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解決する課題

E2B Cookbookは、E2BサンドボックスをAIアプリケーションに統合したい開発者のために、実践的な例とガイドのライブラリを提供します。AIモデルと現実世界の実行環境のギャップを埋め、隔離された環境で安全にコードを実行し、データを分析し、エージェントワークフローを管理する方法を開発者が理解できるように支援します。

仕組み

このリポジトリには、AIプロバイダー、フレームワーク、ユースケースごとに整理されたコードスニペットとフルスタックの例が含まれています。各例では、E2B SDKを使用して、AIがコードを実行したり、依存関係をインストールしたり、外部ツールと対話したりできる安全なサンドボックス環境を立ち上げる方法を実演しています。また、このプロジェクトには、ライブのE2Bプラットフォームに対してこれらの例を検証し、常に機能するようにするための夜間テストスイートも含まれています。

対象読者

このプロジェクトは、AIエージェント、コーディングアシスタント、またはデータ分析ツールを構築しており、システムのセキュリティを損なうことなく、モデルにコードを実行させたりファイルシステムと対話させたりするための信頼性の高い方法を必要としている開発者を対象としています。

ハイライト

• PythonおよびTypeScript向けの広範なコード例ライブラリ。
• LangChain、LangGraph、Pydantic AI、Vercel AI SDKなどの主要なAIフレームワークとの統合。
• OpenAI、Anthropic、Mistral、Groqを含むさまざまなLLMプロバイダーのサポート。
• データ可視化やWebスクレイピングから、強化学習やブラウザ自動化まで、幅広い実践的なユースケース。
• すべての例が最新のE2B SDKアップデートと互換性を保つための自動夜間テスト。