โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Perplexity เปิดซอร์ส SPACE แพลตฟอร์มแซนด์บ็อกซ์สำหรับเอเจนต์ที่พัฒนาขึ้นเอง

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 Perplexity ประกาศเปิดซอร์ส SPACE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแซนด์บ็อกซ์เบื้องหลัง Computer เอเจนต์ส่วนบุคคลของบริษัท โดยเผยแพร่โค้ดภายใต้ Apache License 2.0 พร้อมคลังเก็บโค้ดสาธารณะและเอกสารประกอบที่ให้บริการทางออนไลน์

จากผู้ให้บริการเชิงพาณิชย์สู่โอเพนซอร์ส

Perplexity เปิดตัว Computer ในเดือนกุมภาพันธ์ และในช่วงแรกใช้บริการจากผู้ให้บริการแซนด์บ็อกซ์เชิงพาณิชย์ ในเดือนกรกฎาคม บริษัทเปลี่ยนมาใช้โซลูชันที่พัฒนาขึ้นเองชื่อ SPACE ซึ่งบริษัทระบุว่ามีความแข็งแกร่งและทนทานมากกว่า Perplexity ระบุว่า SPACE รองรับเซสชัน Computer ทั้งหมดมาตั้งแต่เดือนกรกฎาคม และรองรับการสร้างแซนด์บ็อกซ์หลายล้านรายการต่อวัน บริษัทเปิดเผยว่า จากการเปรียบเทียบกับทราฟฟิกการใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมเดียวกัน การสร้างแซนด์บ็อกซ์ทำได้เร็วกว่าเมื่อใช้ผู้ให้บริการรายเดิม 3–5 เท่า

บริษัทระบุว่าเปิดซอร์ส SPACE เพื่อมอบพื้นฐานที่ผ่านการทดสอบในระบบใช้งานจริงให้แก่นักพัฒนา สำหรับสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานของเอเจนต์ โดยมีระบบแยกสภาพแวดล้อม การกู้คืนสถานะ และการควบคุมข้อมูลรับรองกับเครือข่ายในตัว Perplexity มองว่าการกำกับดูแลเอเจนต์เป็นโจทย์ด้านวิศวกรรม และกล่าวว่าโอเพนซอร์สเป็นสิ่งจำเป็นต่อการแก้ปัญหานี้ โดยให้เหตุผลว่านักพัฒนาที่ตรวจสอบ ปรับแต่ง และต่อยอดระบบได้ จะค้นพบจุดอ่อนเพิ่มขึ้นและพัฒนาเครื่องมือที่ดีขึ้น

การแยกสภาพแวดล้อมและการควบคุมเซสชัน

แซนด์บ็อกซ์ SPACE แต่ละชุดทำงานภายในเครื่องเสมือนขนาดเล็กที่มีระบบปฏิบัติการของตัวเอง จึงสร้างขอบเขตแยกงานของเอเจนต์ออกจากระบบโฮสต์ ขณะที่ระนาบควบคุมส่วนกลางจะประสานการสร้าง หยุดชั่วคราว กลับมาทำงานต่อ หรือลบพื้นที่ทำงาน แพลตฟอร์มถือว่าแซนด์บ็อกซ์เป็นสภาพแวดล้อมที่ไม่น่าเชื่อถือ โดยจัดการการเข้าถึงเครือข่ายและข้อมูลรับรองที่แพลตฟอร์มเก็บไว้จากภายนอกแซนด์บ็อกซ์ เพื่อให้เอเจนต์เชื่อมต่อกับบริการที่ได้รับอนุญาตได้โดยไม่ต้องเก็บข้อมูลรับรองเหล่านั้นไว้ในสภาพแวดล้อมที่ใช้ทำงาน

การบันทึกภาพสถานะไฟล์และจุดตรวจสอบของสภาพแวดล้อมที่กำลังทำงานทั้งหมดเป็นระยะ ช่วยรักษาความคืบหน้าเมื่อเกิดการหยุดชะงัก เพื่อให้การทำงานเหล่านี้มีประสิทธิภาพ SPACE จัดเก็บเฉพาะการเปลี่ยนแปลง แทนการคัดลอกสภาพแวดล้อมทั้งหมดซ้ำไปซ้ำมา จึงลดงานที่ต้องใช้ในการสร้าง กู้คืน หรือแยกแขนงแซนด์บ็อกซ์

