Open-Agent E2B Python 沙箱详解让 AI 安全编写并执行代码、输出图表的实用教程【免费下载链接】open-agentOpen-source alternative to Claude Agent SDK, ChatGPT Agents, and Manus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-agentOpen-Agent是一个开源的 Agentic AI 系统可作为 Claude Agent SDK、ChatGPT Agents 和 Manus 的替代方案。它的E2B Python 沙箱功能允许 AI 在完全隔离的云端环境中安全地编写并执行 Python 代码直接把数据分析结果、统计图表、PDF 报告跑出来展示给你——你只需配置一个 API Key就能拥有会写代码、会画图、会交付成果的 AI 助手。为什么需要 AI 代码沙箱让 AI 直接在你的电脑上跑代码风险很大恶意逻辑、无限循环、误删文件……而Python 代码沙箱解决的就是这个问题️安全隔离代码运行在一次性云端虚拟机里与你的服务器和本机完全隔离无状态环境每次调用都是全新环境互不污染多格式输出文字、Markdown、图表PNG/JPEG/SVG、PDF、JSON、LaTeX 一应俱全⚡用完即焚执行结束后沙箱立即销毁不留任何痕迹一句话理解AI 负责想和写沙箱负责安全地跑Open-Agent 负责把结果漂亮地展示给你。Open-Agent 是怎么实现的整个 E2B Python 沙箱能力分布在后端工具和前端渲染两部分模块文件路径职责沙箱工具核心e2b-python-sandbox.ts创建沙箱、执行代码、保存二进制产物工具注册tools/index.ts对外导出e2b_python_sandbox工具工具装配provider.ts按配置决定是否挂载沙箱工具全局配置config.ts定义copilot.e2b.key配置项任务规划提示词prompts.ts引导 AI 在合适时机调用沙箱前端结果渲染e2b-python-result.tsx在聊天界面展示图表、文本与 PDF 链接执行流程 6 步走 AI 分析任务判断需要运行 Python任务规划提示词中明确写了Consider: e2b_python_sandbox for testing/execution工具通过 E2B API Key 创建沙箱Sandbox.create({ apiKey: key })在沙箱中执行sbx.runCode(code)并实时把stdout/stderr流式推送到前端执行结果中的 PNG、JPEG、PDF、SVG 等 base64 数据会被自动上传到用户存储并替换为可访问的 URL调用sbx.kill()销毁沙箱前端用专属渲染器展示图片、Markdown 和 PDF 链接其中base64 转 URL是个很贴心的设计——既避免了大体积数据塞进对话流又让 AI 能直接用在回复中引用生成的图表。三步快速配置 E2B Python 沙箱 第 1 步部署 Open-Agent按照 README.md 的说明用 Docker Compose 启动项目即可docker compose up -d第 2 步填入 E2B API Key在部署目录的config.json中找到copilot配置段填入你的 E2B Key配置结构定义见 config.ts 中的copilot.e2b字段{ copilot: { enabled: true, e2b: { key: 你的 E2B API Key } } }第 3 步启用工具确认 Copilot 插件已启用且挂载了pythonSandbox工具工具装配逻辑位于 provider.ts重启服务后AI 就可以安全跑代码了。它能输出哪些内容沙箱执行结果是一个 JSON 对象支持这些字段定义见 e2b-python-sandbox.ts 中的ProcessedResult类型text / markdown / html文字结果、Markdown 报告、HTML 片段️png / jpeg / svg图表与图片自动保存并返回 URLpdf完整报告文件前端会显示View PDF下载链接latex / json / data公式、结构化数据、DataFrame 数据chart图表配置对象前端渲染器 e2b-python-result.tsx 会自动识别这些字段图片直接内联展示Markdown 渲染排版出错时则用红色提示框清晰显示错误信息与 traceback。实用技巧写出更好的图表结果 源码中内置的工具体会工具描述部分总结了三条黄金规则一次调用 一个完整独立脚本环境是无状态的两次调用之间不保留变量和文件所有上下文要写进同一个脚本里要拿到图片 URL只用plt.savefig调用沙箱工具时不要同时plt.show否则会出现重复输出纯预览可以用plt.show只看不存图时plt.show更省事典型用法示例帮我用这份销售数据画一张月度趋势折线图并输出为 PNGAI 会自动编写 Python 脚本 → 沙箱执行 → 图表以图片形式直接出现在聊天界面中。常见问题 FAQ ❓Q每次执行都要重新装库吗A环境是全新创建的常用科学计算库如 matplotlib、pandas已预装在 E2B 环境中日常绘图分析无需额外操作。Q代码报错会怎样A沙箱会把错误类型、错误值和完整 traceback 实时流式推送AI 可以据此自动修改代码重试前端也会红字展示错误详情。Q生成的图片保存在哪里A自动上传到当前用户的 Copilot 存储空间文件名基于内容哈希如e2b-png-xxxx.png同内容天然去重。总结Open-Agent 的 E2B Python 沙箱用配置一个 Key的极简成本给了 AI 一个安全可靠的代码执行环境写代码、跑数据、出图表、生成 PDF 报告全流程自动完成。无论你是想做一个数据分析助手还是构建自己的专属 Agent这套开源方案都值得一试 核心工具源码e2b-python-sandbox.ts前端渲染组件e2b-python-result.tsx开发指南dev.md【免费下载链接】open-agentOpen-source alternative to Claude Agent SDK, ChatGPT Agents, and Manus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Open-Agent E2B Python 沙箱详解：让 AI 安全编写并执行代码、输出图表的实用教程
