Agent Execution Environment

Agent Execution Environment என்பது Triggerfish இன் self-development capability -- agent code எழுதலாம், execute செய்யலாம், output மற்றும் errors observe செய்யலாம், issues fix செய்யலாம், மற்றும் ஏதாவது வேலை செய்யும் வரை iterate செய்யலாம் என்று ஒரு first-class code workspace. Agent integrations build செய்யவும், ideas test செய்யவும், மற்றும் தன்னுடைய புதிய tools create செய்யவும் இது enable செய்கிறது.

Plugin Sandbox அல்ல

Execution environment Plugin Sandbox இலிருந்து fundamentally வேறுபட்டது. இந்த distinction புரிந்துகொள்வது முக்கியம்:

• Plugin Sandbox system ஐ untrusted third-party code இலிருந்து பாதுகாக்கிறது
• Exec Environment agent தன்னுடைய code எழுதவும், இயக்கவும், debug செய்யவும் அதிகாரம் அளிக்கிறது

Plugin sandbox defensive. Exec environment productive. அவை எதிர் நோக்கங்களுக்கு serve செய்கின்றன மற்றும் வேறுபட்ட security profiles கொண்டுள்ளன.

Aspect	Plugin Sandbox	Agent Exec Environment
நோக்கம்	Untrusted code இலிருந்து system பாதுக்க	Agent things build செய்ய அதிகாரம் அளிக்கிறது
Filesystem	இல்லை (fully sandboxed)	Workspace directory மட்டும்
Network	Declared endpoints மட்டும்	Policy-governed allow/deny lists
Package install	Allowed அல்ல	Allowed (npm, pip, deno add)
Execution time	Strict timeout	Generous timeout (configurable)
Iteration	Single run	Unlimited write/run/fix loops
Persistence	Ephemeral	Sessions முழுவதும் workspace persist

Feedback Loop

Core quality differentiator. Claude Code போன்ற tools effective ஆக்கும் அதே pattern -- agent exactly ஒரு human developer பார்ப்பதை பார்க்கும் ஒரு tight write/run/fix cycle.

படி 1: Write

Agent write_file பயன்படுத்தி workspace இல் files create செய்கிறது அல்லது modify செய்கிறது. Workspace என்பது current agent க்கு scoped ஒரு real filesystem directory.

படி 2: Execute

Agent run_command மூலம் code இயக்குகிறது, complete stdout, stderr, மற்றும் exit code பெறுகிறது. Output hidden அல்லது summarized அல்ல. Agent exactly terminal இல் பார்ப்பதை பார்க்கிறது.

படி 3: Observe

Agent full output படிக்கிறது. Errors occurred ஆனால், full stack trace, error messages, மற்றும் diagnostic output பார்க்கிறது. Tests failed ஆனால், எந்த tests failed ஆனது மற்றும் ஏன் என்று பார்க்கிறது.

படி 4: Fix

Agent observed ஆனதை அடிப்படையாக code edit செய்கிறது, specific files update செய்ய write_file அல்லது edit_file பயன்படுத்துகிறது.

படி 5: Repeat

Agent மீண்டும் இயக்குகிறது. Code வேலை செய்யும் வரை -- tests pass ஆகும், correct output produce செய்யும், அல்லது stated goal achieve ஆகும் வரை இந்த loop தொடர்கிறது.

படி 6: Persist

Working ஆன பிறகு, agent தன்னுடைய work ஒரு skill ஆக save செய்யலாம் (SKILL.md + supporting files), integration ஆக register செய்யலாம், cron job இல் wire செய்யலாம், அல்லது tool ஆக available ஆக்கலாம்.

Persist step exec environment ஐ ஒரு scratchpad ஐ விட அதிகமாக்குகிறது. Working code disappear ஆவதில்லை -- agent அதை schedule இல் இயங்கும், triggers க்கு respond செய்யும், அல்லது on demand invoke செய்யப்படும் ஒரு reusable skill ஆக package செய்யலாம். :::

Available Tools

Tool	விளக்கம்	Output
write_file	Workspace இல் file write அல்லது overwrite செய்யவும்	File path, bytes written
read_file	Workspace இலிருந்து file contents படிக்கவும்	String ஆக file contents
edit_file	File க்கு targeted edits apply செய்யவும்	Updated file contents
run_command	Workspace இல் shell command execute செய்யவும்	stdout, stderr, exit code, duration
list_directory	Workspace இல் files பட்டியலிடவும் (recursive optional)	Sizes உடன் file listing
search_files	File contents தேடவும் (grep-like)	file:line references உடன் matching lines

Workspace Structure

ஒவ்வொரு agent உம் sessions முழுவதும் persist ஆகும் isolated workspace directory பெறுகிறது:

~/.triggerfish/workspace/
  <agent-id>/                     # Per-agent workspace
    scratch/                      # Temporary working files
    integrations/                 # Develop ஆகும் Integration code
      notion-sync/
        index.ts
        index_test.ts
        package.json
      salesforce-report/
        main.py
        test_main.py
    skills/                       # Author ஆகும் Skills
      morning-briefing/
        SKILL.md
        briefing.ts
    .exec_history                 # Audit க்கான Execution log
  background/
    <session-id>/                 # Background tasks க்கான Temporary workspace

Workspaces agents இடையே isolated. ஒரு agent மற்றொரு agent இன் workspace access செய்ய முடியாது. Background tasks (cron jobs, triggers) session க்கு scoped தங்கள் சொந்த temporary workspace பெறுகின்றன.

