Einen neuen Mitarbeiter stattet man nicht nur mit Stift und Zettel aus. Er bekommt einen Schreibtisch, einen Rechner, Zugang zu den richtigen Ordnern und die Werkzeuge für seine Arbeit. Erst dann kann er loslegen. Cloudflare überträgt das auf KI-Agenten. Die fähigsten Agenten haben eines gemeinsam: Sie bekommen einen eigenen Computer. Ein Container allein reicht nicht. Der Agent braucht eine Umgebung, in der er Dateien sieht, Befehle ausführt, Werkzeuge nutzt und das Ergebnis testet.
Cloudflare hat mit @cloudflare/computer eine erste Vorschau einer Laufzeitumgebung vorgestellt. Jeder Agent bekommt einen virtuellen Arbeitsplatz. Die Plattform übernimmt die Details, ob der Code in einem Isolate, einer Container-Sandbox oder im Browser läuft. Der Agent merkt davon nichts. Entwickler müssen sich nicht mehr um die Infrastruktur kümmern und können sich auf die Aufgabe konzentrieren. Das klingt unspektakulär, ist aber ein Denkwechsel.
Vom Container zum Sandbox-Werkzeug
Wer in den letzten Monaten KI-Agenten gebaut hat, kennt das Muster: Erst startete man einen Container und ließ den Agenten darin laufen. Inzwischen bekommen Agenten Sandboxen nur noch als Werkzeug. Das Gehirn des Agenten – die Schleife aus Denken, Handeln und Bewerten – läuft getrennt von den Händen, die im Sandbox-System arbeiten. Cloudflare nennt das eine Befreiung. Aber es bringt ein neues Problem mit sich.
Das Problem ist einfach: Es gibt nicht genug Compute. Wenn Hunderte Millionen oder Milliarden Agenten gleichzeitig arbeiten, kann nicht jeder einen eigenen Container mit kompletter Linux-Umgebung bekommen. Die Clouds und Hyperscaler haben dafür nicht genug Ressourcen. Diese Knappheit erklärt den Bedarf an CPU-Leistung, nicht nur an GPUs. Wer skalierbare Agenten bauen will, muss über Container hinausdenken.
Cloudflare hat das früh getan. Mit Cloudflare Workers setzte das Unternehmen vor fast zehn Jahren auf Isolates. Das ist eine leichtere Ausführungsform als Container. Isolates teilen sich den zugrunde liegenden Prozess, starten in Millisekunden und verbrauchen nur dann Speicher, wenn sie arbeiten. Vor fast sechs Jahren kam mit Durable Objects der nächste Schritt: Zustand und Logik in einem horizontal skalierbaren Objekt, das bei Bedarf aufwacht und wieder einschläft. Das zahlt sich jetzt aus.
Warum Isolates besser zu Agenten passen
Isolates haben Eigenschaften, die zu KI-Agenten passen. Sie skalieren horizontal nahezu unbegrenzt. Sie starten und stoppen schnell. Sie können in den Ruhezustand gehen, wenn der Agent nichts tut. Sie speichern ihren eigenen Zustand. Und sie können eigene Isolates starten, um nicht vertrauenswürdigen Code auszuführen. Agenten wechseln ständig zwischen Warten und Arbeiten – genau dafür sind sie gebaut.
Ein Container ist dagegen ein schweres Geschütz. Er fährt ein vollständiges Betriebssystem hoch und braucht Speicher und CPU, auch wenn nichts passiert. Manche Aufgaben brauchen einen Container: Linux-Befehle, npm-Pakete, native Binaries. Für sie ist ein Isolate überfordert. Deshalb können Isolates seit dem vergangenen Jahr bei Bedarf eigene Container-Sandboxes starten. Der Agent selbst läuft in einem Durable Object, also einem Isolate. Den Container ruft er nur auf, wenn er ihn braucht.
