Geschrieben von @41five
Box Mount ist ab sofort als Private Preview verfügbar.
Wenn du einen KI-Agenten entwickelst, der in einer Sandbox läuft, ist es nur ein Teil der Arbeit, das Modell dazu zu bringen, nützliche Aufgaben zu erledigen. Der Agent benötigt weiterhin Dokumente zum Arbeiten, Tools für deren Verarbeitung und einen Speicherort für die Dateien, die er erstellt.
Auf den ersten Blick mag das Verschieben dieser Dokumente wie ein paar einfache API-Aufrufe aussehen: Eingabe herunterladen, Agent ausführen und Ergebnis hochladen. Diese Ebene wird jedoch deutlich komplexer, sobald sich Dateien während des Workflows ändern können, Personen die Ausgabe überprüfen müssen oder mehrere Agenten dieselben Inhalte nutzen. Dann musst du dich zusätzlich um Synchronisierung, Versionen, Konflikte und Wiederholungsversuche kümmern.
Genau für diesen Teil des Workflows wurde Box Mount entwickelt. Es stellt einer Agenten-Sandbox einen POSIX-kompatiblen Box-Workspace zur Verfügung, sodass Code und Tools innerhalb der Sandbox über vertraute Dateipfade mit Box-Inhalten arbeiten können. Box Mount übernimmt die Datenübertragung in beide Richtungen, während Box das kontrollierte System of Record bleibt.
Wann Box Mount die richtige Wahl ist
Box Mount soll nicht jeden Box-API- oder MCP-Aufruf ersetzen. Wenn dein Agent lediglich ein Dokument abrufen und einem Prompt hinzufügen muss, bieten dir diese Schnittstellen vielleicht bereits alles, was du brauchst.
Der Unterschied liegt darin, ob die Dokumente nur Kontext sind oder Teil der Arbeitsumgebung des Agents.
Stell dir einen Agenten vor, der einen Ordner voller Verträge prüft, Tools zur Dokumentenverarbeitung ausführt, ein Prüfprotokoll erstellt und dann darauf wartet, dass ein Anwalt Änderungen vornimmt. Oder einen RFP-Workflow, der auf eine Bibliothek genehmigter Antworten zugreift, einen Entwurf erstellt und ihn zur rechtlichen und sicherheitstechnischen Prüfung zurücksendet.
In diesen Fällen ruft der Agent Inhalte nicht nur einmalig ab. Er arbeitet mit einer Sammlung von Dateien innerhalb einer externen Laufzeitumgebung.
Genau dieses Muster adressiert Box Mount: Ein Entwickler stellt eine Agenten-Sandbox bereit, bringt Box-Inhalte in diese Umgebung und führt die Ergebnisse des Agents zurück nach Box.
Box Mount in Aktion
Diese kurze Demo zeigt eine App zur Vertragsprüfung, die Box Mount nutzt, um Box-Inhalte in eine E2B-Sandbox zu laden, einen Agenten in diesem Workspace auszuführen und die fertige Prüfung zur menschlichen Kontrolle zurück mit Box zu synchronisieren.
Hier siehst du eine Multi-Agenten-Prüfung eines Deal Rooms, bei der Box Mount verwendet wird, um Unternehmensinhalte in eine Sandbox der OpenAI Agents API zu laden. Ein Lead-Agent und drei spezialisierte Agenten arbeiten parallel an fünf Quelldateien, und vier Berichte werden automatisch mit Box synchronisiert, sobald der zugrunde liegende MSA überarbeitet wird.
Diese Demo zeigt die Prüfung eines Sicherheitsfragebogens mit Box Mount: Genehmigte Richtlinien-Dokumente werden in eine Vercel Sandbox microVM geladen, ein Agent prüft 12 Punkte, liefert Nachweise für 10 bestandene Antworten, markiert 2 zur manuellen Überprüfung und synchronisiert die fertige Excel-Arbeitsmappe automatisch zurück nach Box.
