infra

让AI安全执行代码,秒级启动隔离沙箱

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 509 🐛 待处理 146 👀 关注 11
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GitHub 星标 ★ 1822
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

infra 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
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✅ 目前可打开
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★ 1822
上线时间2023-08-10 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积101.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

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 ★ 1822

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. 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. 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. 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. 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. 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

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