Open-Agent E2B Python 沙箱详解让 AI 安全编写并执行代码、输出图表的实用教程【免费下载链接】open-agentOpen-source alternative to Claude Agent SDK, ChatGPT Agents, and Manus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-agentOpen-Agent是一个开源的 Agentic AI 系统可作为 Claude Agent SDK、ChatGPT Agents 和 Manus 的替代方案。它的E2B Python 沙箱功能允许 AI 在完全隔离的云端环境中安全地编写并执行 Python 代码直接把数据分析结果、统计图表、PDF 报告跑出来展示给你——你只需配置一个 API Key就能拥有会写代码、会画图、会交付成果的 AI 助手。为什么需要 AI 代码沙箱让 AI 直接在你的电脑上跑代码风险很大恶意逻辑、无限循环、误删文件……而Python 代码沙箱解决的就是这个问题️安全隔离代码运行在一次性云端虚拟机里与你的服务器和本机完全隔离无状态环境每次调用都是全新环境互不污染多格式输出文字、Markdown、图表PNG/JPEG/SVG、PDF、JSON、LaTeX 一应俱全⚡用完即焚执行结束后沙箱立即销毁不留任何痕迹一句话理解AI 负责想和写沙箱负责安全地跑Open-Agent 负责把结果漂亮地展示给你。Open-Agent 是怎么实现的整个 E2B Python 沙箱能力分布在后端工具和前端渲染两部分模块文件路径职责沙箱工具核心e2b-python-sandbox.ts创建沙箱、执行代码、保存二进制产物工具注册tools/index.ts对外导出e2b_python_sandbox工具工具装配provider.ts按配置决定是否挂载沙箱工具全局配置config.ts定义copilot.e2b.key配置项任务规划提示词prompts.ts引导 AI 在合适时机调用沙箱前端结果渲染e2b-python-result.tsx在聊天界面展示图表、文本与 PDF 链接执行流程 6 步走 AI 分析任务判断需要运行 Python任务规划提示词中明确写了Consider: e2b_python_sandbox for testing/execution工具通过 E2B API Key 创建沙箱Sandbox.create({ apiKey: key })在沙箱中执行sbx.runCode(code)并实时把stdout/stderr流式推送到前端执行结果中的 PNG、JPEG、PDF、SVG 等 base64 数据会被自动上传到用户存储并替换为可访问的 URL调用sbx.kill()销毁沙箱前端用专属渲染器展示图片、Markdown 和 PDF 链接其中base64 转 URL是个很贴心的设计——既避免了大体积数据塞进对话流又让 AI 能直接用在回复中引用生成的图表。三步快速配置 E2B Python 沙箱 第 1 步部署 Open-Agent按照 README.md 的说明用 Docker Compose 启动项目即可docker compose up -d第 2 步填入 E2B API Key在部署目录的config.json中找到copilot配置段填入你的 E2B Key配置结构定义见 config.ts 中的copilot.e2b字段{ copilot: { enabled: true, e2b: { key: 你的 E2B API Key } } }第 3 步启用工具确认 Copilot 插件已启用且挂载了pythonSandbox工具工具装配逻辑位于 provider.ts重启服务后AI 就可以安全跑代码了。它能输出哪些内容沙箱执行结果是一个 JSON 对象支持这些字段定义见 e2b-python-sandbox.ts 中的ProcessedResult类型text / markdown / html文字结果、Markdown 报告、HTML 片段️png / jpeg / svg图表与图片自动保存并返回 URLpdf完整报告文件前端会显示View PDF下载链接latex / json / data公式、结构化数据、DataFrame 数据chart图表配置对象前端渲染器 e2b-python-result.tsx 会自动识别这些字段图片直接内联展示Markdown 渲染排版出错时则用红色提示框清晰显示错误信息与 traceback。实用技巧写出更好的图表结果 源码中内置的工具体会工具描述部分总结了三条黄金规则一次调用 一个完整独立脚本环境是无状态的两次调用之间不保留变量和文件所有上下文要写进同一个脚本里要拿到图片 URL只用plt.savefig调用沙箱工具时不要同时plt.show否则会出现重复输出纯预览可以用plt.show只看不存图时plt.show更省事典型用法示例帮我用这份销售数据画一张月度趋势折线图并输出为 PNGAI 会自动编写 Python 脚本 → 沙箱执行 → 图表以图片形式直接出现在聊天界面中。常见问题 FAQ ❓Q每次执行都要重新装库吗A环境是全新创建的常用科学计算库如 matplotlib、pandas已预装在 E2B 环境中日常绘图分析无需额外操作。Q代码报错会怎样A沙箱会把错误类型、错误值和完整 traceback 实时流式推送AI 可以据此自动修改代码重试前端也会红字展示错误详情。Q生成的图片保存在哪里A自动上传到当前用户的 Copilot 存储空间文件名基于内容哈希如e2b-png-xxxx.png同内容天然去重。总结Open-Agent 的 E2B Python 沙箱用配置一个 Key的极简成本给了 AI 一个安全可靠的代码执行环境写代码、跑数据、出图表、生成 PDF 报告全流程自动完成。无论你是想做一个数据分析助手还是构建自己的专属 Agent这套开源方案都值得一试 核心工具源码e2b-python-sandbox.ts前端渲染组件e2b-python-result.tsx开发指南dev.md【免费下载链接】open-agentOpen-source alternative to Claude Agent SDK, ChatGPT Agents, and Manus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考