Agent Sandbox
Agent Sandbox · 程式設計
Agent Sandbox 是一套安全的程式碼執行 API，讓 AI 代理有一個真正能動手的電腦。與其讓語言模型在你自己的伺服器上執行程式碼，你把程式碼送到一個隔離的沙箱，看著它執行，再把產生的檔案收回來。它用單一 API 處理執行、檔案傳輸、相依套件安裝與成果檔案取回，也能以極少的設定接入 Claude Code、Codex 與 Cursor 等框架。對需要可靠沙箱程式碼執行的團隊來說，它省下了自己架設容器的工作。
關於 Agent Sandbox
什麼是 Agent Sandbox
Agent Sandbox 是一套執行環境，針對一個很具體的問題而生：執行 AI 代理寫出、但你無法完全信任的程式碼。語言模型產出 Python 與 shell 指令時信心十足，而那些指令有時是錯的、有風險的，甚至帶有惡意。把它們放在你的正式資料旁邊執行，是很糟的主意。你想想看。一行生成錯誤的程式碼就可能刪掉一個資料夾，或洩漏一把金鑰。
這個產品把每一次執行包進自己的隔離容器。你上傳檔案，沙箱執行程式碼，你再下載輸出。如果代理要求容器沒有的函式庫，你列出套件，Agent Sandbox 就會為該次執行安裝。背後的團隊把這項服務描述為容器化並由 Kubernetes 支撐，而這正是讓一個工作階段不會踩到另一個的原因。
最大的限制是錢。它沒有永久免費方案。用 Google 登入時你會拿到 10 美元額度，大約十一小時的運算時數，之後就按每秒使用量計費。如果你只在做小型原型，這沒問題。如果你想全天候執行大型工作，計費錶就一直跑。
開始使用
- 用你的 Google 帳號登入 agentsandbox.co。你會拿到 10 美元的起始額度與一把 API 金鑰。
- 用
pip install agentsandbox-sdk安裝 SDK，或直接把金鑰當成 Bearer 權杖，呼叫https://api.agentsandbox.co的 REST 端點。 - 送出第一個工作：把一段 Python 或 shell 程式碼傳給執行端點，讓沙箱在隔離容器中執行。
- 如果你的程式碼需要額外函式庫，把它們列在請求中，該次執行就會自動安裝。
- 取回成果檔案。圖表、日誌與轉換後的資料集，都會以可下載檔案的形式從工作階段回傳。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 打造 AI 代理的開發者：任何要交付會執行程式碼的代理的人，都該把那些程式碼導向沙箱，而不是自己的機器。你需要對 REST 呼叫或 Python 環境有基本認識。
- 加入程式碼解譯器的後端工程師：如果你的應用程式承諾「讓它分析你的資料」，Agent Sandbox 提供執行層，你不必自己打造容器平台。
- 獨立開發者與週末專案：註冊送的 10 美元額度與按秒計費，讓你能用很低的成本先測試構想，再決定要不要投入基礎設施。如果你想在不架伺服器的情況下做到沙箱程式碼執行，這很合適。
任務
- 安全執行 LLM 生成的 Python：把模型寫的腳本送進容器，讓有錯誤或有惡意的一行碰不到你的真實檔案。
- 打造資料分析功能：讓使用者上傳 CSV，由代理撰寫分析程式碼，再以成果檔案回傳圖表或摘要。
- 在臨時工作區執行 shell 指令：給代理一個臨時終端，處理檔案轉換或批次處理之類的任務。
情境
- 讀取並轉換使用者文件的代理：沙箱處理上傳的檔案，交回修改後的版本。
- 製作程式開發助手的原型：把 API 接成單一工具，在放大規模前先測試代理的行為。
- 自動產生報告：讓代理計算數字，並依排程匯出試算表。
主要功能
隔離的程式碼執行
每個工作都在自己的容器裡執行，所以一個工作階段碰不到另一個的檔案或行程。你送出程式碼，沙箱執行，沒有任何東西碰到你的主機。隔離就是重點：正因如此，執行不受信任的 LLM 輸出才顯得實際，而不是魯莽。沒有隔離，就沒得談。
用單一 API 處理程式碼、工作階段與成果檔案
Agent Sandbox 同時也是一套即用的程式碼解譯器 API。它把執行、工作階段管理與檔案處理放在同一個介面後面。你上傳輸入、啟動一次執行，再下載輸出，不必把三個服務縫在一起。對團隊來說，這表示要維護的串接程式碼更少，會出錯的地方也更少。
自動安裝相依套件
如果代理的程式碼需要某個函式庫或系統工具，你在請求中列出它，Agent Sandbox 就會為那次特定執行安裝。安裝維持可重現，所以同樣的請求下次通常會有一樣的行為。當代理決定它需要 pandas 時，不必手動重建映像檔。這省下實實在在的時間。
檔案進、檔案出
這套 API 雙向搬移資料。你上傳資料集讓代理處理，再下載它產出的一切，包括圖表、日誌與轉換後的檔案。這讓一個無狀態模型，變成真的能留下交付成果的東西。檔案進、檔案出。就這麼簡單。
不綁框架的整合
你幾乎可以在任何代理框架裡，把 Agent Sandbox 當成單一工具使用，無論是客戶端或伺服器端。文件列出 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 與 Cline 都相容，另外還有可直接使用的 Python SDK。你可以把它接到客戶端腳本或伺服器端流程，怎麼連是你的決定，而不是產品硬塞給你的。自己選要怎麼連，而不是去遷就一套僵化的流程。
按秒計費
運算每秒 0.00025 美元，按秒計費，輸出檔案的儲存則為每 MB 0.0005 美元。沒有訂閱，也沒有最低承諾量。那為什麼不乾脆自己開容器？因為你連閒置時間也得付錢。你每次儲值 5 到 1,000 美元，用多少扣多少，這比每月固定席次更適合突發性的工作負載。
用量儀表板
你的帳戶把餘額、用量紀錄與花費模式集中在一處。當代理的工作負載難以預測時，這點很重要，因為你能在失控迴圈把額度耗光之前發現它，而不是之後。失控迴圈很常見。盯緊那個計數器。
優缺點
優點
- 預設隔離，讓你能執行代理生成的程式碼，而不必暴露自己的系統。
- 一套 API 涵蓋執行、檔案傳輸與相依套件安裝，減少整合工作。
- 按秒計費且無訂閱，適合間歇性或實驗性的專案。
- SDK 加上 REST 存取，以及對多個熱門代理框架的支援，讓設定保持輕量。
- 註冊送的 10 美元額度，足以在付費前測試一個真正的概念驗證。
缺點
- 沒有免費方案，所以起始額度以外的任何使用都要花錢，連快速實驗也一樣。
- 成本隨用量增加，而陷入迴圈的代理若沒有花費上限，會比你想像中更快燒光額度。
- 計價依用量而非固定費率，若你無法預測用量，預算就更難抓。
- 產品相對較新，所以社群文件與第三方指南仍然不多。
常見問題
它是一套安全程式碼執行 API，也是一套程式碼解譯器 API，兩者合一。它在隔離容器中執行程式碼並回傳結果。你送出腳本，沙箱安全執行，你再下載它產生的任何檔案。它是為 AI 代理生成的程式碼而打造，讓你能拿到輸出，又不承擔在本機執行的風險。
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