Most sandboxes can execute code.
Increasingly, the challenge is preserving state across long-running agent workflows.
Installed packages, generated files, checkpoints, intermediate results, session history.
This walkthrough explores how stateful sandboxes enable a code interpreter to suspend, resume, snapshot, and fork instead of starting over each time.
Great writeup from the community 👏
medium.com/@rohanmistry231/b…
#AIAgents #CodeInterpreter #Sandboxes
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Jun 10
Google I/O 2026で発表されたGemini API Managed Agents、Pythonで最小構成を試しました。genai.create_agent()1行でLinux隔離sandboxが立ち上がり、tool_configとcodeInterpreterをそのまま渡せる設計。claude-sonnet-4-6と比べると初回レイテンシは速い一方、長いtool callシーケンスはまだ不安定。社内PoC用途ならsandbox管理不要で楽です。
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Jun 8
#Qiita 記事を書きました！
こっちも今更ながら、Strands Agents × Bedrock AgentCore CodeInterpreter の検証！
qiita.com/PDC-Kurashinak/ite…
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Jan 19
We have a CodeInterpreter base class now! Had a version working with @e2b but wanted to get the base module out first. (But any of @modal, @daytonaio should work)
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だと思います！
PDFを読み込んだ上で、図表画像を含むスライドを python-pptx で生成しているので、処理としてはかなり高度だと思います。
流れとしては、
① CodeInterpreterでPDFを解析し、ページ内の埋め込み画像（XObject）を抽出する最適な方法を思考する
② CodeInterpreterで画像タイプに合わせて最適な抽出方法を選択する。ライブラリでの直取りが難しい場合は、ページをレンダリングして、図表領域を座標で切り出す（クロップ）？（）
③ CodeInterpreterで抽出した画像データを一時保存する（サンドボックス／仮想作業ディレクトリ）
④ 保存した画像が何なのか、直接の画像認識なのか、周辺のテキスト情報からなのか、理解し、記憶する。
⑤ CodeInterpreterでスライド側のレイアウト（座標・サイズ）を計算し、要素が重ならないように配置する
⑥ CodeInterpreterでpython-pptx でスライドへ貼り込み、タイトル・キーメッセージ・フッター等の体裁を整える
単に画像を貼るだけのことですが、そもそもPDFは、非構造かデータでぐちゃぐちゃです。
そこから画像を正確に切り出して、スライドに記載することができるのは本当にすごい。エージェントの内部処理としてはかなり複雑だと思います。
12 Dec 2025
なるほど…
スライド生成＝デザイン力じゃなくて、
Code Interpreterの精度勝負というのは完全に同意です。
GPT-5.2、研究用途だと別格ですね。
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3 Dec 2025
【🤯Excel分析はもう手作業不要！】
ChatGPTにファイルをアップロードするだけ！
グラフ化、傾向分析、インサイト抽出まで日本語で一瞬。非プログラマーがデータ分析スキルで高単価案件を勝ち取る実践ガイドです👇
hiroro-ailab.com/chatgpt-dat…
#ChatGPT #データ分析 #AI副業 #CodeInterpreter #時短
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15 Oct 2025
[Link] 【AWS】手を動かして学ぶAWS Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter #CodeInterpreter - Qiita>qiita.com/ymd65536/items/c49…
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12 Oct 2025
@pmarca The @CodeInterpreter community is where I see this happening most. People using it to automate entire workflows that used to take days.
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9 Oct 2025
#AIエージェント開発運用入門 、読了
タイトルは『AIエージェント開発/運用入門』ですが
実際の内容は Amazon BedrockでAIエージェント開発に入門するための一冊といったところでしょう。
※とはいえ、AIエージェント開発/運用入門 といった位置づけであることには変わりないです。
書籍の主な特徴と評価点
・Bedrockに特化: Amazon Bedrock環境でのAIエージェント開発に焦点を当てている点
・多様なフレームワークの紹介: 以下の様々なエージェントフレームワークが利用可能であることや紹介されている点
たとえば、以下のフレームワークです。
* LangGraph
* Mastro
* LangChain
* Langfuse
* AI SDK
ハンズオンでは触れられていないが紹介された技術としてSemanticKernel と LlamaIndex が挙げられています。
画面の作成などハンズオンではNext.jsやAmplifyが使われていてお手軽に感じました。
特に評価した点
* AgentCoreの解説: AgentCoreについて解説が書かれている書籍はまだ世の中に少ないため、本書で触れられている点は非常に良かったと思います。
（個人的にはCodeInterpreterが好きです）
* A2Aプロトコルへの言及: A2A（Agent-to-Agent）プロトコル に関する話が記述されている点も良かったです。特に、最近盛んに言われている MCP の流れの中で、A2Aの解説とStrandsによるサンプルコードが掲載されているのは勉強になりました。
* 最近のトレンドワード満載: 生成AIにおけるオブザーバビリティ、AIエージェントの評価、LLMOps 、LLM as a Judgeなどのイマドキのワードが追える点
これらの点から、本書はAIエージェント開発の現状を踏まえた、質の高い書籍でした。
おまけにひとこと（やっぱそうだよね？って思ったところ）
※ほんのちょっとだけnot for meな話
Google CloudあるいはGoogleに関連したエージェントフレームについてはADKの項目がありましたが
GenAI SDKあるいはVertex AI SDKについては書いていなかったです。
これはまぁ入門という立て付けだったり著者陣の都合だったり書籍のコンセプトだったりなどあるんでこれは仕方ないかなと思いました。
※ADKはGenAI SDK（旧Vertex AI SDK）があってこそのものなので
ただ、モデルはClaudeなのでVertex AIでも同じことはできます。やってみたらおもしろいかもとは思いました。
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2 Oct 2025
Manusの実行環境をホスティング不要で使えるのめちゃくちゃすごい
スーパードデカCodeInterpreterや…
2 Oct 2025
ManusをAPIで呼び出せるようになってるんだけど、
いつの間に？？
できること広がりすぎでしょ。。
【Manus APIでできること】
▸ 自律的タスク実行 単一のプロンプトから、計画立案、実行、結果提出まで完全自動で処理します。途中で人間の介入を必要とせず、AIが自ら判断しながらタスクを完了させます。
▸ マルチモーダル対応 テキストだけでなく、画像、音声、動画など多様な形式のデータを入力として受け付け、処理できます。60以上の言語でリアルタイム字幕生成や動画分析も可能です。
▸ 広範なツール連携 500以上の外部ツールやAPIと自動連携し、必要に応じて複数のツールを組み合わせて使用します。データ分析、Webスクレイピング、ファイル操作など幅広い作業に対応します。
▸ 完全な実行環境 Linuxサンドボックス環境を提供し、ソフトウェアのインストール、スクリプト実行、ブラウザ操作、ファイルシステム管理が可能です。作成したアプリケーションを公開URLにデプロイすることもできます。
▸ 企業向けセキュリティ OAuth2.0認証、AES-256暗号化、GDPR/HIPAA準拠モードを備え、エンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンスを確保します。
【実現できることのアイディア】
・Slackから自動タスク起動システム Slack上での特定キーワードやメンションをトリガーに、Manus APIが自動でデータ分析や調査を実行し結果を返信。チーム全体の作業効率化。
・CRM連携による顧客対応自動化 Salesforceなど既存CRMからの問い合わせデータをAPI経由で取得し、Manusが回答案を自動生成してCRMに書き戻し。対応時間の短縮。
・定時バッチ処理での自動レポート配信 cronジョブと連携し、毎朝自動的に前日のKPIを分析したレポートを生成してメール送信。日次業務のゼロタッチ化。
・GitHub連携による自動コードレビュー プルリクエスト作成時にManus APIを呼び出し、コード品質チェックや改善提案を自動コメント。開発プロセスの効率化。
・IoTセンサーデータのリアルタイム異常検知 製造機器のセンサーデータをAPI経由でManusに送信し、異常パターンを検知したら自動アラート発報。予防保全の実現。
・Webhook連携による動画処理自動化 YouTubeやVimeoにアップロードされた動画を自動で文字起こし・要約してデータベースに保存。コンテンツ管理の効率化。
カスタマーサポートチャットボットのバックエンド 既存チャットシステムとAPI統合し、複雑な問い合わせをManusが処理して回答を返す高度なサポート体制構築。人件費削減。
・ERPシステム連携での発注業務自動化 在庫データをAPI経由で監視し、閾値を下回ったら自動で発注データを生成しERPに登録。業務の完全自動化。
マルチクラウド環境の一元監視システム AWS、Azure、GCPの各APIから情報を収集し、Manusが統合分析してコスト最適化提案を生成。インフラ管理の効率化。
・カスタムワークフローエンジンの構築 複数の社内システムをManus APIで連携し、承認フローや帳票作成などの複雑な業務プロセスを完全自動化。業務の標準化。
サードパーティサービスとの自動データ同期 複数のSaaSツール間でデータ不整合が発生した際、Manus APIが自動で検知・修正してデータ統合を維持。データ品質向上。
・API経由での大量ドキュメント一括処理 クラウドストレージ上の数千件のPDF/Excelファイルを一括でManus APIに送信し、データ抽出・分類・変換を自動実行。手作業の排除。
外部APIを活用した市場データ収集パイプライン 金融データAPIや気象APIなどから定期的にデータ取得し、Manusが分析・予測してBIツールに自動連携。意思決定の高速化。
・マイクロサービス間の自律的タスク調整 複数のマイクロサービスからの要求をManus APIが受け取り、優先順位を判断して最適な順序で処理を実行。システム全体の最適化。
・CI/CDパイプラインでの自動テストケース生成 GitLabやJenkins連携で、コード変更時にManus APIがテストシナリオを自動生成・実行してカバレッジレポートを作成。品質保証の強化。
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16 Sep 2025
ドデカCodeInterpreterとしてエージェントに組み込めるのアツい
ファイルをPDFに変換したり、音声をGeminiで文字起こしできるサイズに分割したりするしょうもなタスクをSlackでもらったファイルからSlackBOTに再添付なしでそのまま投げるのめちゃ楽やから、エージェントにコード実行環境あるのうれしい
15 Sep 2025
GPT-5-Codexも良いんだが、Codex v0.36.0でMCP周りに大幅強化が入ってるな！
- codex mcp add コマンドへの対応(claude mcp addと同じ)
- codex自身をMCPサーバーとして利用できるように！
github.com/openai/codex/rele…
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22 Aug 2025
Amazon Bedrock AgentCore、あとはMemory、CodeInterpreter、Browserを触れば一通りの機能をそれなりに深く触って制覇したことになる。久々に深堀してて楽しいマネージドサービスだ。
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