Manus的Sandbox我们可以轻松拥有，Agent-Sandbox 完全支持 E2B 协议：轻松本地部署

对于 AI Agent 开发者来说，E2B（https://e2b.dev/）是一个非常强大的沙箱执行环境。它提供了代码执行、浏览器自动化、桌面应用控制等功能，让 AI Agent 能够安全地执行各种任务。然而，E2B 作为云服务，对于需要本地化部署、数据安全控制或成本优化的企业来说，一直是一个痛点，Manus底层能力就是靠它。
现在，这个痛点彻底解决了！ Agent-Sandbox 实现了对 E2B 协议的完全兼容，让你可以：

• ✅ 零代码改动：直接使用 E2B 官方 SDK（e2b-code-interpreter、e2b-desktop 等）
  
• ✅ 本地化部署：在自己的 Kubernetes 集群中运行，完全掌控数据和安全，部署非常简单，无需复杂配置
  

什么是 E2B？

E2B 是一个为 AI Agent 设计的云原生执行环境，提供了：

• 代码执行沙箱：安全执行 Python、Node.js 等代码
  
• 浏览器自动化：完整的浏览器控制能力
  
• 桌面应用控制：启动和控制桌面应用程序
  
• 文件系统操作：完整的文件读写能力
  
• 端口转发：访问沙箱内运行的服务
  

E2B 通过统一的 API 和 SDK，让 AI Agent 能够轻松创建、管理和使用这些执行环境。而且E2B的生态很好，有很多文章和资源可以参考。
Agent-Sandbox 的 E2B 协议兼容实现

Agent-Sandbox 完全实现了 E2B 的 API 协议，包括：
核心 API 端点

• POST /e2b/v1/sandboxes - 创建沙箱
  
• GET /e2b/v1/sandboxes/{sandboxID} - 获取沙箱信息
  
• GET /e2b/v1/v2/sandboxes - 列出所有沙箱
  
• DELETE /e2b/v1/sandboxes/{sandboxID} - 删除沙箱
  
• POST /e2b/v1/sandboxes/{sandboxID}/connect - 连接沙箱
  

支持本地路由

Agent-Sandbox 实现了两种路由方式，完美兼容 E2B SDK 的连接需求：

• 路径路由模式（适用于无 HTTPS 和通配符域名的环境）：
  1. http://your-domain.com/sandboxes/router/{sandboxID}/{port}/

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• 原生路由模式（适用于有通配符域名的生产环境）：
  1. https://{port}-{sandboxID}.your-domain.com/

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这种设计让 Agent-Sandbox 能够适应各种部署环境，从本地开发到生产环境都能无缝工作。
快速开始：3 步实现本地化部署

步骤 1：部署 Agent-Sandbox

在你的 Kubernetes 集群中部署 Agent-Sandbox（需要 Kubernetes 1.26+）：

1. kubectl create namespace agent-sandboxkubectl apply -n agent-sandbox -f install.yaml

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步骤 2：配置 Ingress（可选）

如果需要从外部访问，配置 Ingress：

1. apiVersion: networking.k8s.io/v1kind: Ingressmetadata:  name: agent-sandbox  namespace: agent-sandbox  annotations:    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: 1024Mspec:  ingressClassName: nginx  rules:    - host: "*.your-domain.com"  # 通配符域名支持      http:        paths:          - backend:              service:                name: agent-sandbox                port:                  number: 80            path: /            pathType: ImplementationSpecific

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步骤 3：使用 E2B SDK

现在你可以直接使用 E2B 的官方 SDK，无需任何修改！
示例 1：代码执行沙箱

1. from e2b_code_interpreter import Sandboximport os# 配置 Agent-Sandbox 端点os.environ['E2B_API_URL'] = 'http://your-domain.com/e2b/v1'os.environ['E2B_API_KEY'] = 'testuser-aef134ef-7aa1-945e-9399-7df9a4ad0c3f'os.environ['E2B_DOMAIN'] = 'your-domain.com'# 创建沙箱（与 E2B 完全相同的 API）sbx = Sandbox.create()# 执行代码execution = sbx.run_code("print('Hello from Agent-Sandbox!')")print(execution.logs)# 文件操作files = sbx.files.list("/")print(files)# 上传文件with open("local_file.txt", "rb") as file:    sbx.files.write("/home/user/remote_file.txt", file)

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示例 2：桌面应用控制

1. from e2b_desktop import Sandboximport os# 配置 Agent-Sandbox 端点os.environ['E2B_API_URL'] = 'http://your-domain.com/e2b/v1'os.environ['E2B_API_KEY'] = 'testuser-aef134ef-7aa1-945e-9399-7df9a4ad0c3f'os.environ['E2B_DOMAIN'] = 'your-domain.com'# 创建桌面沙箱desktop = Sandbox.create()# 启动应用desktop.launch('google-chrome')# 控制应用desktop.write('https://google.com')desktop.press('enter')# 截图image = desktop.screenshot(format="bytes")

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实际应用场景

场景 1：AI Agent 代码执行

1. from e2b_code_interpreter import Sandboxsbx = Sandbox.create()# Agent 生成的代码可以直接执行code = """import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdata = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})plt.plot(data['x'], data['y'])plt.savefig('/home/user/plot.png')"""execution = sbx.run_code(code)print(execution.logs)

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场景 2：Web 自动化

1. from e2b_desktop import Sandboxdesktop = Sandbox.create()desktop.launch('google-chrome')desktop.write('https://example.com')desktop.press('enter')desktop.wait(5000)# 截图保存结果screenshot = desktop.screenshot(format="bytes")with open("result.png", "wb") as f:    f.write(screenshot)

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场景 3：数据分析工作流

1. from e2b_code_interpreter import Sandboxsbx = Sandbox.create()# 上传数据文件with open("data.csv", "rb") as file:    sbx.files.write("/home/user/data.csv", file)# 执行分析analysis_code = """import pandas as pddf = pd.read_csv('/home/user/data.csv')print(df.describe())print(df.head())"""execution = sbx.run_code(analysis_code)print(execution.logs)

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总结

Agent-Sandbox 对 E2B 协议的完全支持，为 AI Agent 开发者带来了简单灵活的本地部署方案：
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