Monty

AIが書いたコードのための、Rustで書かれた安全なPythonサンドボックス。

Montyは、LLMが生成したコードを実行するためのコンテナベースのサンドボックスが抱えるレイテンシ、複雑さ、コストを回避します。 Montyには2つの形態があります。パッケージとしてインストールするMITライセンスのPython 3.14サンドボックスであるOSS Montyと、同じサンドボックスをgRPCストリーム経由でサービスとして実行する商用サーバーであるFull Montyです。

新しいOSS Montyサンドボックスは、実行中のプールから1ms未満で起動します（Full Montyでは約2ms）。これはサンドボックスサービスの約1500msと比較した場合の値です。

ファイルシステム、環境変数、ネットワークはサンドボックス内には存在しません。サンドボックスがホストにアクセスできるのは、渡された関数とマウントを通じてのみです。

ドキュメント: pydantic.dev/docs/monty

インストール

uv add pydantic-monty        # Python
npm install @pydantic/monty  # JavaScript / TypeScript
cargo add monty              # Rust

商用版 Full Monty は、同じワーカーをコンテナイメージとして実行します。

例

code 文字列は、チョコレートバー1本で電球をどれだけの時間点灯できるかをモデルに尋ねたときに、モデルが書き出す内容です:

from pydantic_monty import Monty

code = """
kcal = nutrition('chocolate bar')['kcal']
hours = kcal * 4184 / (bulb_watts * 3600)
print(f'a chocolate bar powers a {bulb_watts} W bulb for {hours:.1f} hours')
"""

with Monty() as pool:
    with pool.checkout() as session:
        session.feed_run(
            code,
            inputs={'bulb_watts': 10},
            external_lookup={'nutrition': lambda food: {'kcal': 230}},
        )
        #> a chocolate bar powers a 10 W bulb for 26.7 hours

nutrition はホスト上で実行され、サンドボックスはその戻り値のみを受け取りました。

ドキュメント

レイテンシ測定を含むはじめに
代替手段との比較: Docker、Pyodide、WASI、サンドボックスサービス
Python、 JavaScript、 Rust での導入ガイド
セキュリティモデル、リソース制限、スナップショット、Python サブセット
docs/: ドキュメントサイトのソース

Monty は Pydantic AI 内で Code Mode を実行します。コミュニティバインディング: gomonty (Go) および dart_monty (Dart / Flutter)。

Pydantic Stack の一部

Pydantic Stack は、本番グレードの AI エージェントを出荷するために必要なすべてを提供します:

Pydantic AI - 型安全なエージェントフレームワーク
Pydantic Logfire - AI ファーストのフルスタック可観測性
Logfire AI Gateway - 統合 LLM プロキシ

monty v0.0.22