deeplethe/forkd は AI エージェント向けの隔離マイクロ仮想マシンランタイムである。最新リリースは v0.5.3 だが、この版で変更された項目は提示された資料に記載されていない。リポジトリの説明によれば、準備された親仮想マシンから 100 個の子を約 100 ミリ秒で起動し、実行中の仮想マシンを約 150 ミリ秒で分岐させる。本プロジェクトは Rust で書かれており、ライセンスは Apache-2.0 である。
forkd は Firecracker を基盤とし、準備された仮想マシンのメモリスナップショットをコピーして copy-on-write（CoW）で共有することで子環境を作成する。README は、実行中の環境を分岐する機能と差分スナップショットのリンクも提供すると説明している。仮想マシンは KVM によって隔離される。リポジトリにはコマンドラインツール、プログラミングインターフェース、設計文書、性能実験の資料も含まれている。主な用途は、エージェントごとに分離された実行環境を作り、その状態をもとに子環境を高速に起動することである。
ただし、約 100 ミリ秒と約 150 ミリ秒という数値はリポジトリの説明に記載された値である。提示された資料にはこれを裏付ける測定条件や比較結果がないため、他の環境でも同じ速度が出ると断定することはできない。v0.5.3 の変更履歴も確認できない。従って、このリポジトリは高速な分岐を前面に主張するエージェント分離ランタイムとみなせるが、具体的な性能と今回のリリースの改善点については追加の資料が必要である。