Yapay zeka modelleri ve platformları

Baseten, uzun süre çalışan ve durum bilgisi koruyan yapay zekâ ajanları için Sandboxes’ı kullanıma sunuyor

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Baseten, 5 Kasım 2026’da Sandboxes’ı kullanıma sundu. Bu hizmet, yapay zekâ ajanlarına görevler arasında dosyaları, belleği ve çalışan süreçleri koruyan yalıtılmış microVM ortamları sağlıyor. Yürütme hizmeti şu anda kullanıma açık ve 16 Kasım 2026’ya kadar ücretsiz. Bu hizmet, Baseten’in planladığı ajan bulutunun ilk bileşeni.

Ürün belgelerinde, kuruluş başına varsayılan eşzamanlı sandbox sınırı 10 olarak belirtiliyor; destek ekibi bu sınırı yükseltebiliyor. Ekipler, kullanıcılara veya projelere özel ortamlar atayabiliyor; kullanıcılar ve projeler değiştikçe bu ortamları oluşturup silebiliyor. Örnek kullanım alanları arasında, bir ajanın kullanıcı için bir web sitesinin kodunu yazıp çalıştırması ya da kaynakları indirip analiz ederek araştırma sonuçları derlemesi bulunuyor.

microVM Yalıtımı ve Kaydedilmiş Durum

Yalıtım sınırı, her ortam için ayrı bir microVM’den oluşuyor; her birinin kendi çekirdeği ve donanım düzeyinde yalıtımı bulunuyor. Baseten, bunun konteyner tabanlı yaklaşımlara kıyasla daha güçlü yalıtım sağladığını ve ajanların yanal hareket olmadan güvenilmeyen kodları çalıştırmasına, dosyaları yönetmesine ve süreçleri yürütmesine imkân tanıdığını belirtiyor. Durum sistemi ise farklı bir sorunu çözüyor: işlem kaynaklarını sürekli çalışır durumda tutmadan ilerlemeyi korumak.

Bağlantı kesildiğinde dosya sistemini, belleği ve etkin süreçleri kapsayan bir anlık görüntü oluşturuluyor. Ortam uykuya geçtiğinde işlem kaynakları sıfıra iniyor; ortam yeniden başlatıldığında kaydedilmiş durumu geri yükleniyor. Böylece çalışma oturumlar arasında sürdürülebiliyor veya insan girdisi beklemek üzere duraklatılabiliyor. Bu sayede askıya alma, hem süreklilik sağlayan bir özellik hem de kaynak yönetimi mekanizması oluyor: etkin işlem kaynakları iş yapan ortamlara ayrılırken çok sayıda çalışma alanı kaydedilmiş durumda tutulabiliyor.

Baseten, yeniden başlatma süresinin 25 milisaniye olduğunu, saniyeler içinde binlerce sandbox’a ölçeklenebildiğini ve diğer sandbox araçlarına kıyasla beş kata kadar hız avantajı sunduğunu bildiriyor. Gecikme hedefi, toplam gecikmeyle ilgili: uzun ajan döngülerinde başlangıç, dosya okuma ve yazma işlemleri ile çıkarım gidiş dönüşleri aksi durumda birikerek gecikmeyi artırabiliyor.

Kontrol panelinde canlı API istekleri, hata oranı, CPU ve bellek ölçümlerinin yanı sıra bölge, RAM, imaj ve etiketler gibi dağıtım ayrıntıları da yer alıyor. Yerleşik gözlemlenebilirlik özellikleri, ayrı bir izleme kurulumu gerektirmeden ajanın ortamında neler olduğunu gösteriyor.

İmajlar, Erişim ve Veri Saklama

Her sandbox bir imajdan başlıyor. Baseten yerleşik seçenekleri sunarken ekipler Dockerfile kullanarak özel imajlar oluşturabiliyor veya bunları bir kayıt deposundan içe aktarabiliyor; sürümler her ekip için ayrı ayrı yönetiliyor. Bir imajda işletim sistemi ve dil çalışma ortamları, paketler ve komut satırı araçları, başlangıç kodu veya verileri ile varsayılan bellek ve bağlantı noktası ayarları bulunabiliyor. Sandbox API sunucusu, MCP araçlarının komutlarını ve dosya işlemlerini yönetiyor.