ใน Computer นั้น SPACE รองรับการเรียกใช้โค้ดในสภาพแวดล้อมแยก การหยุดชั่วคราวและกลับมาทำงานต่อ การกู้คืน และการแยกแขนงเซสชัน Perplexity ระบุว่าความสามารถเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำหรับผู้ช่วยที่อาจทำสิ่งต่อไปนี้ได้: ทำความสะอาดสเปรดชีต คำนวณ และสร้างแผนภูมิในพื้นที่ทำงานแยกต่างหาก; หยุดชั่วคราวเพื่อให้บุคคลตรวจร่างหรือให้ข้อมูลที่ขาดหายไป แล้วกลับมาทำงานต่อโดยคงไฟล์และสถานะการทำงานไว้; หรือทดสอบวิธีทำความสะอาดชุดข้อมูลสองแบบในสำเนาพื้นที่ทำงานแยกกัน และกู้คืนไฟล์เวอร์ชันก่อนหน้าเมื่อเกิดข้อผิดพลาด

Perplexity ระบุว่าเอเจนต์ที่ทำงานซึ่งมีจุดประสงค์ถูกต้องตามกฎหมายก็ยังอาจข้ามขอบเขตด้านความปลอดภัยได้ เมื่อพยายามหาทางรับมือกับไฟล์ที่หายไป คำขอที่ล้มเหลว หรือการถูกปฏิเสธสิทธิ์ บริษัทกล่าวว่าใช้มาตรการป้องกันของโมเดลเพื่อลดโอกาสเกิดพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัย ควบคู่กับการควบคุมอิสระในระบบแวดล้อมเพื่อจำกัดสิ่งที่เอเจนต์เข้าถึงได้และควบคุมความเสียหายหากมาตรการป้องกันล้มเหลว

การประเมินความปลอดภัย

Perplexity ระบุว่า การทดสอบความปลอดภัยอย่างเข้มข้นเมื่อไม่นานมานี้แสดงให้เห็นว่า SPACE ทนทานต่อเทคนิคเลี่ยงการควบคุมเครือข่าย เช่นเดียวกับที่ใช้ในเหตุการณ์ OpenAI/Hugging Face ในการประเมินความปลอดภัยที่บริษัทเผยแพร่ ซึ่งทดสอบแพลตฟอร์มโดยใช้เอเจนต์ที่จงใจพยายามเจาะขอบเขต ผู้ทดสอบไม่พบกรณีที่ออกจากเครื่องเสมือนไปยังระบบโฮสต์ได้เลยจากการทดสอบ 108 ครั้ง บางครั้งผู้ทดสอบพบวิธีเลี่ยงข้อจำกัดของเครือข่าย แต่ Perplexity ระบุว่าได้แก้ไขจุดอ่อนเหล่านั้นแล้ว และวิธีโจมตีทั้งสองแบบที่ตรวจพบไม่ประสบผลสำเร็จในการทดสอบติดตามผล บริษัทยังระบุด้วยว่าได้แจ้งผู้จำหน่ายแพลตฟอร์มแซนด์บ็อกซ์อื่น ๆ ถึงจุดอ่อนที่เกี่ยวข้องซึ่งบริษัทค้นพบ

SPACE เป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ Perplexity เผยแพร่ผ่าน Secure Intelligence Institute ซึ่งบริษัทอธิบายว่าเป็นโครงการที่มุ่งทำวิจัยด้านความปลอดภัยและร่วมมือกับชุมชนในวงกว้าง เครื่องมือก่อนหน้านี้ประกอบด้วย BrowseSafe ซึ่งเป็นโมเดลและชุดเกณฑ์มาตรฐานสำหรับตรวจจับคำสั่งที่เป็นอันตรายซึ่งซ่อนอยู่ในหน้าเว็บ; Numbat ชุดเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่เปิดซอร์สในเดือนกรกฎาคม ช่วยตรวจจับ สืบสวน และป้องกันพฤติกรรมอันตรายของเอเจนต์บนคอมพิวเตอร์; และ Bumblebee เครื่องมือสแกนที่เปิดซอร์สในเดือนพฤษภาคม ใช้ตรวจสอบแพ็กเกจซอฟต์แวร์ ส่วนขยาย และการตั้งค่าเครื่องมือ AI ที่มีความเสี่ยงบนเครื่องของนักพัฒนา