Integration Development Flow

Agent புதிய integration build செய்யுமாறு கேட்கும்போது (உதாரணமாக, "என் Notion இணைத்து tasks sync செய்யவும்"), agent ஒரு natural development workflow பின்பற்றுகிறது:

1. Explore -- API endpoints test செய்ய, auth சரிபார்க்க, response shapes புரிந்துகொள்ள run_command பயன்படுத்துகிறது
2. Scaffold -- write_file பயன்படுத்தி integration code எழுதுகிறது, அருகில் test file உருவாக்குகிறது
3. Test -- run_command உடன் tests இயக்குகிறது, failures பார்க்கிறது, iterate செய்கிறது
4. Install deps -- Required packages சேர்க்க run_command பயன்படுத்துகிறது (npm, pip, deno add)
5. Iterate -- Tests pass ஆகி integration end-to-end வேலை செய்யும் வரை Write, run, fix loop
6. Persist -- Skill ஆக save செய்கிறது (metadata உடன் SKILL.md எழுதுகிறது) அல்லது cron job இல் wire செய்கிறது
7. Approval -- Self-authored skill PENDING_APPROVAL நிலையில் enter செய்கிறது; நீங்கள் review மற்றும் approve செய்கிறீர்கள்

Language மற்றும் Runtime Support

Execution environment host system இல் (WASM இல் அல்ல) இயங்குகிறது, multiple runtimes க்கு access உடன்:

Runtime	Available Via	Use Case
Deno	Direct execution	TypeScript/JavaScript (first-class)
Node.js	run_command node	npm ecosystem access
Python	run_command python	Data science, ML, scripting
Shell	run_command sh / run_command bash	System automation, glue scripts

Agent available runtimes detect செய்து task க்கு சிறந்ததை தேர்வு செய்யலாம். Package installation ஒவ்வொரு runtime க்கும் standard toolchain மூலம் வேலை செய்கிறது.

Security Boundaries

Exec environment plugin sandbox ஐ விட அதிக permissive, ஆனால் ஒவ்வொரு step இலும் policy-controlled.

Policy Integration

• ஒவ்வொரு run_command call உம் command context ஆக PRE_TOOL_CALL hook fire செய்கிறது
• Execution க்கு முன்பு Command allowlist/denylist checked ஆகிறது
• Output captured மற்றும் POST_TOOL_RESPONSE hook மூலம் passed
• Execution போது accessed network endpoints lineage மூலம் tracked
• Code classified data access செய்தால் (உதாரணமாக, CRM API இலிருந்து படிக்கிறது), session taint escalate ஆகிறது
• Audit க்காக Execution history .exec_history இல் logged

Hard Boundaries

Configuration பொருட்படுத்தாமல் இந்த boundaries ஒருபோதும் cross ஆவதில்லை:

• Workspace directory வெளியே write செய்ய முடியாது
• Denylist இல் உள்ள commands execute செய்ய முடியாது (rm -rf /, sudo, போன்றவை)
• மற்ற agents' workspaces access செய்ய முடியாது
• அனைத்து network calls policy hooks மூலம் governed
• அனைத்து output classified மற்றும் session taint க்கு contribute செய்கிறது
• Resource limits enforced: disk space, execution per CPU time, memory

SECURITY Agent இயக்கும் ஒவ்வொரு command உம் PRE_TOOL_CALL hook மூலம் செல்கிறது. Policy engine execution தொடங்குவதற்கு முன்பு command allowlist/denylist க்கு எதிராக check செய்கிறது. Dangerous commands deterministically blocked -- LLM இந்த முடிவை பாதிக்க முடியாது. :::

Enterprise Controls

Enterprise admins க்கு exec environment மீது கூடுதல் controls உள்ளன:

• Specific agents அல்லது roles க்கு exec முழுவதும் disable செய்யவும்
• Available runtimes restrict செய்யவும் (உதாரணமாக, Deno மட்டும் allow, Python மற்றும் shell block)
• Per agent resource limits அமைக்கவும் (disk quota, CPU time, memory ceiling)
• Classification threshold க்கு மேல் அனைத்து exec operations க்கும் approval தேவை
• Default dangerous-command list க்கு மேல் Custom command denylist