Monty, yapay zeka (AI) uygulamaları tarafından üretilen kodları güvenli ve hızlı bir şekilde çalıştırmak üzere Rust dilinde geliştirilmiş deneysel bir Python yorumlayıcısıdır. Geleneksel tam konteyner tabanlı sanal ortamların maliyet, gecikme ve karmaşıklığını ortadan kaldırmayı hedefleyen Monty, LLM'ler tarafından yazılan Python kodunu ajanlarınızda gömülü olarak çalıştırmanıza olanak tanır. Bu sayede, başlangıç süreleri yüzlerce milisaniye yerine tek haneli mikrosaniyelerle ölçülür.
Monty, Python kodunun makul bir alt kümesini çalıştırabilir ve ajanların ihtiyaç duyduğu temel işlevleri yerine getirebilir. Dosya sistemi, ortam değişkenleri ve ağ erişimi gibi ana bilgisayar ortamına erişimi tamamen engelleyerek güvenlik sağlar; bu erişimler yalnızca geliştiricinin kontrol edebileceği harici fonksiyon çağrıları aracılığıyla gerçekleştirilir. Ayrıca, modern Python tip ipuçlarını destekler ve kodun tip kontrolünü yapabilir. Yorumlayıcı durumunu anlık olarak depolayabilme (snapshot) ve daha sonra devam edebilme yeteneği, kaynak kullanımını (bellek, yığın derinliği, yürütme süresi) kontrol edebilme ve aşırı kullanımlarda iptal edebilme gibi özellikler sunar. CPython'a benzer çalışma zamanı performansı ve Rust, Python veya JavaScript'ten çağrılabilme esnekliği de cabasıdır.
Ancak Monty, standart kütüphanenin sınırlı bir kısmını (sys, typing, asyncio) destekler ve üçüncü taraf kütüphaneleri kullanma amacı gütmez. Sınıf tanımlama ve match ifadeleri gibi bazı özellikler henüz mevcut değildir ancak yakın gelecekte eklenmesi planlanmaktadır. Kısacası, Monty aşırı derecede sınırlıdır ve tek bir kullanım senaryosu için tasarlanmıştır: ajanlar tarafından yazılan kodları çalıştırmak. Bu yaklaşım, LLM'lerin geleneksel araç çağırma yöntemlerine kıyasla daha hızlı, daha ucuz ve daha güvenilir olmasını sağlar. Monty'nin yakında Pydantic AI'daki "codemode" özelliğini uygulamak için kullanılacağı belirtilmiştir.
Bu proje, yapay zeka modellerinin ürettiği kodları güvenli ve düşük gecikmeli bir ortamda çalıştırmak için yeni bir paradigma sunarak LLM tabanlı ajanların geliştirilmesinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.