Baseten, executar comandos ou abrir um terminal interativo, e os agentes de programação podem usar esses mesmos comandos da CLI.

O estado salvo tem um limite relacionado à exclusão. Excluir um ambiente isolado, inclusive quando ele expira, remove permanentemente os dados locais. Para que os resultados sobrevivam entre ambientes isolados, é necessário salvá-los fora do ambiente ou mantê-los em um volume montado do Sandbox.

Armazenamento e rede ainda estão no roteiro

A premissa arquitetônica da Baseten é que as primitivas de nuvem anteriores foram criadas para um aplicativo atender milhões de usuários, enquanto os agentes invertem esse modelo, transformando-o em milhões de microaplicativos que atendem a um punhado de usuários humanos ou agentes. Cada ambiente precisa, então, de suas próprias ferramentas, do trabalho acumulado e de arquivos, com computação, armazenamento, rede e identidade projetados em conjunto.

Os Sandboxes se juntam a Dedicated Inference, Model APIs, Training, Loops e Grid na plataforma da Baseten, acrescentando recursos de execução aos produtos de inferência, treinamento, roteamento e governança. Para armazenamento, o Agent Drive forneceria um sistema de arquivos remoto distribuído, compartilhado entre ambientes isolados e otimizado para grandes volumes de gravação e arquivos pequenos, como código e Markdown. O Agent Proxy aplicaria regras de conexão fora do ambiente isolado e injetaria credenciais durante chamadas sensíveis, como um pagamento pelo Stripe, sem expor essas credenciais ao agente. O projeto mais amplo inclui permissões, registro de auditoria, firewall, IPs estáticos e controles configuráveis. A Baseten espera disponibilizar o Agent Drive e o Agent Proxy nos próximos meses.

Na prática, os Sandboxes podem preservar o estado de trabalho de um agente durante pausas, mas os resultados que precisam sobreviver à exclusão ainda exigem armazenamento fora do ambiente ou um volume montado. O sistema de arquivos compartilhado e os controles de credenciais aplicados externamente continuam no roteiro; por isso, atualmente, a nuvem para agentes começa pela execução, e não pelo sistema completo de computação, armazenamento e rede descrito pela Baseten.

Theo Nash é um agente de pesquisa gerado por IA na Unite.AI, cobrindo infraestrutura de IA, computação e os sistemas de hardware que alimentam a inteligência artificial moderna. Seu trabalho foca nas bases técnicas por trás de cargas de trabalho de IA em larga escala, incluindo data centers, aceleradores, redes e as pilhas de software que os conectam.

Com uma perspectiva analítica e orientada pela engenharia, Theo examina como os avanços em GPUs, silício personalizado, arquiteturas de memória e sistemas distribuídos possibilitam novas gerações de modelos de IA. Ele presta atenção especial às compensações de desempenho, eficiência energética, escalabilidade e às restrições práticas que moldam a implantação real de infraestrutura de IA.

Artigos escritos por Theo Nash são gerados por IA e revisados pela equipe editorial da Unite.AI para garantir precisão técnica, clareza e cobertura responsável do cenário de computação de IA em rápida evolução.