先に結論
OpenAI Agents SDK で迷うポイントは、SDK そのものより どの sandbox provider に execution を任せるか です。
結論だけ先に言うと、選び方はこうです。
- まず外しにくい 1 本 → E2B
- stateful な coding agent を長く走らせたい → Daytona
- managed に寄せて本番投入したい → Modal
- VPC や enterprise 制御まで最初から意識する → Runloop
- Vercel 上で app と GitHub 導線まで一体で持ちたい → Vercel
この記事の主語は「OpenAI Agents SDK を使うことは決めた。その上で sandbox provider をどれにするか」です。Agents SDK 自体の比較は Google ADK vs OpenAI Agents SDK vs LangGraph vs CrewAI、control plane を含む基盤比較は OpenAI Agents SDK harness vs Vercel Open Agents vs OpenHands を先に見た方が整理しやすいです。
なぜ今この比較が重要か
OpenAI Agents SDK は 2026年4月時点で、sandbox agents、manifest-defined files、session / resume といった抽象を持ち、agent の control plane と execution layer を分けて設計しやすくなっています。
ここで新しく生まれた比較ニーズは、単なる「sandbox 比較」ではありません。読者が本当に知りたいのは、Agents SDK 前提でどの provider が自分の運用に一番合うか です。
見るべき論点は次の5つに絞れます。
- 長時間 run や stateful 作業に強いか
- snapshot / resume / filesystem の扱いが実務向きか
- browser automation や preview を含む開発フローに乗るか
- GitHub 連携や branch 作業まで自然につながるか
- managed、VPC、self-host のどこに責務を置くか
既存の AIエージェント向けSandbox比較 は sandbox 市場の全体観をつかむ記事でした。今回の比較はそこから一段進めて、OpenAI Agents SDK を使う読者の購買判断 に寄せています。
比較表
| 比較軸 | E2B | Daytona | Modal | Runloop | Vercel |
|---|---|---|---|---|---|
| 主な立ち位置 | AI agent 向け定番 sandbox | stateful agent runtime | managed code execution 基盤 | enterprise 寄り AI infra | app と workflow 一体型 stack |
| 強み | 導入しやすさ、AI agent 文脈、Linux VM | sub-90ms、snapshot、Git/LSP、stateful | secure containers、managed 運用、本番投入 | secure sandboxes、resume、VPC、snapshot | durable workflow、sandbox resume、GitHub 導線 |
| 長時間実行 | 中 | 非常に強い | 中〜強 | 強い | 強い |
| snapshot / resume | テンプレート中心 | 強い | snapshot あり | suspend / resume が明確 | snapshot-based resume が明確 |
| GitHub / branch 作業 | できる | 相性が良い | 補助的 | 可能 | 非常に強い |
| browser / preview | 使いやすい | desktop / SSH / VS Code browser が強い | 工夫次第 | agent devbox 寄り | preview ports まで一体 |
| VPC / enterprise | 中 | 中〜強 | 中 | 非常に強い | 中 |
| 向いている人 | まず始めたい人 | stateful agent を育てたい人 | managed で安全に載せたい人 | enterprise 制約が強い組織 | Vercel で productize したい人 |
5つの選定軸
1. 最初の立ち上がり速度
ここは E2B が一番分かりやすいです。ドキュメントでも fast, secure Linux VM を前面に出していて、AI agent、computer use、CI/CD の例がそのまま並んでいます。
Agents SDK の比較文脈では、この「AI agent 向けの説明が最初から通る」ことが効きます。単なる compute ではなく、agent が code、files、commands を触る前提で会話しやすいです。
2. stateful な長時間運用
ここは Daytona がかなり強いです。公開情報でも sub-90ms sandbox creation、environment snapshots、Git integration、builtin LSP、SSH access を明確に打ち出しています。
つまり Daytona は単なる sandbox ではなく、長く生きる coding agent の作業環境 に寄っています。
- repo を clone して触る
- 途中状態を snapshot する
- 人間が SSH や editor で介入する
- 長時間 run を前提にする
この運用を最初から想定するなら、Daytona はかなり筋が良いです。
3. managed 本番投入のしやすさ
Modal の強みは、secure containers で untrusted user or agent code を実行する立ち位置が明快なことです。
Agents SDK で sandbox provider を選ぶとき、実は「一番 agent っぽい会社」を選ぶ必要はありません。生成コードを安全に動かし、本番へ載せやすいことの方が大事な場面も多いです。
その意味で Modal は、
- managed に寄せたい
- 自前で sandbox 基盤を深く持ちたくない
- execution の安全性と運用の軽さを優先したい
というチームに向いています。
4. enterprise / VPC 制約への強さ
