大規模言語モデル（LLM）によって生成された信頼性の低いコードを実行する場合、ホストシステムを隔離するために、起動が遅く重いコンテナが必要となり、常にセキュリティ上のリスクが課題となる。PydanticのMontyは、Rustで実装されたPythonライブラリのサブセットを用いることで、軽量な「サンドボックス内のサンドボックス」を提供し、この問題を解決することを目指している。

数百ミリ秒を要する従来の環境とは異なり、Montyはわずか数マイクロ秒で起動するため、開発者はAIが生成したロジックを極めて高精度に実行できる。これは、コードを実行し、エラーから即座にフィードバックを受け取って解決策を見出すというAIコーディングツールの反復プロセスにおいて、ファイルシステムやネットワークを危険にさらすことなく実行できるため非常に有用だ。実際に、高速なフィードバックループは開発の生産性を劇的に向上させる。

技術ストラテジストのサイモン・ウィリソン(Simon Willison)氏は、MontyをWebAssembly（WASM）へコンパイルすることで、そのポータビリティを実証した。彼はClaude Codeを使用し、Pyodideと互換性のあるWASMのwheelファイルを生成。これにより、Webブラウザの環境内で直接、Pythonコードを安全に実行することが可能になった。

この進展は、AIインフラにおける「エージェント・ネイティブ」な言語とサンドボックスへのシフトという潮流を浮き彫りにしている。クラス宣言のような複雑な機能を排除し、安全性と速度を優先することで、Montyは外部関数の呼び出しやリソース制限が制御された、自律型エージェント構築のための堅牢な基盤を提供している。

大規模言語モデル（LLM）によって生成された信頼性の低いコードを実行する場合、ホストシステムを隔離するために、起動が遅く重いコンテナが必要となり、常にセキュリティ上のリスクが課題となる。PydanticのMontyは、Rustで実装されたPythonライブラリのサブセットを用いることで、軽量な「サンドボックス内のサンドボックス」を提供し、この問題を解決することを目指している。

数百ミリ秒を要する従来の環境とは異なり、Montyはわずか数マイクロ秒で起動するため、開発者はAIが生成したロジックを極めて高精度に実行できる。これは、コードを実行し、エラーから即座にフィードバックを受け取って解決策を見出すというAIコーディングツールの反復プロセスにおいて、ファイルシステムやネットワークを危険にさらすことなく実行できるため非常に有用だ。実際に、高速なフィードバックループは開発の生産性を劇的に向上させる。

技術ストラテジストのサイモン・ウィリソン(Simon Willison)氏は、MontyをWebAssembly（WASM）へコンパイルすることで、そのポータビリティを実証した。彼はClaude Codeを使用し、Pyodideと互換性のあるWASMのwheelファイルを生成。これにより、Webブラウザの環境内で直接、Pythonコードを安全に実行することが可能になった。

この進展は、AIインフラにおける「エージェント・ネイティブ」な言語とサンドボックスへのシフトという潮流を浮き彫りにしている。クラス宣言のような複雑な機能を排除し、安全性と速度を優先することで、Montyは外部関数の呼び出しやリソース制限が制御された、自律型エージェント構築のための堅牢な基盤を提供している。