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AI 代理需要執行環境——用來執行程式碼、瀏覽網頁、編輯檔案和與工具互動的地方。為每個代理平台從頭建立這些環境既繁瑣又容易出錯。Agent Sandbox 透過提供一個完整、預先配置的 Docker 沙箱解決了這個問題，將瀏覽器、Shell、檔案系統、MCP 伺服器和 VSCode Server 整合在單一容器化工作區中。
由 agent-infra 開發的 Agent Sandbox 專為需要執行真實世界任務的 AI 代理而設計。開發者不再需要拼湊瀏覽器自動化、程式碼執行和檔案管理等分散的工具，而是獲得一個具備所有這些預整合功能的統一沙箱。
沙箱以 Docker 容器形式執行，具有強大的隔離保證。代理透過乾淨的 REST API 或 Python 和 TypeScript 的官方 SDK 與其互動，使其易於整合到 Claude Code、OpenAI Operators 或自訂代理框架等現有代理平台中。
Agent Sandbox 包含哪些元件？
沙箱在單一容器中結合多種工具，每種工具服務於代理任務執行的不同面向。
graph TD
A[Agent Sandbox 容器] --> B[Chromium 瀏覽器]
A --> C[Shell 環境]
A --> D[檔案系統]
A --> E[MCP 伺服器]
A --> F[VSCode Server]
B --> G[網頁瀏覽 / 自動化]
B --> H[螢幕截圖 / DOM 存取]
C --> I[命令執行]
C --> J[腳本執行]
D --> K[讀取 / 寫入檔案]
D --> K[專案工作區]
E --> L[透過 MCP 存取工具]
F --> M[網頁程式碼編輯]
| 元件 | 用途 | 代理如何使用 |
|---|---|---|
| Chromium 瀏覽器 | 網頁瀏覽與自動化 | 導航、點擊、截圖、擷取 DOM |
| Shell 環境 | 命令執行 | 執行腳本、安裝套件、執行工具 |
| 檔案系統 | 持久化儲存 | 讀寫專案檔案、儲存輸出 |
| MCP 伺服器 | 工具協定 | 透過模型上下文協定暴露沙箱工具 |
| VSCode Server | 網頁 IDE | 人機協作程式碼審查與編輯 |
Agent Sandbox 提供哪些 SDK？
沙箱提供多種整合路徑，取決於您的代理平台和程式語言偏好。
| SDK / 介面 | 語言 | 主要方法 | 使用案例 |
|---|---|---|---|
| Python SDK | Python | Sandbox()、.run()、.browse()、.write() | 基於 Python 的代理框架 |
| TypeScript SDK | TypeScript | Sandbox.create()、.execute()、.screenshot() | Node.js 代理平台 |
| MCP 介面 | 任何 MCP 客戶端 | 透過 MCP 探索工具 | Anthropic Claude、OpenAI、自訂代理 |
| REST API | 任何 HTTP 客戶端 | POST /sandbox、GET /status | 直接 HTTP 整合 |
Python SDK 最為成熟，提供所有沙箱操作的方法，包括瀏覽器互動、Shell 命令、檔案操作和 VSCode Server 管理。
如何開始使用 Agent Sandbox？
入門需要 Docker 和安裝單一 SDK。
graph LR
A[安裝 Docker] --> B[pip install agent-sandbox]
B --> C[from agent_sandbox import Sandbox]
C --> D[sandbox = Sandbox.create()]
D --> E[sandbox.run('python script.py')]
D --> F[screenshot = sandbox.browser.screenshot()]
D --> G[sandbox.mcp.connect()]
| 步驟 | 動作 | 命令 |
|---|---|---|
| 1 | 安裝 Docker | 按照 Docker 安裝指南操作 |
| 2 | 安裝 SDK | pip install agent-sandbox 或 npm install agent-sandbox |
| 3 | 建立沙箱 | sandbox = Sandbox.create() |
| 4 | 執行任務 | result = sandbox.run("curl https://api.example.com") |
| 5 | 瀏覽網頁 | screenshot = sandbox.browser.screenshot("https://example.com") |
| 6 | 清理 | sandbox.close() |
常見問題
什麼是 Agent Sandbox？ Agent Sandbox 是由 agent-infra 開發的一站式 Docker 沙箱，為 AI 代理提供完整的執行環境，將瀏覽器、Shell、檔案系統、MCP 伺服器和 VSCode Server 整合在單一容器化工作區中。
Agent Sandbox 包含哪些功能？ Agent Sandbox 包含支援遠端除錯的 Chromium 瀏覽器、Shell 環境、持久化檔案系統、用於工具存取的 MCP 伺服器整合、用於網頁程式碼編輯的 VSCode Server，以及網路控制功能。所有元件皆預先配置，可在安全、隔離的 Docker 環境中協同運作。
Agent Sandbox 有哪些 SDK 可用？ Agent Sandbox 提供 Python 和 TypeScript 的官方 SDK，以及用於支援 MCP 的代理平台的 MCP 介面。
如何開始使用 Agent Sandbox？
複製儲存庫，執行 pip install agent-sandbox 或 npm install agent-sandbox，然後透過單一 API 呼叫建立沙箱實例。Docker 映像會在首次使用時自動拉取，沙箱可在數秒內啟動。
Agent Sandbox 的安全性如何？ Agent Sandbox 透過 Docker 容器化提供強大的安全隔離。每個沙箱在隔離容器中執行，預設無網路存取、無主機檔案系統存取權限，並使用暫時性檔案系統。
延伸閱讀
- Agent Sandbox GitHub 儲存庫 – 原始碼、文件和範例
- Agent Sandbox 文件 – 完整 API 參考和部署指南
- Docker 容器安全最佳實踐 – 官方 Docker 安全文件
- 模型上下文協定規範 – 代理-工具通訊的 MCP 標準
- 建立 AI 代理執行環境 – 關於安全代理執行的研究
