Vercel Sandbox Drives: постоянное рабочее пространство для ИИ-агента

Коротко

Один раз создайте Drive через Drive.getOrCreate(), передайте его в Sandbox.create() с абсолютным путем подключения, например /data, и храните внутри этого пути все файлы, которые должны сохраняться. Прежде чем другая песочница запросит доступ на чтение и запись, остановите первую. Параллельным песочницам для тестирования или ревью подключайте drive.snapshot(). Они получат зафиксированное состояние и не увидят последующие изменения.

Drive больше похож на отдельную проектную комнату, чем на увеличенный диск одной машины. Песочница — это временная команда и мастерская. Drive — запираемое хранилище, которое остается после ухода команды и подключается к следующей мастерской.

Vercel называет среди основных сценариев для Drives рабочие пространства агентов, дисковую память, деревья зависимостей, наборы данных, модели и артефакты сборки. Один из первых пользователей также сообщил, что отдельный Drive для каждого агента избавил от повторной установки зависимостей при переподключении. Именно этот эффект и стоит проверять: меньше подготовительной работы, а не просто больше места.

Как настроить постоянное рабочее пространство в Vercel Sandbox Drives

Начните с проекта Vercel и локальной аутентификации. Для локальной разработки Vercel рекомендует токен OIDC. Команда vercel env pull записывает этот токен для среды разработки в .env.local; срок его действия — 12 часов. Во внешней CI-системе вместо него можно использовать ID команды, ID проекта и токен доступа.

На момент публикации стабильная версия npm-пакета @vercel/sandbox — 3.5.0. В некоторых старых материалах о Vercel SDK все еще упоминается закрытая бета-версия и рекомендуется бета-канал, однако актуальные страница концепции Drive и анонс от 23 сентября говорят о публичной бета-версии на всех трех тарифах.

npm install @vercel/sandbox@3.5.0
npx vercel link
npx vercel env pull

Теперь создадим Drive, подключим его, запишем маркер и небольшой кэш, остановим песочницу, а затем прочитаем оба файла из новой песочницы:

import { Drive, Sandbox } from '@vercel/sandbox';

const workspace = await Drive.getOrCreate({
  name: 'agent-workspace',
  region: 'iad1',
});

const first = await Sandbox.create({
  persistent: false,
  region: 'iad1',
  mounts: { '/data': workspace },
});

await first.runCommand('bash', [
  '-lc',
  "mkdir -p /data/.cache/demo && printf 'ready\\n' > /data/marker.txt && printf 'cached\\n' > /data/.cache/demo/package.txt",
]);
await first.stop();

const next = await Sandbox.create({
  persistent: false,
  region: 'iad1',
  mounts: { '/data': workspace },
});

const check = await next.runCommand('bash', [
  '-lc',
  'cat /data/marker.txt /data/.cache/demo/package.txt',
]);
console.log(await check.stdout());
await next.stop();

Параметр persistent: false оставляет в центре примера именно Drive. У постоянной песочницы есть собственный механизм возобновления на основе снимков, а Drive остается независимым каталогом, который можно переносить между разными песочницами. Оба подхода можно совместить: получить многократно используемую базовую среду и отдельно изменяемую папку проекта.

Четыре обязательные проверки

Успешный базовый сценарий подтверждает сохранность данных. Следующие четыре проверки покажут, как архитектура поведет себя, когда с одним рабочим пространством одновременно работают несколько заданий.

1. Убедитесь, что рабочее пространство переживает смену песочницы

Запишите маркер и кэш в /data, остановите песочницу с доступом на запись, а затем создайте другую песочницу с тем же Drive. Прочитайте файлы из /data. Файлы из других каталогов первой песочницы ничего не доказывают о сохранности данных в Drive.

Зафиксируйте время четырех этапов своего задания: создания первой песочницы, первоначальной установки зависимостей, первой остановки и создания новой песочницы вместе с повторным использованием кэша. Полезный показатель — время подготовки, которого удалось избежать во втором запуске. Drive может быть удобен и без ускорения реальной задачи, но в таком случае он не изменил бюджет вычислений.

