desktop

给 AI 一个安全的桌面环境,让它放心操作电脑

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 188 🐛 待处理 11 👀 关注 15
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GitHub 星标 ★ 1558
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

desktop 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队e2b-dev
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,computer,desktop,e2b,e2b-dev,gpt,gui,llm,vm
GitHub 星标★ 1558
上线时间2024-05-26 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积8.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

E2B Desktop 是一个为大型语言模型(LLM)设计的桌面沙箱环境,它提供了一个带有图形界面的隔离运行空间,让 AI 代理可以安全地操作计算机。该项目解决了 LLM 在真实环境中执行任务时面临的安全性和可控性问题,通过沙箱隔离,AI 可以自由地进行文件操作、运行程序、浏览网页等,而不会对宿主机造成影响。其核心能力包括:快速启动桌面环境、通过 API 与 LLM 集成、支持屏幕截图和键盘鼠标控制,以及提供 Python 和 JavaScript SDK。开发者可以将它用于构建 AI 助手、自动化测试、数据抓取等场景,实现安全的计算机使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1558

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 6 步

环境要求

  • E2B 账号与 API Key(需前往 e2b.dev 注册获取)
  • Python 环境(使用 Python SDK 时)或 Node.js 环境(使用 JavaScript SDK 时)
  • 可访问 E2B 云服务的网络连接

安装与启动步骤

  1. 1注册并获取密钥

    前往 e2b.dev 注册账号,在控制台获取 E2B API Key,后续创建沙箱时需要用它做身份验证。

  2. 2安装 Python SDK

    使用 pip 安装 e2b-desktop 包,即可在 Python 中调用桌面沙箱能力。

    pip install e2b-desktop
  3. 3安装 JS SDK

    如果使用 JavaScript/Node.js,改用 npm 安装 @e2b/desktop;两种语言按需选一种即可。

    npm install @e2b/desktop
  4. 4创建桌面沙箱

    Python 中导入 Sandbox 并调用 Sandbox.create() 启动一个隔离的虚拟桌面环境。

    from e2b_desktop import Sandbox
    
    desktop = Sandbox.create()
  5. 5在沙箱执行命令

    通过 commands.run 在沙箱内运行任意 bash 命令,返回结果不会影响你的宿主机。

    out = desktop.commands.run("ls -la /home/user")
    print(out)
  6. 6JavaScript 调用示例

    JavaScript 用法与 Python 一致,创建沙箱后同样用 commands.run 执行 bash 命令。

    import { Sandbox } from '@e2b/desktop'
    
    const desktop = await Sandbox.create()
    const out = await desktop.commands.run('ls -la /home/user')
    console.log(out)

关键配置

配置项必填说明示例
E2B_API_KEY是E2B 平台密钥,用于身份验证并创建桌面沙箱e2b_xxxxxxxx

如何确认成功

运行示例代码后成功打印出 ls -la /home/user 的目录列表输出,即说明沙箱已创建且命令执行正常。

常见问题

Q:需要在本机安装 Docker 或虚拟机吗?

A:不需要。桌面沙箱运行在 E2B 云端,本地只需安装 SDK 并配置 API Key 即可创建沙箱。

Q:Python 和 JavaScript SDK 该选哪个?

A:按你的技术栈二选一即可,两者接口用法一致,README 中都给出了对应示例代码。

Q:SDK 的源码和问题反馈应该去哪里?

A:@e2b/desktop 与 e2b-desktop 的源码已迁移到 E2B 主仓库的 packages/desktop-js 和 packages/desktop-python,相关 issue 请提到主仓库。

Q:沙箱环境可以自定义依赖吗?

A:可以。每个沙箱相互隔离,并可按需安装任意依赖进行定制。

注意事项

  • 沙箱之间彼此隔离,AI 的操作不会影响宿主机环境。
  • 本仓库当前只保留沙箱模板和示例,SDK 源码位于 E2B 主仓库。
  • README 的入门章节内容被截断,更详细的配置与用法请以 E2B 官方文档为准。

核心亮点

  • 提供完整的图形桌面环境,支持屏幕截图和远程控制,便于 AI 理解和操作界面
  • 基于沙箱隔离技术,确保 AI 操作不影响宿主机安全,适合敏感任务
  • 提供 Python 和 JS SDK,集成简单,可快速接入现有 LLM 应用

不足之处

  • 文档和社区生态尚在早期,示例和教程不够丰富
  • 桌面环境资源占用较高,运行成本可能比纯命令行沙箱大

适用场景

  • 构建能自主操作电脑的 AI 代理(如自动填写表单、管理文件)
  • 对 AI 进行 GUI 交互能力的测试和评估
  • 在隔离环境中运行不可信代码或进行网页数据抓取

替代项目

Open Interpreter、Self-Operating Computer、UI-TARS

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