Diese Demo veranschaulicht ein Due-Diligence-Memo für einen Deal Room. Box Mount gibt einem Sandbox-Agenten auf DigitalOcean gewöhnliche Dateipfade zu Box-Cloud-Inhalten, liest Deal-Room-Dokumente lokal und schreibt das fertige Memo zurück nach Box – ganz ohne eigene Download- oder Upload-Logik.
Ein vertrauter Workspace innerhalb der Sandbox
Nachdem ein Box-Ordner gemountet wurde, sieht der Agent ein ganz normales Verzeichnis:
1/mnt/box2├── Incoming/3│ └── Acme-MSA.docx4├── Playbook/5│ └── approved-contract-playbook.md6└── Reviewed/
Von dort aus können bestehende Bibliotheken und Kommandozeilen-Tools mit den Inhalten arbeiten, ohne dass für jede Operation ein Box-spezifisches Tool nötig wäre. Eine Node-Anwendung kann beispielsweise dieselben Dateisystem-APIs verwenden wie für lokale Dateien:
1import { readFile, writeFile } from "node:fs/promises";23const playbook = await readFile(4 "/mnt/box/Playbook/approved-contract-playbook.md",5 "utf8",6);78const review = await reviewContract({9 contractPath: "/mnt/box/Incoming/Acme-MSA.docx",10 playbook,11});1213await writeFile(14 "/mnt/box/Reviewed/Acme-MSA-review.md",15 review,16);
Dieser letzte Schreibvorgang ist aus Sicht der Anwendung einfach eine normale Dateioperation. Box Mount synchronisiert die neue Prüfung mit Box, wo eine Person sie öffnen, bearbeiten, eine Aufgabe zuweisen oder eine weitere Version erstellen kann.
Wenn jemand die Datei in Box aktualisiert, während die Sandbox noch läuft, kann diese Änderung in den gemounteten Workspace zurückfließen und steht dem Agenten für seinen nächsten Schritt zur Verfügung. So entsteht eine gemeinsame Arbeitsumgebung für Agenten und Menschen, ohne dass Entwickler für jede Datei eine eigene Logik zum Verschieben und Synchronisieren schreiben müssen.
Außerdem macht dies den Workflow weniger abhängig von einem bestimmten Modell oder Agenten-Framework. In der Sandbox könnte ein OpenAI-Agent, ein Anthropic-Agent, LangGraph, CrewAI, ein Python-Skript, die LibreOffice-CLI oder eine Kombination verschiedener Tools laufen. Solange das Tool mit Dateien umgehen kann, funktioniert es auch mit dem gemounteten Workspace.
So greifen die Teile ineinander
Dein Produkt oder Orchestrator ist dafür verantwortlich, die Sandbox bereitzustellen und den Agenten auszuführen. Box Mount läuft innerhalb dieser Sandbox als headless Synchronisierungskomponente, stellt die Dateisystemschnittstelle bereit und kommuniziert über die Box-APIs mit Box.
Der Agent arbeitet über den gemounteten Pfad, anstatt für jede Dokumentenoperation Box aufzurufen. Box Mount hält den Ordner aktuell, lädt Änderungen hoch, erkennt widersprüchliche Aktualisierungen und führt eine abschließende Synchronisierung durch, wenn der Workspace unmounted wird.
Box stellt weiterhin die Inhaltsebene bereit, einschließlich Berechtigungen, Versionen, Klassifizierungen, Aufbewahrungsrichtlinien, Shield-Schutzfunktionen und Audit-Historie. Die Sandbox enthält eine synchronisierte Arbeitskopie, daher sollten Entwickler diese Umgebung und ihre lokalen Daten weiterhin gemäß ihren eigenen Sicherheitsanforderungen verwalten.
Das Produkt des Kunden stellt die Sandbox bereit und führt den Agenten aus. Box Mount verbindet den Dateisystem-Workspace des Agents über die Box-APIs mit Box.
