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Agentic AI は、大規模言語モデル (LLM) を使用してデータ視覚化などのタスク用のPythonコードを生成するアプリケーションのセキュリティを強化する新しい方法を導入しました。従来のコード サニタイズ方法の限界を認識した同社は、WebAssembly (Wasm) を利用してブラウザー サンドボックスを活用し、追加のオーバーヘッドを最小限に抑えながらコード実行のための安全な環境を提供しました。

LLM アプリケーション内のツールの統合は大きな進歩であり、これらのモデルは関数、アプリケーション、または API を呼び出して情報を取得し、それに応じて応答することができます。LLM はPythonコードを生成するのに効率的ですが、このコードの安全性と正確性を確保することは依然として課題です。Agentic AI のアプローチでは、ブラウザ サンドボックスに固有のセキュリティ機能を利用して、LLM で生成されたPythonの実行をサーバーからクライアントのブラウザに移行します。

CPython を Wasm に移植した Pyodide を使用することで、開発者はブラウザのJavaScript仮想マシン内でクライアント側でPythonコードを実行できます。この戦略は、ブラウザのサンドボックスのセキュリティ上の利点を継承するだけでなく、潜在的なユーザー間の汚染も防止します。このプロセスでは、Pyodide ランタイムと LLM 生成コードを使用して HTML を提供し、その後、ユーザーのブラウザで実行して視覚化を安全にレンダリングします。

Agentic AI が LLM で生成されたPythonコードをサンドボックス化するために Wasm を採用したことは、アプリケーションのセキュリティを向上させるための戦略的な動きを表しています。この方法は、正規表現や制限されたランタイムに依存するよりも効果的であり、マイクロ仮想マシンを使用するよりもリソースをあまり消費しません。Wasm を使用してエージェント ワークフローのセキュリティを強化することに関心のある開発者は、実装を容易にするために Agentic AI が提供するリソースと例を見つけることができます。