Scritto da @41five
Box Mount è ora disponibile in private preview.
Se stai sviluppando un agente AI che gira all'interno di una sandbox, far sì che il modello svolga un lavoro utile è solo una parte del compito. L'agente ha comunque bisogno di documenti su cui lavorare, di strumenti per elaborarli e di un posto dove salvare i file che crea.
All'inizio, spostare questi documenti potrebbe sembrare una questione di poche chiamate API: scaricare l'input, eseguire l'agente e caricare il risultato. Ma questo livello diventa molto più complesso quando i file possono cambiare durante il flusso di lavoro, le persone devono revisionare l'output o diversi agenti condividono gli stessi contenuti. A quel punto ti ritrovi a gestire anche sincronizzazione, versioni, conflitti e tentativi ripetuti.
Box Mount è stato creato proprio per questa parte del flusso di lavoro. Fornisce alla sandbox dell'agente uno spazio di lavoro Box compatibile con POSIX, permettendo al codice e agli strumenti all'interno della sandbox di interagire con i contenuti Box tramite percorsi di file familiari. Box Mount gestisce lo spostamento dei dati in entrambe le direzioni, mentre Box rimane il sistema di riferimento governato.
Quando Box Mount è la scelta giusta
Box Mount non serve a sostituire ogni chiamata alle API Box o MCP. Se il tuo agente deve solo recuperare un documento e aggiungerlo a un prompt, quelle interfacce potrebbero già offrirti tutto ciò che ti serve.
La differenza sta nel capire se i documenti sono semplicemente contesto o fanno parte dell'ambiente di lavoro dell'agente.
Immagina un agente che analizza una cartella di contratti, esegue strumenti di elaborazione documentale, crea un memo di revisione e poi aspetta che un avvocato apporti delle modifiche. Oppure un flusso di lavoro RFP che attinge da una libreria di risposte approvate, crea una bozza e la rimanda indietro per la revisione legale e di sicurezza.
In questi casi, l'agente fa molto più che recuperare un contenuto una sola volta. Sta lavorando con un insieme di file all'interno di un runtime esterno.
È esattamente questo il pattern a cui punta Box Mount: uno sviluppatore prepara una sandbox per l'agente, porta i contenuti Box in quell'ambiente e restituisce il lavoro dell'agente a Box.
Guarda Box Mount in azione
Questa breve demo mostra un'app di revisione dei contratti che usa Box Mount per portare i contenuti Box in una sandbox E2B, eseguire un agente su quello spazio di lavoro e sincronizzare la revisione completata di nuovo su Box per il controllo umano.
Qui vediamo una revisione multi-agente di una deal room che utilizza Box Mount per portare i contenuti aziendali in una sandbox delle API OpenAI Agents, eseguendo in parallelo un agente principale e tre agenti specializzati su cinque file sorgente, e sincronizzando automaticamente quattro report su Box quando l'MSA sottostante viene modificato.
Questa demo illustra la revisione di un questionario di sicurezza tramite Box Mount, usato per importare documenti di policy approvati in una microVM Vercel Sandbox, eseguire un agente su 12 voci per trovare evidenze relative a 10 risposte conformi e segnalarne 2 per la revisione umana, sincronizzando infine in automatico la cartella di lavoro Excel completata su Box.
Questa demo mostra un memo di due diligence per una deal room che sfrutta Box Mount per fornire a un agente in una sandbox DigitalOcean normali percorsi di file verso i contenuti cloud Box, leggere localmente i documenti della deal room e scrivere il memo finale su Box senza dover sviluppare alcuna logica di download o upload.
Uno spazio di lavoro familiare dentro la sandbox
Dopo aver montato una cartella Box, l'agente vede una normalissima directory:
1/mnt/box2├── Incoming/3│ └── Acme-MSA.docx4├── Playbook/5│ └── approved-contract-playbook.md6└── Reviewed/
Da lì, librerie esistenti e strumenti da riga di comando possono elaborare i contenuti senza bisogno di uno strumento specifico per Box per ogni operazione. Un'applicazione Node, ad esempio, può usare le stesse API del filesystem che userebbe per i file locali:
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);
Quell'ultima scrittura è solo una normale operazione su file dal punto di vista dell'applicazione. Box Mount sincronizza la nuova revisione su Box, dove una persona può aprirla, modificarla, assegnare un task o crearne una nuova versione.
Se qualcuno aggiorna il file in Box mentre la sandbox è ancora in esecuzione, quella modifica può rifluire nello spazio di lavoro montato per il passaggio successivo dell'agente. Questo crea un ambiente di lavoro condiviso tra agenti e persone, senza richiedere agli sviluppatori di costruire logiche personalizzate di spostamento e sincronizzazione per ogni singolo file.