2. Проверьте, что старый читатель не обновляется

Запишите исходный маркер, остановите пишущую песочницу и создайте читающую с mounts: { '/data': workspace.snapshot() }. Оставьте ее запущенной. Подключите Drive для чтения и записи к другой песочнице, замените маркер и остановите пишущую песочницу. Уже работающий читатель должен по-прежнему возвращать исходный маркер: его состояние было зафиксировано при подключении. Чтобы увидеть замену, создайте нового читателя снимка.

Правильная мысленная модель — фотография, а не живое зеркало. Вызов snapshot() описывает подключение только для чтения, а состояние на конкретный момент фиксируется, когда читающая песочница его подключает. Кроме того, прежде чем снимок можно будет подключить, в Drive необходимо хотя бы один раз что-нибудь записать. Для Drive без единой записи возвращается drive_not_initialized.

3. Убедитесь, что второй пишущий процесс отклоняется

Оставьте одну песочницу с доступом на чтение и запись запущенной и попробуйте создать вторую с таким же доступом к тому же Drive. Vercel разрешает только одно подключение на чтение и запись одновременно. Не превращайте ожидаемую ошибку в поток повторных запросов. Поставьте перед пишущими процессами аренду или очередь, корректно останавливайте владельца и при необходимости ищите текущее подключение через Drive.list() или currentSandboxName.

В загруженной документации Vercel не указано стабильное имя кода ошибки для второго пишущего процесса. Считайте неудачное создание песочницы частью контракта и не стройте промышленную логику на догадке о строке кода.

4. Проверьте совпадение основного региона

Создайте Drive в iad1, а затем попробуйте подключить его к песочнице с основным регионом sfo1. В документации Vercel это несоответствие обозначено как drive_region_mismatch. После создания регион Drive изменить нельзя, а запрос getOrCreate() с тем же именем, но другим регионом или максимальным размером приводит к ошибке conflict.

Явно задавайте регион для обоих объектов, даже если по умолчанию используется iad1. Тогда последующее изменение региона проекта по умолчанию не превратит обычный перезапуск в ошибку региона.

После одноразового теста остановите все читающие и пишущие песочницы, с помощью Drive.list() или currentSandboxName убедитесь, что Drive отключен, а затем вызовите await workspace.delete(). Удаление безвозвратно стирает файлы, и Vercel отклонит его, пока Drive подключен к песочнице.

Из чего складывается счет: четыре отдельных компонента

Хранилище Drive не заменяет вычисления песочницы. Рядом с уже существующим счетчиком вычислений появляются еще три счетчика хранения. Для iad1 опубликованы следующие тарифы:

Тарифы зависят от региона. Интернет-загрузки, например пакеты npm и Git-репозитории, бесплатны, однако CPU и выделенная память, потраченные на их установку, по-прежнему тарифицируются. Поэтому кэш зависимостей может окупиться: он устраняет повторную подготовку, а не расходы на исходящий трафик загрузки.

Рассмотрим полезный пример планирования для Pro или Enterprise — это не бенчмарк. Хранение дерева зависимостей объемом 10 GB в течение полного месяца обойдется в $0.50. Полное чтение этого дерева в 100 запусках даст 1,000 GB логических операций чтения, или $1.50. Однократная запись 10 GB стоит $0.04. Итого Drive обойдется в $2.04 без учета вычислений, памяти, передачи данных и последующих записей.

В собственном примере Vercel пятиминутный запуск проверки ИИ-кода с 2-vCPU и 4 GB стоит около $0.03 в iad1 при загрузке CPU на 100%. Не считайте, что Drive экономит всю эту сумму. Измерьте фактически устраненный этап установки, а затем сравните сэкономленные вычисления и время ожидания со счетом за хранение, чтение и запись Drive.

В Hobby включены 15 GB хранилища Drive, а также по 30 GB чтения и записи в месяц. При этом максимальный размер отдельного Hobby Drive по умолчанию равен 1 GiB. В Hobby нет платы за превышение лимитов: после исчерпания квоты создание новых песочниц приостанавливается. На платных тарифах максимальный размер Drive без параметра maxSize по умолчанию равен 1 TiB, а квоту можно настроить вплоть до 16 TiB.

