pydantic/monty

解决的问题

Monty 为执行 AI 模型生成的 Python 代码提供了一个安全且低延迟的环境。它消除了传统基于容器的沙盒所带来的开销、成本和复杂性，这些沙盒通常需要数秒才能启动。

运作原理

Monty 使用 Rust 编写，建立了一个受限的 Python 3.14 沙盒。它通过移除对文件系统、环境变量和网络的访问权限，将代码与主机系统隔离。沙盒仅能通过开发者提供的特定函数和挂载点与主机互动，确保 AI 生成的代码无法执行未经授权的操作。

适用对象

正在构建 AI 代理或应用程序，且需要安全、高效地执行 LLM 生成代码，同时又不想使用 Docker 等繁重基础设施的开发者。

特色亮点

• 超低延迟：新的沙盒可以在 1ms 内从执行池中启动。
• 多语言支持：提供 Python、JavaScript/TypeScript 和 Rust 的包。
• 商业服务器版本 (Full Monty)：用于基于 WebSocket 的服务交付。
• 严格隔离：无法原生访问文件系统、网络或环境变量。