infra

让AI安全执行代码，秒级启动隔离沙箱

infra 是 E2B Cloud 的基础设施层，用 Go 语言实现，为 AI 智能体提供安全、隔离的云端代码解释器运行环境。它解决的核心问题是：让大语言模型（如 GPT）在执行代码时，能在一个轻量级、可快速启动的微虚拟机（基于 Firecracker/KVM）中安全运行，避免对宿主机造成风险。项目整合了 Nomad 进行资源调度、Consul 用于服务发现，并支持 Terraform 管理基础设施，提供了一套完整的沙箱生命周期管理能力。其核心能力包括：快速启动/销毁沙箱、资源隔离、网络管理、以及面向 AI 代理的代码执行接口。通过将 AI 与云原生基础设施结合，它使开发者能轻松构建需要执行代码的 AI 应用，如代码解释器、数据分析工具等。

开源 unknown 智能体

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GitHub 星标 ★ 1605

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队e2b-dev

所属国家

官网地址https://e2b.dev/?utm_source=github&utm_medium=referral&utm_campaign=repo_website&utm_content=runtime

GitHubhttps://github.com/e2b-dev/infra

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Go

技术栈/模型ai-agents,code-interpreter,consul,devtools,firecracker,gcp,go,golang,gpt,infra,kvm,llm,microvm,nomad,sandbox,terraform,vm,vmm

GitHub 星标★ 1605

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-08-10 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：进阶约 15 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

一台支持 KVM 虚拟化的 Linux 主机（Firecracker 微虚拟机依赖 KVM）
已安装 Docker 与 Docker Compose（单机 Embed 部署方式）
想跳过自建时，需在 e2b.dev 获取 E2B Cloud API key

安装与启动步骤

1准备 Linux 环境

准备一台带 KVM 的 Linux 主机，装好 Docker 和 Docker Compose；没有 KVM 或不想运维就直接走 E2B Cloud。

2下载部署文件

新建 e2b 目录，并从仓库 main 分支下载 embed/compose 下的 compose.yaml 与 .env 两个文件。

mkdir e2b && cd e2b
curl -fsSL --remote-name-all "https://raw.githubusercontent.com/e2b-dev/runtime/main/embed/compose/{compose.yaml,.env}"

3启动整套服务

在刚创建的 e2b 目录里执行，-d 后台运行，--wait 会等各容器就绪后返回，其中包含真实 Firecracker 沙箱。
```
docker compose up -d --wait
```

4云端创建沙箱

不想自建时，用 e2b.dev 领取的 API key 配合官方 SDK 创建沙箱并执行命令，适合快速验证。

from e2b import Sandbox

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

5考虑 Terraform 部署

同一个 Embed 包也以 GCP Terraform 和 Kubernetes manifest 形式提供；生产自建需参考企业版方案。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.env`	是	与 compose.yaml 同处 embed/compose 目录的环境变量文件，由下载命令一并拉取	`随 curl 下载到 e2b 目录下的 .env`
`API key`	否	仅在走 E2B Cloud 用 SDK 时使用，需到 e2b.dev 自行获取	`your-api-key`

如何确认成功

docker compose up -d --wait 成功返回即表示容器已就绪，可用 docker compose ps 查看状态；云端路径会打印 Hello from E2B!

常见问题

Q：单机部署可以用于生产吗？

A：README 明确说明 E2B Embed 是评估包，不是生产部署模式。生产场景应使用 E2B Cloud，或采用把 runtime 部署在你自己云账号内的企业版方案。

Q：没有 KVM 的机器能跑吗？

A：不行。单机方案依赖 Firecracker 微虚拟机，需要支持 KVM 的 Linux 主机。没有 KVM 就用 E2B Cloud，拿 API key 通过 SDK 创建沙箱。

Q：除了 Docker Compose 还有别的部署形式吗？

A：有。同一个 Embed 包还以 GCP 的 Terraform 和 Kubernetes manifest 形式提供，可按现有基础设施选择。

Q：自己部署后怎么对外提供代码执行能力？

A：使用 E2B 官方 JavaScript 或 Python SDK 连接运行沙箱，示例与 CLI 见 e2b-dev/E2B 仓库，使用手册见 e2b-cookbook。

注意事项

单机 Embed 部署是评估用途，不要直接当作生产环境使用。
项目用 Go 编写，Apache-2.0 许可，公开云、企业专属部署和单机 Embed 共用同一套代码。
更多细节请查阅仓库内 embed/README.md（Run it yourself）与 docs/ARCHITECTURE.md。
自建生产环境建议走企业版，runtime 会部署在你自己云的账号内，数据留在本地。

核心亮点

基于Firecracker微虚拟机，启动速度快，隔离性强，适合AI高频调用
深度集成Nomad和Consul，调度与服务发现健壮，适合大规模部署
专为AI代理设计，提供代码解释器沙箱，与E2B Cloud生态无缝衔接

不足之处

项目文档较少，上手门槛较高，需自行阅读源码理解架构
依赖较多外部组件（Nomad、Consul、Firecracker），部署运维复杂
社区规模尚小，生态和案例有限，需等待更多实践沉淀

适用场景

构建AI代码解释器，让模型安全执行Python/JS等代码
为AI代理提供隔离的沙箱环境，用于运行数据分析或自动化任务
作为云平台基础设施，支撑多租户的AI应用后端

替代项目

E2B、Firecracker、gVisor

项目介绍

infra 是基础设施领域的开源项目，由 e2b-dev 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,605）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。

近 45 天，它的 GitHub 星标从 1,308 增加到 1,605，净增 297。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：构建AI代码解释器，让模型安全执行Python/JS等代码。同类可对比的替代方案包括 E2B、Firecracker、gVisor。

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