Rende inoltre il flusso di lavoro meno dipendente da un modello o da un framework per agenti specifico. La sandbox potrebbe eseguire un agente OpenAI, un agente Anthropic, LangGraph, CrewAI, uno script Python, LibreOffice CLI o una combinazione di strumenti. Finché lo strumento sa come lavorare con i file, può lavorare con lo spazio di lavoro montato.
Come si incastrano i pezzi
Il tuo prodotto o orchestratore si occupa di preparare la sandbox ed eseguire l'agente. Box Mount gira all'interno di quella sandbox come componente di sincronizzazione headless, fornendo l'interfaccia del filesystem e comunicando con Box tramite le API Box.
L'agente lavora attraverso il percorso montato invece di chiamare Box per ogni operazione sui documenti. Box Mount mantiene aggiornata la cartella, carica le modifiche, rileva gli aggiornamenti in conflitto e completa una sincronizzazione finale quando lo spazio di lavoro viene smontato.
Box continua a fornire il livello dei contenuti, inclusi permessi, versioni, classificazioni, conservazione, protezioni Shield e cronologia di audit. La sandbox contiene una copia di lavoro sincronizzata, quindi gli sviluppatori dovrebbero comunque gestire quell'ambiente e i suoi dati locali in base ai propri requisiti di sicurezza.
Il prodotto del cliente prepara la sandbox ed esegue l'agente. Box Mount collega lo spazio di lavoro sul filesystem dell'agente a Box tramite le API Box.
Usare Box Mount
Il flusso di lavoro base di Box Mount richiede solo pochi comandi. Per prima cosa, configura le tue credenziali Box:
1box-mount config
Monta una cartella Box nella sandbox dell'agente:
1mkdir -p /mnt/box2box-mount mount "/mnt/box" "<box-folder-id>"
Una volta effettuato il mount, l'agente può usare i normali strumenti del filesystem:
1find /mnt/box -type f2cat /mnt/box/Playbook/approved-contract-playbook.md3cp generated-review.md /mnt/box/Reviewed/
Puoi controllare il mount attivo mentre l'agente è in esecuzione:
1box-mount status
Quando l'esecuzione è terminata, smonta lo spazio di lavoro e completa la sincronizzazione finale:
1box-mount unmount "/mnt/box"
Autenticazione e provisioning dipenderanno da come la tua applicazione avvia le proprie sandbox. La documentazione della private preview inclusa nel binario copre tutte le opzioni di configurazione disponibili.
Cosa potresti creare?
La revisione dei contratti è un esempio. Un agente può confrontare gli accordi in arrivo con un playbook approvato, scrivere le sue conclusioni su Box e passare il risultato a un avvocato. Se l'avvocato modifica la revisione in Box, l'agente può vedere il file aggiornato nel suo ambiente di lavoro.
Lo stesso pattern può supportare la stesura di proposte e RFP, l'analisi delle deal room, la creazione di briefing esecutivi, la sintesi di ricerche, le revisioni di conformità e altri flussi di lavoro ricchi di documenti. Anche più agenti possono lavorare attraverso una cartella Box condivisa: ad esempio, uno che crea una bozza, un altro che la revisiona e una persona che prende la decisione finale.
Il modello e il flusso di lavoro possono cambiare, ma il pattern di base resta lo stesso: i contenuti Box entrano in una sandbox esterna, diventano parte dell'ambiente di lavoro dell'agente e il lavoro risultante torna su Box.
Esplora l'app di esempio
L'esempio di revisione contratti con Box Mount mostra un flusso di lavoro completo utilizzando E2B.
L'app crea una sandbox, installa Box Mount, monta uno spazio di lavoro Box per i contratti ed esegue Box AI o un agente OpenAI. Poi sincronizza la revisione generata di nuovo su Box, la assegna facoltativamente a un revisore umano e lascia la sandbox in esecuzione così che gli sviluppatori possano ispezionare il risultato prima di chiuderla.
Il repository è attualmente privato e non include il binario di Box Mount. I partecipanti alla private preview avranno bisogno dell'accesso al repository e dovranno inserire il binario fornito nella directory private/ del progetto prima di eseguire l'esempio.
Partecipa alla private preview
Box Mount è ancora nelle fasi iniziali e stiamo cercando sviluppatori che stanno creando (o iniziando a esplorare) flussi di lavoro con agenti che girano in sandbox e lavorano con contenuti Box.
Se questa descrizione rispecchia la tua architettura, ci piacerebbe sapere come sposti i contenuti oggi, cosa gira all'interno della tua sandbox e dove l'approccio attuale inizia a diventare problematico. I partecipanti alla private preview riceveranno il binario di Box Mount e le istruzioni di configurazione per poterlo testare con i propri flussi di lavoro.
https://bit.ly/box-mount-preview
Se hai bisogno che i contenuti Box diventino parte dell'ambiente di lavoro del tuo agente, non vediamo l'ora di scoprire cosa costruirai.
