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