Семь сценариев — от самых выгодных к менее очевидным

1. Продукт с ИИ-агентом для проектов, к которым возвращаются

Выделите каждому рабочему пространству агента свой Drive, храните в точке подключения репозиторий, созданные файлы, заметки по задачам и кэш пакетов, а на следующем шаге подключайте Drive к новой песочнице. Команде продукта не придется заново собирать одно и то же рабочее пространство после каждого события жизненного цикла песочницы, а пользователь получит непрерывность работы без постоянно запущенных вычислений.

Это самый сильный сценарий, потому что частые перезапуски и повторная подготовка усиливают эффект друг друга. Правило одного пишущего процесса естественно соответствует одному активному агенту на рабочее пространство, а для предпросмотра и тестов подойдут читатели зафиксированных снимков.

2. Команда сборки, которая снова и снова устанавливает те же зависимости

Заполните один Drive из контролируемого пишущего процесса, а следующим заданиям подключайте снимки дерева зависимостей только для чтения. Вместо повторных затрат CPU и времени на установку команда оплачивает одну сохраненную копию и операции чтения. Выгода максимальна, когда зависимости велики, меняются реже, чем запускаются задания, а путь кэша можно отделить от дерева исходного кода.

3. Конвейер ревью с несколькими агентами

Пусть один координатор записывает репозиторий-кандидат, после чего проверки безопасности, тесты, линтинг и проверка документации параллельно запускаются на читателях снимка. Каждый проверяющий видит одно и то же исходное состояние и не может изменить общий код. Ограничение намеренное: если проверяющему нужна более поздняя правка координатора, его придется пересоздать с новым снимком.

4. Команда данных, повторно использующая подготовленный набор

Один пишущий процесс загружает, нормализует и индексирует набор данных, после чего его снимки подключаются к краткоживущим аналитическим песочницам. Дорогая подготовка выполняется один раз, а параллельные читатели получают согласованные входные данные. Такой подход хорош для воспроизводимых оценок, но не для живого набора, который каждый читатель рассчитывает изменять на месте.

5. Исследовательский агент, который накапливает файлы между сессиями

Храните в Drive ссылки на источники, извлеченный текст, промежуточные таблицы и локальный поисковый индекс. Новая песочница продолжит работу с этой папкой, не собирая и не индексируя те же источники повторно. Главное преимущество — воспроизводимые рабочие материалы; главный риск — принять файлы за долговечный источник истины без отдельной системы резервного копирования и происхождения данных.

6. Кэш моделей или инструментов для нерегулярных заданий

Заранее заполните Drive весами моделей, компиляторами или другими крупными входными данными, а вычисления запускайте только при поступлении задания. Первое чтение при промахе кэша может быть медленнее, поскольку Vercel получает данные из долговременного хранилища, тогда как последующие чтения с попаданием в кэш идут на скорости NVMe. Схема окупается, когда простаивающие вычисления стоили бы дороже хранения фактически занятых байтов.

7. Учебная платформа с возобновляемыми проектами студентов

Назначьте Drive каждому проекту, подключайте его к новой песочнице на время занятия и отключайте после завершения сессии. Файлы студентов сохранятся, а платформа освободит вычислительные ресурсы. Ограничение одного пишущего процесса поможет не допустить одновременного редактирования одного проекта в двух активных сессиях, однако продукту все равно понадобятся собственные правила идентификации, резервного копирования и хранения.

Два продукта, которые стоит построить

Поисковый спрос — это сигнал интереса, а не прогноз выручки. Полезнее спросить, устраняет ли возможность болезненную задачу у аудитории, которая уже ищет решение.

Главная идея: брокер аренды рабочих пространств агентов

Создайте небольшой управляющий слой: он сопоставляет проект каждого агента или пользователя с Drive, выдает одному процессу ограниченную по времени аренду на запись, создает песочницы с зафиксированными снимками для тестов и предпросмотров и показывает регион, состояние подключения и удаления. Команды, разрабатывающие ИИ-агентов, готовы платить за координацию, поскольку примитив хранения сам по себе не решает, кому принадлежит право записи.

