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快速开始

只需几分钟即可启动并运行 AIO Sandbox。

先决条件

  • 系统上已安装 Docker
  • 至少 2GB 可用内存

安装

选项 1：使用 Docker 运行（推荐）

# 拉取并运行最新版本
docker run --rm -it -p 8080:8080 ghcr.io/agent-infra/sandbox:v1

选项 2：中国大陆用户

使用我们的中国镜像以获得更快的下载速度：

docker run --rm -it -p 8080:8080 enterprise-public-cn-beijing.cr.volces.com/vefaas-public/all-in-one-sandbox:latest

如果端口 8080 被占用，映射到不同的端口：

docker run --rm -it -p 3000:8080 ghcr.io/agent-infra/sandbox:v1
# 然后通过 http://localhost:3000 访问

欢迎

运行 Docker 命令后，您将看到 AIO Sandbox ASCII 标志：

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██╔══██╗██║██╔═══██╗    ██╔════╝██╔══██╗████╗  ██║██╔══██╗██╔══██╗██╔═══██╗╚██╗██╔╝
███████║██║██║   ██║    ███████╗███████║██╔██╗ ██║██║  ██║██████╔╝██║   ██║ ╚███╔╝
██╔══██║██║██║   ██║    ╚════██║██╔══██║██║╚██╗██║██║  ██║██╔══██╗██║   ██║ ██╔██╗
██║  ██║██║╚██████╔╝    ███████║██║  ██║██║ ╚████║██████╔╝██████╔╝╚██████╔╝██╔╝ ██╗
╚═╝  ╚═╝╚═╝ ╚═════╝     ╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚═╝  ╚═══╝╚═════╝ ╚═════╝  ╚═════╝ ╚═╝  ╚═╝

🚀 AIO(All-in-One) 代理沙盒环境
📦 镜像版本：1.0.0.93
🌈 仪表板：http://localhost:8080/index.html
🔌 MCP：http://localhost:8080/mcp
📚 文档：http://localhost:8080/v1/docs

1. 安装 SDK

Python
TypeScript
pip install agent-sandbox

2. 配置客户端

Python
from agent_sandbox import Sandbox

client = Sandbox(base_url="http://localhost:8080")

3. 与沙盒交互

通过 file、shell、browser、code execute 与沙盒交互。

执行 Shell

Python
Curl
shell_res = client.shell.exec_command(command="ls -la")
print(shell_res.data.output) # /home/gem

文件

Python
Curl
file_res = client.file.read_file(file="/home/gem/.bashrc")
print(file_res.data.content) # export TERM=xterm-256color

浏览器

截图

Python
Curl
screenshot = client.browser.screenshot()
print(screenshot)

GUI 操作

Python
Curl
action_res = client.browser.execute_action_actions_post(
    request=Action_MoveTo(x=100, y=100)
)
print(action_res)

更多 action_type 详情可以在浏览器中找到。

使用 CDP 连接到浏览器

Python
Curl
from playwright.sync_api import sync_playwright

browser_info = client.browser.get_browser_info()
cdp_url = browser_info.data.cdp_url
playwright = sync_playwright().start()
browser = playwright.chromium.connect_over_cdp(cdp_url)

示例

将网页转换为带有嵌入 base64 截图的 Markdown：

Python
import asyncio
import base64
from playwright.async_api import async_playwright
from agent_sandbox import Sandbox


async def site_to_markdown():
    # 初始化沙盒客户端
    c = Sandbox(base_url="http://localhost:8080")
    home_dir = c.sandbox.get_sandbox_context().home_dir

    # 浏览器：自动化下载 html
    async with async_playwright() as p:
        browser_info = c.browser.get_browser_info().data
        page = await (await p.chromium.connect_over_cdp(browser_info.cdp_url)).new_page(
            viewport={
                "width": browser_info.viewport.width,
                "height": browser_info.viewport.height,
            }
        )
        await page.goto("https://sandbox.agent-infra.com/", wait_until="networkidle")
        html = await page.content()
        screenshot_b64 = base64.b64encode(
            await page.screenshot(full_page=False, type='png')
        ).decode('utf-8')

    # Jupyter：在沙盒中运行代码将 html 转换为 markdown
    c.jupyter.execute_jupyter_code(
        code=f"""
from markdownify import markdownify
html = '''{html}'''
screenshot_b64 = "{screenshot_b64}"

md = f"{{markdownify(html)}}\\n\\n![Screenshot](data:image/png;base64,{{screenshot_b64}})"

with open('{home_dir}/site.md', 'w') as f:
    f.write(md)

print("完成！")
"""
    )

    # Bash：执行命令列出沙盒中的文件
    list_result = c.shell.exec_command(command=f"ls -lh {home_dir}")
    print(f"\n沙盒主目录中的文件：\n{list_result.data.output}")

    open("./output.md", "w").write(
        c.file.read_file(file=f"{home_dir}/site.md").data.content
    )

    return "./output.md"


if __name__ == "__main__":
    # 运行异步函数
    result = asyncio.run(site_to_markdown())
    print(f"\nMarkdown 文件保存在：{result}")

访问点

运行后，您可以访问不同的界面：

服务URL描述
API 文档http://localhost:8080/v1/docsOpenAPI 文档
仪表板http://localhost:8080/index.html仪表板
VNC 浏览器http://localhost:8080/vnc/index.html?autoconnect=true带浏览器的远程桌面
终端http://localhost:8080/terminal终端交互
Code Serverhttp://localhost:8080/code-server/VSCode Server
MCP 服务器http://localhost:8080/mcp模型上下文协议服务器
Jupyterhttp://localhost:8080/jupyterVSCode Server

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