Die Kombination aus horizontaler Skalierung im Isolate und vertikaler Skalierung im Container ist stark. Aber sie zwingt Entwickler, die beiden Welten selbst zu verdrahten. Man muss wissen, wann man welches Primitive einsetzt, und die Synchronisation zwischen Dateisystem und Umgebung selbst organisieren. Cloudflare glaubt, dass es einfacher geht. Hier setzt @cloudflare/computer an.
Ein Computer für den Agenten
Die zentrale Idee von @cloudflare/computer ist ein vorbereitetes Dateisystem. Der Agent bekommt ein virtuelles Dateisystem, deklarativ definiert und mit allem, was er für seine Aufgabe braucht. Dazu kommen mehrere Ausführungsumgebungen, mit denen er auf diesen Dateien arbeitet. Jede Umgebung hat eigene Stärken und Schwächen – bei Geschwindigkeit, Fähigkeiten und Kosten. In den Tests von Cloudflare wählten die Modelle überraschend zuverlässig die richtige Umgebung.
Eine Aufgabe, die nur Dateien verschiebt, Daten verarbeitet oder ein Git-Repository verwaltet, läuft direkt im Isolate. Ein Befehl, der Linux, npm oder eine native Binary braucht, läuft im Container. Beide Umgebungen arbeiten auf denselben Dateien, die permanent synchronisiert werden. Der Agent sieht eine konsistente Welt, egal wo der Code ausgeführt wird. Das ist die Kernabstraktion: ein Computer mit einem Dateisystem und mehreren Ausführungsmodi.
Technisch ist das Werkzeug eine Open-Source-Bibliothek. Eine Workspace-Instanz läuft auf jedem Durable Object und stellt ein virtuelles Dateisystem plus Ausführungsruntime bereit. Das Dateisystem wird von SQLite gestützt und kann aus verschiedenen Quellen befüllt werden – aus Git-Repositories, Storage-Buckets oder eigenen Dateien. Dazu kommen Werkzeuge zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Dateien, im Code-Modus oder über Bash-Befehle. Alle Operationen sind protokolliert und überwacht. Entwickler bekommen so feingranulare Kontrolle darüber, was der Agent ändern darf – und eine lückenlose Nachvollziehbarkeit.
Wie du es einsetzt
Die Installation läuft über npm: npm install @cloudflare/computer. Danach erstellst du eine Workspace auf einem Durable Object. Im Blogbeitrag wird ein Agent gebaut, der Bug-Reports sortiert. Der Agent bekommt die Workspace mit Dateisystem und Tools, dazu einen Container als Backend. Die Modell-Schleife nutzt die Tools, um Issues zu analysieren und zu beantworten. Du kannst die Workspace-API auch direkt verwenden, etwa um die Umgebung vorzubereiten, bevor der Agent startet.
Im Paket sind mehrere Execution Backends enthalten. Das erste ist ein Isolate-basiertes Runtime, das mit just-bash Shell-Code in JavaScript übersetzt und in einem dynamischen Worker ausführt. Das Dateisystem ist hier direkt über Worker-Bindings verfügbar. Das zweite Backend ist ein Container-Runtime, das Cloudflare Containers nutzt und eine vollständige Linux-Umgebung bereitstellt. Das Dateisystem wird über ein FUSE-Mount eingebunden. Änderungen im Container werden automatisch zurückgeschrieben. Wer will, kann eigene Backends schreiben.
Für Agenten gibt es ein AI-SDK-kompatibles Toolkit mit den üblichen Werkzeugen: read, write, edit, ls und exec. Das exec-Tool akzeptiert ein backend-Argument. Die Tool-Beschreibung führt das Modell dazu, selbst zu entscheiden, ob es den schnellen, günstigen Worker oder den vollwertigen Container braucht. In den Tests von Cloudflare treffen die aktuellen Frontier-Modelle diese Entscheidung zuverlässig. Sie greifen nur dann zum Container, wenn es nötig ist.
Was das für die Zukunft bedeutet
Cloudflare sieht heute Agenten, die ausschließlich Isolates nutzen, um JavaScript-Anwendungen zu bauen, zu test
Quelle: blog.cloudflare.com
