6个最流行的 AI 代码沙箱

赋予 AI Agent 编写和执行代码的能力是实现复杂自动化的关键。然而，直接在宿主机上运行 AI 生成的代码会带来系统崩溃、数据泄露或资源耗尽等风险。

代码沙箱提供了一个完全隔离的执行环境。AI 可以在沙箱内编写、测试和调试代码，仅在验证后才输出结果。这种架构有效地保护了你的生产环境。以下是 6 款领先的 AI 代码沙箱工具及其详细配置。

1、Code Sandbox MCP：本地安全方案

Code Sandbox MCP 是一个遵循模型上下文协议（MCP）的轻量级服务器。它非常适合在本地或私有服务器上运行，使用容器化技术（Docker 或 Podman）来执行 Python 或 JavaScript 代码。

工作流程

它在宿主机上创建临时文件，将文件同步到容器中，执行代码，然后返回捕获的输出和错误流。由于它在本地运行，数据隐私得到了极好的保护。

安装与集成

首先，设置你的 Python 环境。然后，使用 pip 直接从 GitHub 仓库安装：

pip install git+https://github.com/philschmid/code-sandbox-mcp.git

要与 Gemini SDK 配合使用，使用以下代码调用本地沙箱：

from fastmcp import Client
from google import genai
import asyncio
mcp_client = Client({
    "local_server": {
        "transport": "stdio",
        "command": "code-sandbox-mcp",
    }
})
gemini_client = genai.Client()
async def main():
    async with mcp_client:
        response = await gemini_client.aio.models.generate_content(
            model="gemini-1.5-flash",
            contents="Write a Python script to test network connectivity.",
            config=genai.types.GenerateContentConfig(
                tools=[mcp_client.session],
            ),
        )
        print(response.text)
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

2、Modal：高性能 AI 计算沙箱

Modal 是一个为 AI 和数据团队设计的无服务器平台。它允许你将工作负载定义为代码，并在云端 CPU 或 GPU 基础设施上运行。

特性

Modal 的沙箱是临时性的，支持编程式启动和空闲时自动销毁。它非常适合 Python 优先的 AI 工作流，如数据处理管道或模型推理。

安装步骤

安装 Python 包：

pip install modal

完成账户认证：

modal setup

直接编写代码在云端运行，无需配置 Dockerfile。

3、Blaxel：面向长期运行 Agent 的沙箱

Blaxel 是一个为生产级 Agent 设计的计算平台，提供专用的微型虚拟机（Micro-VM）。

特性

Blaxel 支持"缩容至零"模式。即使 Agent 进入休眠状态，得益于快速恢复能力（约 25 毫秒），它在唤醒后仍能保持状态。这大大降低了需要长期存在但不持续运行的 Agent 的成本。

安装与集成

开发者可以使用 Blaxel 的 CLI 或 Python SDK 部署 Agent，并将它们连接到工具服务器和批处理作业资源。

安装 CLI 工具（Linux/macOS 示例）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/blaxel/blaxel/main/install.sh | sh

安装 Python SDK：

pip install blaxel

blaxel login

4、Daytona：快速启动弹性沙箱

Daytona 最初是一个云原生开发环境，现在已演变为专门用于运行 AI 代码的安全基础设施。

特性

Daytona 强调启动速度。在某些配置下，安全隔离的运行时可以在仅 27 毫秒内启动。它提供了完整的 SDK，允许 Agent 像人类开发者一样操作文件系统、Git 和 LSP（语言服务器协议）。

安装与配置

安装 SDK：

pip install daytona

使用示例：

from daytona import Daytona, DaytonaConfig
config = DaytonaConfig(api_key="YOUR_API_KEY")
daytona = Daytona(config)
# Create sandbox
sandbox = daytona.create()
# Run code
res = sandbox.process.code_run('print("Hello Daytona")')
print(res.result)
# Delete sandbox
sandbox.delete()

5、E2B：开源代码解释器沙箱

E2B 为 AI Agent 提供云端隔离沙箱，主要通过 Python 和 JavaScript SDK 进行控制。其设计理念与 ChatGPT 的"代码解释器"高度一致。

特性

E2B 特别适合数据分析、可视化和全栈 AI 应用开发。它允许开发者完全控制沙箱内的执行细节。

安装与使用

获取 API Key 并保存到环境变量中。
安装 SDK：

pip install e2b-code-interpreter

运行代码：

from e2b_code_interpreter import Sandbox
sbx = Sandbox.create()
execution = sbx.run_code("import pandas as pd; print('Data environment ready')")
print(execution.logs)

6、Together Code Sandbox：面向大规模编程

由 Together AI 推出的沙箱基于微型虚拟机技术，旨在支持大规模 AI 编程工具的构建。

特性

它允许从快照近乎即时地创建虚拟机，启动时间通常在 500 毫秒左右。硬件配置高度灵活，支持从 2 核到 64 核 CPU 和 1GB 到 128GB 内存的动态调整，适用于计算密集型任务。

安装与集成

Together 沙箱深度集成在其 AI 原生云中。开发者可以先安装基础库：

pip install together

然后，结合 Together 的模型 API，你可以在同一平台上完成代码生成和执行。

7、结束语

如何根据你的场景选择：

注重本地隐私和零成本：选择 Code Sandbox MCP 结合本地 Docker。
需要高性能 GPU 支持：使用 Modal，非常适合重度计算和模型推理。
构建数据分析应用： E2B 目前拥有最成熟的生态系统，功能最接近代码解释器。
需要极致启动速度： Daytona 和 Blaxel 是高响应性实时交互的首选。
构建大规模商业工具： Together Code Sandbox 的 Micro-VM 快照和高硬件规格具有明显优势。

原文链接: Still Letting AI Run Code Unprotected? These 6 AI Code Sandboxes Eliminate Execution Risks

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