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python_exec 用于对已查询的健康记录进行计算，也可比较多次查询得到的健康指标、用药、基因型和药物基因组数据。工具会自动传入原始数据，模型无需从展示表格中复制数值。代码可以由云端模型编写，但始终在本地 Docker 容器中执行。

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输入与输出

代码可以使用：
  • data：最近一次成功且非空的记录查询返回的原始数据行。
  • results：当前轮次内的成功查询结果，包含元数据、假设、来源和工具调用 ID。
  • /workspace/data.json：计算容器中的同一份 data 和 results，不可作为文档上传或读取路径。
当前轮次从用户最近一次提问开始，自动修复回答的指令仍属于这一轮。最近一次查询失败或为空时，工具会拒绝计算，避免沿用旧数据或将缺失值当作零。查询工具的 stats 和时间分桶视图已能提供的统计，直接使用对应视图即可。 代码应打印计算结果及来源 rid。工具会报告退出状态、源查询 ID，以及输入或输出是否完整。输出上限为 40,000 字节，超过部分会明确标记为不完整。

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本地配置

源码安装时，先安装应用依赖并下载计算镜像：
支持 macOS 的 Docker Desktop、Colima，以及 Linux 的 Docker Engine。执行器依次检查 PYTHON_SANDBOX_DOCKER_HOST、DOCKER_HOST、/var/run/docker.sock 和当前 Docker CLI context，只接受本地 Unix socket，拒绝 TCP 和 SSH 地址。 默认镜像仅提供 Python 标准库。如需其他分析包，请预先构建本地镜像，并通过 PYTHON_SANDBOX_IMAGE 指定。依赖必须提前安装，因为计算容器不能访问网络。

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应用本身也在 Docker 中运行时

应用需要连接主机的 Docker 服务，才能创建计算容器。可选配置 compose-python.yaml 会将管理 socket 挂载给应用，授予其管理容器的权限，因此需要主动启用；主 Compose 配置不会默认挂载。计算容器不会获得该 socket。 将 PYTHON_DOCKER_SOCKET 设为 Docker 主机上的 socket 路径，将 PYTHON_DOCKER_GID 设为所属组 ID，然后执行：
执行器不可用时，工具会提示配置问题，已有查询结果仍然有效。如需隐藏计算工具，可设置 DISALLOWED_TOOLS: [python_exec]。

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运行约束与验证

计算容器不挂载应用文件，不接收数据库凭据，也不能访问网络。容器使用 UID/GID 65534、只读镜像和临时可写存储，限制为一个 CPU、512 MB 内存、最多 64 个进程。命令执行期限为 1 至 30 秒，主机最多额外等待 10 秒。超时或取消后会关闭输出流并移除容器；有限租期和自动删除机制也会清理遗留任务。模型只能调用 Python 工具，不能执行通用 shell 命令。 实现与验证细节见计算基准测试和 Deep Agents 沙箱接口。