e2b-dev/E2B

Open-source, secure environment with real-world tools for enterprise-grade agents.

E2B – 用于 AI 生成代码的安全云沙箱

它是什么 – E2B (e2b.dev) 是一个开源平台，让您可以启动隔离的、云端托管的沙箱，并运行由 AI 模型生成的代码。它提供特定语言的 SDK（Python 和 JavaScript/TypeScript），因此您可以启动沙箱、执行 shell 命令、运行代码片段，或控制完整的桌面环境 – 全部从您自己的应用程序中进行。

为什么重要 – 大型语言模型 (LLM) 通常需要一个安全的地方来执行它们产生的代码。E2B 为开发者提供了一个现成的、注重安全的运行时，可通过简单的 API 调用进行访问，无需为每个请求构建和维护自定义的 VM 或容器编排。

核心功能

功能	描述
沙箱生命周期	`Sandbox.create()` 启动一个全新的、隔离的环境；沙箱可与 context manager（Python）或 `await` 模式（JS）一起使用。
命令执行	运行任意 shell 命令（`sandbox.commands.run('...')`）并获取 stdout/stderr。
代码解释器	专用 SDK（`@e2b/code‑interpreter` / `e2b-code-interpreter`）用于评估支持语言（例如 JavaScript、Python）的片段并返回结果。
桌面交互	使用 Desktop SDK，您可以启动 GUI 应用程序、移动鼠标、输入文本、截取屏幕截图，并流式传输桌面 – 对于需要视觉反馈的代理非常有用。
多云部署	运行时可通过 Terraform 管理的基础设施，自行托管在 AWS、GCP、Azure 或任何 Linux 机器上。
SDK 与文档	PyPI 和 npm 上的包，以及大量文档和与 LLM 和 AI 框架集成的示例食谱。

典型使用案例

LLM 驱动的代理，需要安全运行生成的脚本（例如，数据清理、文件操作）。
AI 辅助编码工具，即时编译和测试片段，而不会暴露主机系统。
自动化机器人，作为推理循环的一部分与 GUI 交互（打开浏览器、点击、截图）。
研究原型，需要为每个模型推理提供可重现、隔离的执行环境。

快速入门 (Python)

pip install e2b            # 安装 SDK
export E2B_API_KEY=e2b_... # 设置您的密钥

from e2b import Sandbox

with Sandbox.create() as sandbox:
    # 运行 shell 命令
    result = sandbox.commands.run('echo "Hello from E2B!"')
    print(result.stdout)  # → Hello from E2B!

    # 运行代码片段
    exec_res = sandbox.run_code('x = 5; x * 2')
    print(exec_res.text)   # → 10

JavaScript/TypeScript 也有类似的流程，使用 npm i e2b。

自行托管

如果您不想依赖托管服务，存储库中包含 embed 部署指南。运行时打包为 Terraform 模块，可部署在任何支持云或裸机 Linux 服务器上。

许可证与社区

核心 E2B SDK 以 MIT 许可证发布。该项目由 e2b-dev 组织维护，并链接到一个 cookbook 存储库，其中包含社区贡献的示例。

底线 – E2B 为 AI 生成的代码提供了一个即用、安全的执行层，让开发者专注于代理的推理部分，而平台则处理沙箱创建、隔离和跨云部署。