คลังเก็บโค้ดและบริการคลาวด์

SPACE ซึ่งย่อมาจาก Sandboxed Platform for Agentic Code Execution เผยแพร่ไว้ใน คลังเก็บโค้ดบน GitHub ภายใต้ Apache License 2.0 คลังดังกล่าวอธิบายว่าแพลตฟอร์มนี้เรียกใช้โค้ดในไมโครวีเอ็ม Firecracker ที่แยกสภาพแวดล้อม โดยมี HTTP API สำหรับสร้างสภาพแวดล้อม Linux เรียกใช้คำสั่ง รวบรวมผลลัพธ์ และจัดการวงจรการทำงานของแซนด์บ็อกซ์ เทมเพลตใช้กำหนดสภาพแวดล้อมเริ่มต้น ส่วนแซนด์บ็อกซ์คืออินสแตนซ์ของสภาพแวดล้อมนั้นที่มีเครื่องเสมือนและระบบไฟล์ที่เขียนข้อมูลได้เป็นของตัวเอง โดยสามารถเรียกใช้คำสั่งหลายคำสั่งภายในแซนด์บ็อกซ์เดียวกันได้ การเปลี่ยนแปลงวงจรการทำงานเป็นแบบไม่พร้อมกัน โดย API จะส่งคืนรหัสการดำเนินการให้ผู้เรียกใช้ตรวจสอบซ้ำจนกว่าจะเสร็จสิ้น ส่วนผลลัพธ์ของคำสั่งจะส่งผ่านการเชื่อมต่อระนาบข้อมูลแยกต่างหาก โดยใช้โทเค็นแนบที่กำหนดขอบเขตตามเซสชัน

SPACE พัฒนาด้วย Rust แต่แอปพลิเคชันติดต่อกับ SPACE ผ่าน HTTP และ server-sent events แทนการฝังไลบรารี Rust ไว้ในแอปพลิเคชัน โครงการนี้มีตัวห่อหุ้มเพื่อรองรับการทำงานร่วมกับ E2B ซึ่งทำงานร่วมกับ E2B Python SDK ที่ผ่านการทดสอบแล้ว เอกสารการตั้งค่าครอบคลุมการติดตั้งใช้งานในคลัสเตอร์ Kind ภายในเครื่องและการยืนยันตัวตน ส่วนคู่มือสถาปัตยกรรมอธิบายวิธีใช้งาน SPACE โดยไม่ต้องใช้ Kubernetes คู่มือ SPACE ที่ให้บริการแบบโฮสต์อธิบายขั้นตอนการติดตั้ง การกำหนดค่า เวิร์กโฟลว์สำหรับใช้แซนด์บ็อกซ์ครั้งแรก และสถาปัตยกรรม ขณะที่เอกสารอ้างอิง API ที่มาพร้อมกันระบุเอนด์พอยต์ ฟิลด์ และตัวอย่าง

Perplexity กล่าวว่า CoreWeave และ Akamai ได้ทดสอบและเปิดใช้งาน SPACE บนแพลตฟอร์มคลาวด์ของตนแล้ว และกำลังทำงานร่วมกับบริษัทเพื่อให้ลูกค้าของตนใช้ SPACE ได้ บริษัทระบุด้วยว่า Crusoe กำลังร่วมมือกับ Perplexity เพื่อนำ SPACE มาไว้ในพอร์ตโฟลิโอ Managed AI Services บนแพลตฟอร์มคลาวด์ของ Crusoe

Miles Okada เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยไซเบอร์โดยมุ่งเน้นที่ภัยคุกคามใหม่ ๆ สถาปัตยกรรมการป้องกัน และพลวัตที่เปลี่ยนแปลงระหว่างผู้โจมตีและระบบอัตโนมัติ งานของเขาตรวจสอบว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานด้านความปลอดภัยอย่างไร ตั้งแต่การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามโดยอัตโนมัติจนถึงการเพิ่มขึ้นของเทคนิค AI ปฏิปักษ์

ด้วยมุมมองเชิงเทคนิคและการสืบสวน Miles วิเคราะห์งานวิจัยด้านความปลอดภัย การเปิดเผยเหตุการณ์ และการใช้งานจริงเพื่อเข้าใจว่าที่ไหน AI เสริมสร้างการป้องกัน—และที่ไหนมันสร้างช่องโหว่ใหม่ เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการใช้โมเดลในทางที่ผิด การปนเปื้อนข้อมูล การทำงานอัตโนมัติของการโจมตี และความเป็นจริงในการดำเนินงานของการรักษาความปลอดภัยระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระดับใหญ่

บทความที่เขียนโดย Miles Okada ถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำ ความเข้มงวด และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์ความปลอดภัย AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว