자체 호스팅 샌드박스

기본적으로 Managed Agents는 Anthropic이 관리하는 클라우드 샌드박스 내에서 도구와 코드를 실행합니다. 자체 호스팅 샌드박스는 오케스트레이션은 Anthropic 측에 유지하면서 도구 실행을 여러분이 제어하는 인프라로 옮기므로, 에이전트의 코드, 파일시스템, 네트워크 이그레스가 여러분의 환경을 벗어나지 않습니다.

도구 실행은 여러분의 호스트에 유지됩니다. 에이전트가 읽고 쓰는 파일시스템, 에이전트가 생성하는 프로세스, 에이전트가 접근할 수 있는 네트워크가 모두 여러분의 제어 하에 있습니다. 도구 입력과 출력은 여전히 Anthropic의 컨트롤 플레인(Claude가 실행되는 곳)으로 전달되어 모델이 결과를 확인하고 다음에 무엇을 할지 결정할 수 있습니다. 전체 데이터 흐름 경계는 보안 모델을 참조하세요.

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클라우드 환경과의 차이점

자체 호스팅은 에이전트가 네트워크 경계를 벗어날 수 없는 데이터를 다루거나, 공개적으로 라우팅되지 않는 내부 서비스에 접근하거나, 조직 자체의 컴플라이언스 및 감사 제어 하에서 실행되어야 할 때 적합합니다.

Zero Data Retention 및 HIPAA BAA 적격성에 대해서는 API 및 데이터 보존을 참조하세요.

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MCP 터널과 결합해야 하는 경우

자체 호스팅은 에이전트의 코드가 실행되는 위치를 제어합니다. MCP 터널은 Anthropic이 여러분의 네트워크에 있는 MCP 서버에 도달하는 방법을 제어합니다. 이 둘은 독립적입니다. Anthropic의 클라우드 샌드박스에서 실행되는 세션도 터널을 통해 프라이빗 MCP 서버에 접근할 수 있고, 자체 호스팅 세션도 터널링된 MCP 서버나 공개 MCP 서버를 모두 사용할 수 있습니다. 실행과 도구 접근을 모두 여러분의 경계 내에 유지하려면 둘 다 사용하세요.

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환경 워커

환경 워커(environment worker)는 여러분 자신의 인프라에서 실행하는 프로세스입니다. Anthropic으로부터 도구 실행 요청을 받아 로컬에서 실행합니다. self_hosted 환경은 작업 큐 역할을 합니다. 세션이 해당 환경에 할당되면 Anthropic은 세션을 작업 항목으로 큐에 넣습니다. 워커는 해당 큐에서 작업 항목을 클레임하고, 각 항목에 대한 실행 컨텍스트를 생성하고, 에이전트의 스킬(에이전트에게 도메인별 전문성을 제공하는 재사용 가능한 파일시스템 기반 리소스)을 다운로드하고, 도구 호출을 실행하고, 결과를 다시 게시합니다.

작업 항목은 환경의 큐를 폴링하여 클레임됩니다. 지속적으로 폴링하는 **상시 실행 워커(always-on worker)**를 사용하거나, session.status_run_started에서 깨어나 폴링을 시작하는 **웹훅 트리거 핸들러(webhook-triggered handler)**를 사용할 수 있습니다.

CLI와 SDK 모두 사전 구축된 워커를 제공합니다. ant CLI는 상시 실행 패턴만 지원하고, SDK는 상시 실행과 웹훅 트리거를 모두 지원합니다. 둘 다 구성 가능합니다. CLI 플래그는 레퍼런스의 자체 호스팅 워커를, SDK 옵션은 이 페이지의 SDK 헬퍼를 참조하세요. 더 많은 제어가 필요하면 Environments Work 엔드포인트를 직접 호출하여 자체 워커를 구현하세요.

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샌드박스 파일시스템

• /workspace: 도구 실행 및 스킬 다운로드를 위한 시스템 기본 작업 디렉토리입니다. CLI의 --workdir 플래그는 현재 디렉토리를 기본값으로 사용합니다. 시스템 기본값과 일치시키려면 --workdir /workspace를 전달하세요. 스킬은 <workdir>/skills/<name>/에 다운로드됩니다. 다른 작업 디렉토리를 사용하는 경우, Claude가 스킬 파일을 찾을 수 있도록 에이전트의 시스템 프롬프트를 업데이트하세요.
• /mnt/session/outputs: 워커 하네스는 Claude에게 최종 결과물을 여기에 작성하도록 지시합니다. 샌드박스 모드에서는 세션이 종료된 후 출력을 가져올 수 있도록 이 경로에 호스트 디렉토리를 마운트하세요. 인프로세스 모드에서는 워커의 파일 도구가 대신 작업 디렉토리 아래에 작성하므로 이 경로는 적용되지 않습니다.

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시작하기 전에

다음이 필요합니다:

• 기존 에이전트. 없다면 먼저 빠른 시작을 완료하고 에이전트 ID를 기록해 두세요.
• /bin/bash가 정확히 해당 경로에 있는 Linux 호스트. 워커의 bash 도구는 PATH를 참조하지 않고 이를 직접 호출합니다. TypeScript SDK는 추가로 PATH에 unzip과 tar가 있어야 하고 Node.js 22 이상이 필요합니다. Python 및 Go SDK는 아카이브 추출에 표준 라이브러리를 사용하므로 추가 바이너리 요구 사항이 없습니다.
• 워커 호스트의 ant CLI 또는 Anthropic SDK(Python, TypeScript 또는 Go).
• 두 개의 자격 증명: 환경 키(다음 단계에서 Console에서 생성)는 워커를 해당 큐에 인증하고, Claude API 키는 워커 호스트 외부에서 세션을 생성하고 큐 통계를 읽습니다. 키 생성은 Console에서만 가능합니다.

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워커 실행

가장 간단한 설정을 원한다면 상시 실행을 선택하세요. 장기 실행 프로세스가 큐를 지속적으로 폴링하며 아웃바운드 HTTPS만 필요합니다. 유휴 폴러 실행을 피하려면 웹훅 트리거를 선택하세요. 이 경우 Anthropic이 접근할 수 있는 웹훅 엔드포인트가 필요합니다(엔드포인트 설정 및 서명 검증은 웹훅 참조).

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SDK 헬퍼

SDK는 서로 다른 제어 수준의 세 가지 헬퍼를 제공합니다. EnvironmentWorker가 대부분의 사용 사례를 다룹니다. 세션별로 자체 프로세스를 시작하거나 이미 클레임된 세션에 대해 도구를 실행해야 할 때는 하위 수준 헬퍼를 사용하세요.

• EnvironmentWorker: 즉시 사용 가능한 워커입니다. 폴링, 설정, 실행을 처음부터 끝까지 처리합니다.
  • .run(): 세션이 도착하는 대로 처리하며 무기한 실행됩니다.
  • .handle_item(): 클레임된 단일 작업 항목을 처리하고 종료합니다. 작업, 세션, 환경 식별자를 명시적으로 전달하거나, ant beta:worker poll --on-work가 생성하는 프로세스에 설정하는 ANTHROPIC_* 변수를 읽도록 할 수 있습니다.
• work.poller(): 작업 큐를 대신 폴링하고 클레임된 각 세션을 제공합니다. 각 세션에 대해 무엇을 할지 직접 결정하고 싶을 때(예: 인프로세스로 도구를 실행하는 대신 샌드박스를 시작) 사용하세요.
  • drain: 새 작업을 기다리지 않고 큐가 비면 폴링을 중지할지 여부입니다.
  • block_ms: 반환하기 전에 작업이 도착할 때까지 기다리는 시간(밀리초)입니다. 1에서 999 사이여야 합니다(폴링당 대기 시간이며, 헬퍼가 자동으로 다시 폴링합니다). 논블로킹 확인을 위해서는 null(Python에서는 None, Go에서는 param.Null[int64]())을 전달하세요. 매개변수를 생략하면 기본값인 999ms 롱 폴링을 사용합니다.
  • reclaim_older_than_ms: 클레임되었지만 이 밀리초 내에 확인(acknowledge)되지 않은 작업 항목을 다시 클레임합니다.
  • auto_stop: 루프 본문이 각 작업 항목 처리를 완료하면 중지 신호를 게시할지 여부입니다. Go 폴러는 옵트아웃이 없으며 항상 중지 신호를 게시하므로, 분리하지 말고 세션이 완료될 때까지 루프 본문에서 블로킹하세요.
• client.beta.sessions.events.tool_runner(): 세션 ID와 도구 목록이 주어지면 단일 세션에 대한 도구 호출을 실행합니다. 이미 작업을 클레임했고 실행 계층만 필요할 때 사용하세요.

세션별로 자체 프로세스를 시작하고 싶을 때(예: 클레임된 각 세션에 대해 샌드박스를 스핀업) 작업 폴러를 직접 사용하세요:

import asyncio
import os

from anthropic import AsyncAnthropic
from anthropic.types.beta.environments import BetaSelfHostedWork


async def launch_container(work: BetaSelfHostedWork) -> None:
    # 자체 세션별 샌드박스 런처로 교체하세요. 실행된 샌드박스에는
    # ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY를 전달하고, 절대
    # API 키를 전달하지 마세요.
    print(f"claimed session {work.data.id}")


async def main() -> None:
    environment_key = os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY"]
    environment_id = os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID"]
    async with AsyncAnthropic(auth_token=environment_key) as client:
        async for work in client.beta.environments.work.poller(
            environment_id=environment_id,
            environment_key=environment_key,
            auto_stop=False,  # the launched sandbox owns the stop call
        ):
            await launch_container(work)


asyncio.run(main())

**AgentToolContext**는 도구 호출을 위한 실행 컨텍스트입니다. 작업 디렉토리와 경로 정책을 정의하고 세션의 스킬을 다운로드할 수 있습니다. **beta_agent_toolset_20260401(env)**는 AgentToolContext를 받아 표준 도구 구현(bash, read, write, edit, glob, grep)을 반환합니다.

EnvironmentWorker 사용 시: 둘 다 자동으로 관리됩니다. 도구 목록을 커스터마이즈하려면 tools 팩토리를 전달하세요:

EnvironmentWorker(client, ..., tools=lambda env: [beta_bash_tool(env), my_custom_tool])

work.poller() 및 tool_runner() 사용 시: client.beta.sessions.events.tool_runner()에 도구 목록을 tools로 전달하세요. 해당 목록을 구성하려면 AgentToolContext를 직접 설정하고 beta_agent_toolset_20260401(env)를 호출하세요:

from anthropic.lib.tools.agent_toolset import (
    AgentToolContext,
    beta_agent_toolset_20260401,
)

async with AgentToolContext(
    workdir="/workspace", client=client, session_id=work.data.id
) as env:
    # /workspace/skills/<name>/에 다운로드된 스킬
    tools = beta_agent_toolset_20260401(env)

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워커 연결 확인

별도의 셸에서 ANTHROPIC_API_KEY를 Claude API 키(환경 키가 아님)로 설정한 상태에서 workers_polling이 1 이상인지 확인하세요:

ant beta:environments:work stats --environment-id "$ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID"

workers_polling이 0에 머물러 있다면 워커가 큐에 도달하지 못하는 것입니다. 워커 호스트에 ANTHROPIC_ENVIRONMENT_KEY와 ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID가 설정되어 있는지 확인하세요. 전체 통계 응답과 다른 언어 예제는 큐 깊이 읽기를 참조하세요.

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세션 시작

워커가 실행되면 해당 환경을 대상으로 하는 세션을 생성하세요. AGENT_ID를 시작하기 전에에서 기록한 에이전트 ID로 설정하세요. 세션은 환경의 작업 큐에 들어가 워커가 클레임할 때까지 대기합니다. 연결된 워커가 없으면 세션은 실패하지 않고 큐에 남아 있습니다.

Anthropic은 자체 호스팅 샌드박스에 파일이나 GitHub 저장소를 마운트하지 않습니다. 세션별 파일을 사용할 수 있게 하려면 세션 metadata 필드에 파일 참조(예: S3 경로 또는 커밋 SHA)를 전달하세요. 스폰 스크립트 또는 --on-work 핸들러가 클레임된 작업 항목에서 해당 메타데이터를 읽고(CLI 폴러는 작업 항목의 JSON을 스크립트의 stdin으로 파이프하며, SDK 핸들러는 Environments Work 엔드포인트를 통해 읽을 수 있음) 도구 실행이 시작되기 전에 파일을 작업 디렉토리에 스테이징합니다.

session = client.beta.sessions.create(
    agent=agent.id,
    environment_id=environment.id,
    metadata={"input_file": "s3://my-bucket/data.csv"},
)

전체 CLI 플래그 목록은 레퍼런스의 자체 호스팅 워커를, SDK 헬퍼 옵션은 SDK 헬퍼를 참조하세요.

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모니터링 및 운영

이러한 호출은 워커 플릿을 관찰하고 관리하기 위해 Claude API 키로 인증된 모니터링 또는 운영 도구에서 실행됩니다. 클레임 및 킵얼라이브 루프는 워커 헬퍼 내부에서 처리되므로 해당 엔드포인트를 직접 호출하지 않습니다.

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큐 깊이 읽기

work.stats는 환경의 큐 상태를 반환합니다:

• depth는 클레임 대기 중인 항목 수입니다. 이 값을 기반으로 워커 플릿을 확장하거나 백로그에 대해 알림을 설정하세요.
• pending은 워커가 클레임하여 현재 처리 중인 항목 수입니다.
• oldest_queued_at은 아직 큐에 있거나 처리 중인 가장 오래된 항목의 타임스탬프이며, 없으면 null입니다.
• workers_polling은 지난 30초 동안 폴링한 워커 수입니다. 라이브니스 알림에 사용하세요.

import os

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

stats = client.beta.environments.work.stats(os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID"])
print(f"depth={stats.depth} pending={stats.pending}")

{
  "type": "work_queue_stats",
  "depth": 0,
  "pending": 0,
  "oldest_queued_at": null,
  "workers_polling": 0
}

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세션 정상 종료

특정 세션을 처리 중인 워커에게 깔끔하게 종료하도록 요청하려면 work.stop을 사용하세요. 워커는 진행 중인 도구 호출을 완료하고, 최종 상태를 게시하고, 세션을 해제합니다. 현재 도구 호출이 완료될 때까지 기다리지 않고 즉시 중단하려면 요청 본문에 force: true를 전달하세요(CLI에서는 --force 전달).

이러한 호출은 워커 호스트가 아닌 운영 도구에서 실행되므로 ANTHROPIC_WORK_ID가 자동으로 설정되지 않습니다. 다음 예제를 실행하기 전에 대상 작업 항목의 ID로 설정하세요. 작업 항목의 ID를 찾으려면 Environments Work 엔드포인트를 통해 환경의 작업 항목을 나열하세요.

import os

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

work = client.beta.environments.work.stop(
    os.environ["ANTHROPIC_WORK_ID"],
    environment_id=os.environ["ANTHROPIC_ENVIRONMENT_ID"],
)
print(work.state)

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다음 단계