OpenSandbox

给AI智能体一个安全可控的“手脚”,放心让它干活

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 1580 🐛 待处理 160 👀 关注 61
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 16750
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

OpenSandbox 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队opensandbox-group
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Python
技术栈/模型aaif,ai,ai-agent,ai-infra,kubernetes,sandbox
GitHub 星标★ 16750
上线时间2025-12-17 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积116.0 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3

项目介绍

OpenSandbox 是一个专为 AI 智能体设计的沙箱运行时,提供安全、快速且可扩展的执行环境。它解决了 AI 智能体在运行代码、操作文件或访问外部资源时面临的安全隔离和资源管控问题。核心能力包括:基于 Kubernetes 的弹性部署,支持动态创建和销毁隔离环境;提供细粒度的权限控制,限制智能体的系统调用和网络访问;具备高性能的执行引擎,降低冷启动延迟;支持多种编程语言和工具链,方便智能体集成。通过 OpenSandbox,开发者可以为 AI 智能体构建一个受控的“工作台”,既能发挥智能体的自主性,又能防止恶意操作或意外破坏,适用于自动化测试、数据处理、远程执行等场景。

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 ★ 16750

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:本地安装 3 步

环境要求

  • Docker(本地执行必需,README 明确要求)
  • Python 3.10+(示例和本地运行时必需)
  • 已安装 uv/uvx 命令(README 用 uvx 调用 opensandbox-server)

安装与启动步骤

  1. 1确认环境依赖

    先确认本机已安装 Docker 与 Python 3.10 及以上版本,这是本地运行沙箱的前置条件。

  2. 2初始化配置文件

    用官方命令生成沙箱服务配置,--example docker 表示采用 docker 配置模板。

    uvx opensandbox-server init-config ~/.sandbox.toml --example docker
  3. 3启动沙箱服务

    执行服务端命令启动 OpenSandbox,终端会持续占用,不要关闭该窗口。

    uvx opensandbox-server

关键配置

配置项必填说明示例
~/.sandbox.toml是沙箱服务配置文件,由 init-config 命令生成~/.sandbox.toml
--example是init-config 的模板参数,README 使用 docker 模板docker

如何确认成功

执行启动命令后终端无报错并持续运行,即表示服务已启动(README 未给出端口或健康检查地址)。

常见问题

Q:提示找不到 uvx 命令怎么办?

A:uvx 属于 uv 工具链,需先在本机自行安装 uv;README 只给出 uvx 调用方式,未提供 uv 的安装命令。

Q:没有 Docker 可以运行吗?

A:不可以。README 明确把 Docker 列为本地执行(local execution)的必需依赖,缺少 Docker 将无法正常启动沙箱。

Q:配置文件一定要放在 ~/.sandbox.toml 吗?

A:README 示例使用该路径,init-config 的第一个参数就是配置文件输出路径,可自行替换为其他可写路径。

Q:Python 版本低于 3.10 会怎样?

A:README 要求 Python 3.10+,低版本可能无法运行示例和本地运行时,建议升级后再执行后续步骤。

注意事项

  • README 节选未提供端口号、API 调用示例和 Docker 镜像名,相关参数请以官方文档 open-sandbox.ai 为准。
  • 启动命令依赖 uvx,若国内网络拉取缓慢可先配置好 Python 包源后再执行。
  • 配置文件生成后建议先检查一遍再启动服务,避免模板与实际环境不匹配。

核心亮点

  • 基于Kubernetes,沙箱可弹性伸缩,支持大规模并发执行
  • 细粒度权限控制,可限制系统调用和网络访问,安全性高
  • 冷启动延迟低,执行效率高,适合高频调用场景

不足之处

  • 部署依赖Kubernetes,对轻量级用户来说运维成本偏高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • AI编程助手执行用户代码并隔离风险
  • 自动化测试中运行不可信代码
  • 多租户SaaS平台为每个租户提供隔离执行环境

替代项目

E2B、Firecracker、gVisor

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