AI가 만들어낸 코드를 실제로 실행하려면 어떻게 해야 할까요?
많은 개발자들이 이 지점에서 멈춥니다. 보안은 괜찮을지, 환경은 어떻게 설정해야 할지, 성능은 버틸 수 있을지 걱정되기 때문입니다.
이번 글에서는 이런 문제를 해결할 수 있는 오픈소스 기반의 인프라, E2B를 소개합니다. E2B는 클라우드 샌드박스 환경을 통해 AI가 생성한 코드를 안전하고 빠르게 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. Python이나 JavaScript SDK를 활용해 손쉽게 시작할 수 있으며, 다양한 활용 사례에 적용 가능한 유연한 구조를 갖추고 있습니다.
AI 기능이 포함된 앱을 개발 중이라면, E2B는 주목할 가치가 있습니다.
E2B란 무엇인가?
E2B는 AI가 생성한 코드를 **클라우드 상의 격리된 환경(Sandbox)**에서 실행할 수 있도록 해주는 오픈소스 인프라입니다.
간단히 말해, AI 모델 전용 가상 컴퓨터를 빠르게 만들고, 그 안에서 코드를 실행하는 시스템이라고 할 수 있습니다.
개발자는 E2B에서 제공하는 SDK를 통해 이 샌드박스를 생성하고 제어할 수 있습니다. 현재는 Python과 JavaScript(또는 TypeScript) SDK가 공식 지원됩니다.
E2B는 왜 필요한가?
AI 기술이 발전하면서 LLM이 코드를 생성해주는 일은 흔해졌습니다. 하지만 생성된 코드를 사용자의 요청에 따라 직접 실행하려면 여러 가지 문제가 생깁니다.
- 실행 환경이 어떻게 구성되어야 할까?
- 사용자가 악의적인 코드를 보내면 어떻게 하지?
- 다양한 언어를 지원해야 하는데 가능할까?
- 실행 결과를 빠르게 보여줘야 하는데, 속도는 괜찮을까?
이러한 문제를 기존 방식(Docker나 VM 기반 실행 등)으로 해결하려면 많은 리소스가 필요하고, 복잡도도 높아집니다.
E2B는 이런 복잡함을 걷어내고, 개발자가 코드 인터프리팅 기능을 앱에 간단히 붙일 수 있도록 만들어줍니다.
샌드박스 기반 아키텍처: E2B의 핵심 구조
E2B의 가장 큰 특징은 샌드박스입니다.
이 샌드박스는 경량화된 VM처럼 동작하며, AI 코드 실행을 위한 별도의 환경을 제공합니다.
- 시작 속도: 약 150ms 내외로 매우 빠르게 생성 가능
- 격리성: 사용자 세션별로 독립된 샌드박스를 생성, 보안성 강화
- 확장성: 다수의 샌드박스를 동시에 운영 가능 (LLM, 유저, 에이전트 단위로 분리)
예를 들어, AI 기반 데이터 분석 챗봇을 만든다면 사용자마다 하나의 샌드박스를 생성해 해당 유저의 코드만 독립적으로 실행할 수 있습니다. 이는 보안과 속도 두 마리 토끼를 모두 잡는 방식입니다.
어떤 상황에서 E2B를 활용할 수 있을까?
E2B는 단순히 코드 실행을 넘어서, 다양한 AI 기반 서비스에 활용될 수 있습니다.
- AI 데이터 분석: 사용자 데이터에 맞춰 AI가 코드를 생성하고 실행해 시각화나 통계 결과 제공
- 코드 인터프리팅 기능이 필요한 AI 앱: GPT나 Claude 등의 생성형 모델과 함께 사용
- 코드 생성 평가 환경: LLM의 코드 생성 능력을 평가하는 테스트 환경으로 활용
- 코딩 에이전트 또는 챗봇: 사용자가 명령어를 보내면, AI가 코드를 작성하고 실행까지 담당
이외에도 E2B는 오픈소스 템플릿 및 실제 앱 예시를 다수 제공하고 있어, 바로 적용해볼 수 있습니다.
E2B의 장점 요약
- 간편한 통합: SDK 설치 후 몇 줄의 코드만으로 샌드박스 생성 및 제어 가능
- 빠른 속도: 샌드박스 초기화 시간이 짧아 사용자 응답 속도에 영향 없음
- 보안성 강화: 사용자 세션별 격리된 환경 제공으로 코드 실행 중 위험 최소화
- 다양한 언어 지원: Python, JavaScript 기반의 SDK 제공
- 유연한 확장성: 여러 샌드박스를 동시에 운영할 수 있어 확장성이 뛰어남
E2B가 만들어갈 코드 실행의 미래
AI가 코드를 만들고, 그 코드를 실행해 결과를 보여주는 서비스는 앞으로 점점 많아질 것입니다.
그때마다 매번 새로운 서버 환경을 설정하거나, 보안 걱정을 할 수는 없습니다.
E2B는 이러한 고민을 줄여주는 실용적인 해답입니다.
안전하고 빠르게, 그리고 손쉽게.
E2B는 AI 기반 앱에서 코드 실행 기능을 구현하고자 하는 개발자에게 꼭 필요한 도구가 될 수 있습니다.
앞으로 더 많은 AI 앱들이 등장할 텐데, 그 기반에는 이런 탄탄한 인프라가 필요합니다.
E2B는 바로 그 중심에 설 수 있는 가능성을 가진 오픈소스 프로젝트입니다.
필요하신 경우, E2B 공식 문서를 통해 더욱 상세한 가이드를 확인하실 수 있습니다.
서비스의 신뢰성과 유연성을 확보하고 싶다면, 지금 바로 E2B를 도입해보는 건 어떨까요?
Open-source Code Interpreting for AI Apps — E2B
Add code interpreting in your AI apps and AI agents.
e2b.dev
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