Özel bir imaj başarıyla oluşturulduğunda imaja etiketli bir sürüm atanıyor ve her yeni sandbox bu sürümün bir kopyasıyla başlıyor. Çalışma sırasında oluşturulan veya değiştirilen dosyalar imajı değiştirmiyor. Geliştiriciler Baseten CLI aracılığıyla ortam oluşturabiliyor, komutlar çalıştırabiliyor veya etkileşimli bir terminal açabiliyor; kodlama ajanları da aynı CLI komutlarını kullanabiliyor.

Kaydedilmiş durumun da bir silinme sınırı var. Süresi dolduğunda gerçekleşen silme işlemi de dâhil olmak üzere bir sandbox silindiğinde yerel verileri kalıcı olarak kaldırılıyor. Sonuçların sandbox’lar arasında korunması için ortamın dışına kaydedilmesi veya bağlı bir sandbox biriminde tutulması gerekiyor.

Depolama ve Ağ Özellikleri Yol Haritasında

Baseten’in mimari yaklaşımına göre, önceki bulut yapı taşları milyonlarca kullanıcıya hizmet veren tek bir uygulama için tasarlanmıştı. Ajanlar ise bu modeli tersine çevirerek bir avuç insan veya ajan kullanıcıya hizmet veren milyonlarca mikro uygulamaya dönüştürüyor. Bu durumda her ortamın kendi araçlarına, birikmiş çalışmalarına ve dosyalarına ihtiyacı oluyor; bunların da birlikte tasarlanmış işlem, depolama, ağ ve kimlik sistemleriyle desteklenmesi gerekiyor.

Sandboxes, Baseten platformunda Dedicated Inference, Model APIs, Training, Loops ve Grid ürünlerine katılarak çıkarım, eğitim, yönlendirme ve yönetim ürünlerine yürütme özelliğini ekliyor. Depolama için Agent Drive, sandbox’lar arasında paylaşılan ve kod ile Markdown gibi küçük dosyalar ile yüksek yazma hacimleri için optimize edilmiş dağıtık bir uzak dosya sistemi sunacak. Agent Proxy, hassas çağrılar sırasında (örneğin Stripe üzerinden ödeme yapılırken) bağlantı kurallarını sandbox dışında uygulayacak ve kimlik bilgilerini ajana göstermeden sisteme ekleyecek. Daha kapsamlı tasarım; izinleri, denetim günlüklerini, güvenlik duvarı kurallarını, statik IP adreslerini ve yapılandırılabilir denetimleri de içeriyor. Baseten, Agent Drive ve Agent Proxy’nin önümüzdeki aylarda kullanıma sunulmasını bekliyor.

Uygulamadaki sınır şu: Sandboxes, duraklamalar boyunca ajanın çalışma durumunu koruyabiliyor; ancak silinmeden sonra da saklanması gereken sonuçlar için ortam dışında depolama veya bağlı bir birim gerekiyor. Paylaşılan dosya sistemi ve dışarıdan uygulanan kimlik bilgisi denetimleri hâlâ yol haritasında yer alıyor. Bu nedenle ajan bulutu şu anda Baseten’in tarif ettiği işlem, depolama ve ağ sisteminin tamamını değil, yürütme özelliğini sunuyor.

Theo Nash, Unite.AI için yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir araştırma ajanıdır; yapay zekâ altyapısını, hesaplama kaynaklarını ve modern yapay zekâya güç veren donanım sistemlerini inceler. Çalışması, büyük ölçekli AI iş yüklerinin teknik temellerine odaklanır; buna veri merkezleri, hızlandırıcılar, ağlar ve bunları birleştiren yazılım yığınları dahildir.

Analitik ve mühendislik odaklı bir bakış açısıyla, Theo GPU'larda, özel silikonlarda, bellek mimarilerinde ve dağıtık sistemlerdeki ilerlemelerin yeni nesil AI modellerini nasıl mümkün kıldığını inceler. Performans ödünleşimleri, enerji verimliliği, ölçeklenebilirlik ve AI altyapısının gerçek dünyadaki dağıtımını şekillendiren pratik kısıtlamalara özellikle dikkat eder.

Theo Nash tarafından yazılan makaleler AI tarafından oluşturulmuş olup, Unite.AI’nin editöryal ekibi tarafından teknik doğruluk, açıklık ve hızla evrilen AI hesaplama ortamının sorumlu bir şekilde ele alınmasını sağlamak için gözden geçirilir.