DeepSeek revela DSec: a infraestrutura de sandbox que suporta milhões de agentes inteligentes diariamente

Em 30 de setembro de 2026, a DeepSeek, em colaboração estreita com a Universidade de Tsinghua, publicou simultaneamente um relatório técnico na plataforma Zhihu, marcando a primeira vez que a empresa expõe publicamente a sua infraestrutura de sandbox projetada especificamente para o treinamento em larga escala de agentes (Agents). O documento, intitulado DSec, descreve de forma detalhada o papel que este sistema desempenha na versão DeepSeek‑V4.1 e apresenta números que ilustram a magnitude da sua operação diária.

Visão geral do sistema

O DSec é apresentado como a plataforma unificada de treinamento, avaliação e pré‑processamento de dados para o DeepSeek‑V4.1. Dentro desta plataforma, quatro modelos de execução são suportados – desde chamadas de função simples (FnCall) até máquinas virtuais completas (Full VM). Todos esses modelos coexistem na mesma camada de agendamento, permitindo que as equipas de desenvolvimento alternem de forma fluida entre diferentes tipos de sandbox sem necessidade de reconfigurar recursos ou migrar workloads entre pools distintos.

Implementação técnica

De acordo com o relatório, o DSec oferece suporte simultâneo a quatro ambientes de execução diferentes: FnCall, Container, MicroVM e Full VM. Cada um desses ambientes é integrado ao sistema por meio de uma interface de agendamento única, que tem a responsabilidade de distribuir recursos de forma equilibrada, gerir o ciclo de vida de cada sandbox e conduzir processos de recuperação automática em caso de falhas. Essa abordagem garante que a competição por recursos entre os diferentes modelos seja minimizada, preservando a eficiência global da plataforma.

No ambiente de produção, o DSec já acumulou a implantação de 11 266 imagens de base e 102 171 áreas de trabalho (workspaces). A taxa de acesso a essas imagens varia entre 4,2 % e 13,3 %, indicando que a maioria das imagens permanece em estado de reserva fria, ocupando pouco espaço ativo e, consequentemente, reduzindo a pressão sobre o armazenamento.

Melhorias de desempenho

Testes de referência realizados com 8 192 tarefas de container demonstraram uma redução significativa no tempo de execução: de mais de sessenta minutos por tarefa para aproximadamente trinta e cinco minutos. Paralelamente, a quantidade de dados gravados em disco diminuiu em 57 %. Essa melhoria de desempenho deve‑se principalmente às otimizações de agendamento de I/O introduzidas pelo DSec e ao uso intensivo de caches em camadas de container.

Em termos de utilização de CPU, cerca de noventa por cento dos sandboxes apresentam um consumo médio real que não ultrapassa cinco por cento da quota solicitada. Além disso, o sistema implementou um mecanismo de sobre‑compromisso (over‑commit) que permite mais de cinquenta vezes a alocação de recursos em relação ao que é efetivamente utilizado, aumentando drasticamente a taxa de utilização do hardware sem comprometer a conclusão das tarefas.

Escala e concorrência

Um único fragmento (shard) do DSec é constituído por aproximadamente cento e sessenta servidores, totalizando cerca de trinta mil núcleos de CPU e 250 TB de memória RAM. A plataforma tem a capacidade de criar, em média, três milhões de sandboxes por dia, com picos de concorrência que ultrapassam trezentos e oitenta mil instâncias simultâneas. A taxa de criação de novas instâncias rompe a marca de cinco mil por segundo, evidenciando a aptidão do DSec para suportar o treinamento simultâneo de milhões de agentes inteligentes.

Limites de segurança

A proteção de segurança do DSec baseia‑se em uma combinação de duas camadas: AppArmor e eBPF. Essas tecnologias permitem monitorizar, com granulação fina, tanto as chamadas de sistema quanto o tráfego de rede gerado pelos sandboxes. O relatório, entretanto, reconhece que vulnerabilidades a nível de kernel continuam a representar um risco potencial, e que, no momento, ainda não existe um mecanismo de defesa universal que cubra todas as vulnerabilidades conhecidas.