Runloop は、この比較の中で enterprise 色が最も強い候補です。公開情報でも secure code sandboxes、suspend & resume、snapshot and branch from sandbox disk state、deploy to VPC をかなり前面に出しています。
だから Runloop は、
- VPC へ寄せたい
- agent state を Git 的に扱いたい
- eval と本番 infra を近い文脈で見たい
- enterprise 説明責任を先に作りたい
という組織に向いています。
逆に、個人開発や小さい PoC で最短の1本を選ぶなら、やや重く感じる可能性があります。
5. app と GitHub 導線を一体で作るか
Vercel は、この5社の中で少し主語が違います。単体 sandbox provider というより、durable workflow + sandbox + GitHub 導線 + app 層 をまとめて扱いやすい execution stack です。
公開テンプレートでも、
- agent runs as a durable workflow on Vercel
- sandbox lifecycle can hibernate and resume independently
- repo cloning and branch work inside the sandbox
- optional auto-commit / auto-PR
- preview ports
といった要素がかなり明確です。
そのため、OpenAI Agents SDK を使いつつも、最終的に欲しいものが background coding agent のプロダクト なら、Vercel は比較対象から外せません。
各 provider はどんなチームに向くか
E2B, 最初の1本として外しにくい
E2B は、OpenAI Agents SDK 文脈で最も説明しやすい候補です。fast, secure Linux VM、AI agent 向け building blocks、computer use や CI/CD 例まで、導入担当がそのまま理解しやすいからです。
向いているのは次のようなケースです。
- まず 1 本立ち上げたい
- Agents SDK と一緒に試せる sandbox が欲しい
- browser automation や code execution を素直に始めたい
- 後から深い enterprise 最適化に進む余地も残したい
Daytona, stateful と human-in-the-loop が本命
Daytona は、stateful な coding agent を作りたいチーム向けです。snapshot、Git、LSP、SSH、VS Code browser といった要素が揃っていて、人間の開発環境に近い sandbox を作りやすいです。
特に、
- repo 作業が長い
- 途中で人間が介入する
- preview やデバッグも大事
- execution を stateless job ではなく作業環境として扱う
なら Daytona がかなり有力です。
Modal, managed 運用を優先するなら強い
Modal は AI agent 専業に見えなくても、Agents SDK の execution layer として十分有力です。secure containers と snapshots があり、生成コード実行を managed に寄せて本番へ運びやすいからです。
判断としてはシンプルで、sandbox 自体を作り込みたいか、使いたいか です。後者なら Modal はかなり筋が良いです。
Runloop, enterprise execution plane を先に作るなら候補
Runloop は secure sandboxes、suspend & resume、snapshot and branch、VPC を並べていて、enterprise の execution plane としての訴求が強いです。
Agents SDK で internal agent や coding agent を動かしたいが、最初から社内インフラ条件が厳しいなら、Runloop は真面目に比較候補へ入ります。
Vercel, productize まで最短で持っていくなら強い
Vercel は sandbox 単体比較では少し異質ですが、収益目的の読者にはむしろ重要です。なぜなら、最終的に欲しいのが単なる execution box ではなく、ユーザーに見せる agent product であるケースが多いからです。
Vercel は workflow、sandbox、preview、GitHub 導線までひとまとまりで考えやすいので、
- app まで一気通貫で作りたい
- GitHub branch / PR 連携を強く使いたい
- sandbox の resume と durable run を product として見せたい
ならかなり強い候補です。
迷ったときの選び方
- 最初の 1 本を早く出したい → E2B
- 長時間の stateful coding agent が主役 → Daytona
- managed で安全に本番へ載せたい → Modal
- VPC / enterprise 制約が最初から重い → Runloop
- Vercel 上で app と一体で productize したい → Vercel
大事なのは、sandbox provider を「どれが一番強いか」で選ばないことです。自分の Agents SDK 運用で、どの責務を自社で持ち、どこを provider に任せたいか で決めた方が失敗しにくいです。
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まとめ
OpenAI Agents SDK 前提の sandbox provider 比較では、総合で一番ではなく 用途ごとの勝ち筋 を見た方がいいです。
- E2B は最初の立ち上がりが良い
- Daytona は stateful agent に強い
- Modal は managed 本番投入に向く
- Runloop は enterprise / VPC に強い
- Vercel は app と GitHub 導線まで一体で作りやすい
Agents SDK の価値は control plane と execution layer を分けやすいことです。だからこそ、provider 選定は後回しにせず、最初に責務分担を決めておく方が収益化まで速く進みます。