Biblioteca de Python que ejecuta código generado por LLM en entornos aislados mediante una API común para Docker, Kubernetes, Podman y backends locales de Linux o Windows.
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tjmlabs/AgentRun
Biblioteca de Python y API REST para ejecutar código Python generado por LLM en un contenedor Docker aislado, con límites de recursos, tiempos de espera y comprobaciones de seguridad.
Alternativa open source a:OpenAI Code Interpreter
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¿Qué es?
AgentRun permite que una aplicación envíe código Python escrito por un modelo de lenguaje grande a un entorno aislado y reciba el resultado, incluidas las excepciones y los tracebacks. Se basa en Docker Python SDK y RestrictedPython, y ejecuta el código dentro de un contenedor Docker aislado, no en el sistema anfitrión.
Antes de la ejecución, comprueba que el código no contenga elementos peligrosos. Los desarrolladores pueden controlar la cuota de CPU, los límites de memoria y swap, y los tiempos de espera de ejecución (20 segundos de forma predeterminada), además de definir una lista de los paquetes de pip que se pueden instalar. También se pueden almacenar dependencias en caché de antemano en la imagen del contenedor para acelerar ejecuciones posteriores, y los artefactos creados por el código generado se eliminan automáticamente.
Hay dos formas de usarlo: instalar el paquete de pip y conectarlo a un contenedor Docker que ya esté en ejecución, o clonar el repositorio e iniciar la configuración de Docker Compose incluida, que expone un endpoint REST en /v1/run/ para que lo use cualquier lenguaje.
Funciones clave
- 01Comprueba si el código generado contiene operaciones peligrosas antes de ejecutarlo.
- 02Ejecuta el código en un contenedor Docker aislado.
- 03Permite configurar los límites de CPU, memoria, swap y tiempo de espera.
- 04Permite definir una lista de dependencias de pip autorizadas y almacenarlas en caché de antemano.
- 05Incluye una API REST de Docker Compose lista para ejecutar.
- 06Devuelve el mismo resultado y los mismos tracebacks que al ejecutar Python localmente.
Casos de uso
- Permitir que un agente LLM ejecute código para responder preguntas de matemáticas o sobre datos.
- Añadir una función de intérprete de código a un chatbot o producto de IA.
- Alojar en infraestructura propia un servicio aislado de ejecución de código para herramientas internas.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio de GitHub
git clone https://github.com/Jonathan-Adly/agentrun - 2
Entra en la carpeta de REST API
cd agentrun/agentrun-api - 3
Crea el archivo de entorno a partir del ejemplo
cp .env.example .env.dev - 4
Compila e inicia los servicios de Docker
docker-compose up -d --build
Antes de usarlo
- Docker debe estar instalado y en ejecución.
- El paquete pip requiere que proporciones tu propio contenedor Docker en ejecución.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es AgentRun?
- Biblioteca de Python y API REST para ejecutar código Python generado por LLM en un contenedor Docker aislado, con límites de recursos, tiempos de espera y comprobaciones de seguridad. AgentRun permite que una aplicación envíe código Python escrito por un modelo de lenguaje grande a un entorno aislado y reciba el resultado, incluidas las excepciones y los tracebacks. Se basa en Docker Python SDK y RestrictedPython, y ejecuta el código dentro de un contenedor Docker aislado, no en el sistema anfitrión.
- ¿AgentRun es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- AgentRun es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿AgentRun sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de AgentRun fue el 23 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar AgentRun?
- Permitir que un agente LLM ejecute código para responder preguntas de matemáticas o sobre datos. Añadir una función de intérprete de código a un chatbot o producto de IA. Alojar en infraestructura propia un servicio aislado de ejecución de código para herramientas internas.
- ¿Cómo se instala AgentRun?
- Clona el repositorio de GitHub: git clone https://github.com/Jonathan-Adly/agentrun Entra en la carpeta de REST API: cd agentrun/agentrun-api Crea el archivo de entorno a partir del ejemplo: cp .env.example .env.dev Compila e inicia los servicios de Docker: docker-compose up -d --build
- ¿Dónde consigo AgentRun?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/tjmlabs/AgentRun
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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