Box Mount verwenden
Der grundlegende Box Mount-Workflow umfasst nur wenige Befehle. Konfiguriere zunächst deine Box-Zugangsdaten:
1box-mount config
Mounte einen Box-Ordner in die Sandbox des Agents:
1mkdir -p /mnt/box2box-mount mount "/mnt/box" "<box-folder-id>"
Sobald der Mount erfolgt ist, kann der Agent gewöhnliche Dateisystem-Tools verwenden:
1find /mnt/box -type f2cat /mnt/box/Playbook/approved-contract-playbook.md3cp generated-review.md /mnt/box/Reviewed/
Du kannst den aktiven Mount prüfen, während der Agent läuft:
1box-mount status
Wenn der Durchlauf abgeschlossen ist, unmounte den Workspace und schließe die finale Synchronisierung ab:
1box-mount unmount "/mnt/box"
Authentifizierung und Bereitstellung hängen davon ab, wie deine Anwendung ihre Sandboxes startet. Die im Binary enthaltene Dokumentation zur Private Preview beschreibt alle verfügbaren Konfigurationsoptionen.
Was könntest du damit bauen?
Die Vertragsprüfung ist ein Beispiel. Ein Agent kann eingehende Vereinbarungen mit einem genehmigten Playbook abgleichen, seine Ergebnisse zurück nach Box schreiben und das Resultat an einen Anwalt übergeben. Ändert der Anwalt die Prüfung in Box, sieht der Agent die aktualisierte Datei direkt in seiner Arbeitsumgebung.
Dasselbe Muster eignet sich für das Erstellen von Angeboten und RFPs, Deal-Room-Analysen, Executive Briefings, Research-Zusammenfassungen, Compliance-Prüfungen und andere dokumentenintensive Workflows. Mehrere Agenten können auch über einen gemeinsamen Box-Ordner zusammenarbeiten – etwa indem einer einen Entwurf erstellt, ein anderer ihn prüft und ein Mensch die endgültige Entscheidung trifft.
Modell und Workflow können sich ändern, aber das zugrunde liegende Muster bleibt gleich: Box-Inhalte gelangen in eine externe Sandbox, werden Teil der Arbeitsumgebung des Agents, und die Ergebnisse fließen zurück nach Box.
Entdecke die Beispiel-App
Das Box Mount-Beispiel zur Vertragsprüfung zeigt einen vollständigen Workflow mit E2B.
Die App erstellt eine Sandbox, installiert Box Mount, mountet einen Box-Vertrags-Workspace und führt entweder Box AI oder einen OpenAI-Agenten aus. Anschließend synchronisiert sie die generierte Prüfung zurück nach Box, weist sie optional einem menschlichen Prüfer zu und lässt die Sandbox laufen, damit Entwickler das Ergebnis inspizieren können, bevor sie heruntergefahren wird.
Das Repository ist derzeit privat und enthält nicht das Box Mount-Binary. Teilnehmer der Private Preview benötigen Zugriff auf das Repository und müssen ihr bereitgestelltes Binary im Verzeichnis private/ des Projekts ablegen, bevor sie das Beispiel ausführen.
Nimm an der Private Preview teil
Box Mount befindet sich noch in einem frühen Stadium, und wir suchen Entwickler, die Agenten-Workflows bauen (oder gerade beginnen zu erkunden), die in Sandboxes laufen und mit Box-Inhalten arbeiten.
Wenn das nach deiner Architektur klingt, möchten wir erfahren, wie du Inhalte heute verschiebst, was in deiner Sandbox läuft und wo der aktuelle Ansatz anfängt, mühsam zu werden. Teilnehmer der Private Preview erhalten das Box Mount-Binary sowie eine Anleitung zur Einrichtung, damit sie es mit ihren eigenen Workflows testen können.
https://bit.ly/box-mount-preview
Wenn Box-Inhalte Teil der Arbeitsumgebung deines Agents werden sollen, freuen wir uns darauf zu sehen, was du damit baust.