По данным о ключевых словах в США, фраза “ai powered coding agent” набирает около 8,100 поисковых запросов в месяц и имеет коммерческий интент. На соседнем рынке уже готовы платить платформе: тариф E2B Pro стоит $150 в месяц плюс плата за использование, а постоянные многодневные сессии доступны на индивидуальном тарифе Enterprise. Это не прямое сравнение цен, но убедительный ориентир бюджета команд, покупающих инфраструктуру для агентов.

Минимальная продаваемая версия должна включать сопоставление Drive и рабочего пространства, очередь пишущих процессов со сроком действия, создание читателей снимков, представление использования и безопасную очистку. Сложность — в защите преимущества. Vercel или фреймворк для агентов может поглотить тонкую обертку, поэтому продукту нужны эксплуатационные политики, история аудита, восстановление и переносимость между провайдерами, а не просто более красивая кнопка getOrCreate().

Ускоренный старт облачных сред разработки

Соберите шаблон репозитория, путь зависимостей на базе Drive, прогрев кэша, явную политику региона и телеметрию времени подготовки до и после изменений для платформенных команд. Продавайте результат как сокращение холодного старта в существующей инфраструктуре Vercel, а не как полноценную среду разработки.

По данным о ключевых словах в США, фраза “cloud integrated development environment” набирает около 1,900 поисковых запросов в месяц, а ее CPC составляет $9.03. Такая стоимость платного поиска указывает на конкуренцию поставщиков за эту аудиторию. MVP может оставаться узким: сначала Node и pnpm, один регион, одна политика кэширования и панель, где отдельно показаны хранение, чтение, запись, Active CPU и память.

Главный риск — разрастание объема продукта. Drive предоставляет один постоянный каталог. Он не заменяет IDE, управление секретами, совместную работу, управление образами, резервное копирование или межрегиональную репликацию. Продукт, который обещает полноценную облачную рабочую станцию только на основе этого примитива, разочарует покупателей.

Ограничения, которые должны повлиять на архитектуру

• Один пишущий процесс — один владелец. Изменения должны выполняться последовательно. Читатели снимков подходят для распараллеливания, но не для совместного редактирования.
• Читатели видят зафиксированное состояние. Уже запущенный читатель не получает последующие изменения. Пересоздайте его с новым снимком.
• Перед первым снимком нужна запись. Инициализируйте Drive до запуска читающих песочниц.
• Основной регион должен совпадать. Drive остается в одном регионе, и перенести его нельзя. Задавайте регион явно.
• К одной песочнице можно подключить четыре тома. Каждый путь должен быть абсолютным, а пути подключения не могут пересекаться.
• Drive — не вся машина. Для полной среды используйте снимок песочницы, а Drive — для каталога, который должен развиваться независимо.
• Холодное чтение может быть медленнее. Чтение при попадании в кэш и запись идут на скорости NVMe, а промахи кэша долговременного хранилища — нет.
• Удаление необратимо. Vercel описывает drive.delete() как окончательное удаление. Drive не должен быть единственной резервной копией.

В документации есть и актуальное противоречие. В анонсе от 23 сентября говорится, что песочницы с подключенными Drives не могут использовать резервные регионы. На странице о регионах от 22 сентября сказано, что при переключении на резервный регион Drive может загружаться между регионами, но с большей задержкой чтения. Пока Vercel не согласует эти утверждения, считайте переключение Drive на резервный регион неподдерживаемым в своей архитектуре и повторно протестируйте его, прежде чем полагаться на эту возможность.

Если задаче просто нужно больше временного места в рамках одного запуска, начинать с Drive не стоит. Прочитайте соседнее руководство про увеличенный временный диск Vercel Sandbox и не добавляйте сохранение состояния в архитектуру.

Что сделать в понедельник

На следующей неделе выберите один процесс с ИИ-агентом, который часто перезапускается. Поместите в один Drive только файлы проекта и кэш зависимостей, оставьте единственный пишущий процесс и выполните четыре проверки выше. Отдельно зафиксируйте время подготовки до и после, а также хранение Drive, чтение, запись, Active CPU и память. Расширяйте эту схему, только если ускоренный перезапуск оправдывает дополнительный счет за хранение и правило координации.

Если вам нужно спроектировать и оснастить метриками надежное рабочее пространство для ИИ-агента, я создаю промышленные ИИ-системы.