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AgentSandbox

Code Agent 执行沙箱 - 可复现的 Docker 隔离执行环境 Reproducible Docker sandbox for Code Agent task execution and trajectory replay

快速开始 · CLI 命令 · MCP Server · Knowlyr 生态

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GitHub Topics: sandbox, code-agent, docker, execution-environment, trajectory-replay, mcp

为 Code Agent 提供标准化的 Docker 沙箱执行环境，支持代码任务的隔离执行、状态快照与轨迹重放。

核心能力 / Core Capabilities

TaskConfig (repo + commit) → Docker 沙箱 → Agent 工具调用 → 轨迹记录 → 可复现重放

标准工具接口 / Standard Tool Interface

工具	功能	说明
file_read	读取文件	支持行号范围
file_write	写入文件	自动创建目录
shell	执行命令	超时控制
search	搜索代码	正则匹配
git	Git 操作	diff, log, status

解决的问题 / Problems Solved

痛点	传统方案	AgentSandbox
隔离性	在宿主机执行，有安全风险	Docker 容器隔离
可复现	环境差异导致结果不一致	固定镜像 + commit
可追踪	操作过程难以记录	完整轨迹记录与重放
资源控制	无限制的资源使用	CPU/内存/超时限制

安装 / Installation

pip install knowlyr-sandbox

可选依赖：

pip install knowlyr-sandbox[mcp]   # MCP 服务器
pip install knowlyr-sandbox[dev]   # 开发工具
pip install knowlyr-sandbox[all]   # 全部功能

快速开始 / Quick Start

CLI 使用 / CLI Usage

# 创建沙箱
knowlyr-sandbox create --repo https://github.com/user/repo --commit abc123

# 在沙箱中执行工具
knowlyr-sandbox exec <sandbox_id> --tool shell --params '{"command": "python -m pytest"}'

输出示例

正在创建沙箱...
  仓库: https://github.com/user/repo
  Commit: abc123
  镜像: python:3.11-slim
✓ 沙箱创建成功: sandbox-a1b2c3
  工作目录: /workspace
  状态: running

执行工具: shell
  命令: python -m pytest
  Exit code: 0
  Output:
    ===== 42 passed, 3 failed =====

# 重置沙箱到初始状态
knowlyr-sandbox reset <sandbox_id>

# 重放执行轨迹
knowlyr-sandbox replay <sandbox_id> trajectory.json

# 列出活跃沙箱
knowlyr-sandbox list

输出示例

活跃沙箱列表:
  ID              状态      镜像                  创建时间
  sandbox-a1b2c3  running   python:3.11-slim     2025-01-15 10:30
  sandbox-d4e5f6  paused    node:18-slim         2025-01-15 11:45
总计: 2 个沙箱

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轨迹重放 / Trajectory Replay

轨迹重放是 AgentSandbox 的核心能力之一，支持将 Agent 的执行过程完整回放：

from agentsandbox.replay import replay_trajectory, Trajectory

# 从文件加载轨迹
trajectory = Trajectory.from_dict({
    "steps": [
        {"tool_name": "file_read", "params": {"path": "src/main.py"}},
        {"tool_name": "file_write", "params": {"path": "src/main.py", "content": "..."}},
        {"tool_name": "shell", "params": {"command": "pytest"}},
    ],
    "metadata": {"agent": "claude", "model": "claude-opus-4-20250514"}
})

# 重放
result = replay_trajectory(sandbox, trajectory)
print(f"成功: {result.success}")
print(f"偏离步骤: {result.divergence_step}")

沙箱快照 / Snapshot

# 在任意时刻创建快照
snapshot_id = sandbox.snapshot()

# 重置到初始状态
sandbox.reset()

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MCP Server / Claude Integration

在 Claude Desktop / Claude Code 中直接使用。

配置 / Config

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "knowlyr-sandbox": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/agent-sandbox", "run", "python", "-m", "agentsandbox.mcp_server"]
    }
  }
}

可用工具 / Tools

工具	功能
create_sandbox	创建 Docker 沙箱执行环境
execute_tool	在沙箱中执行工具 (5 种标准工具)
reset_sandbox	重置沙箱到初始状态
replay_trajectory	重放 Agent 执行轨迹

使用示例 / Usage Example

用户: 帮我在 https://github.com/user/repo 的 abc123 上创建沙箱并运行测试

Claude: [调用 create_sandbox]
        沙箱已创建: sandbox-xyz

        [调用 execute_tool: shell "pytest tests/"]
        测试结果:
        - 通过: 42
        - 失败: 3
        - 错误: 0

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Data Pipeline 生态 / Ecosystem

AgentSandbox 是 Knowlyr 生态的执行环境组件：

graph LR
    Radar["🔍 Radar<br/>情报发现"] --> Recipe["📋 Recipe<br/>逆向分析"]
    Recipe --> Synth["🔄 Synth<br/>数据合成"]
    Recipe --> Label["🏷️ Label<br/>数据标注"]
    Synth --> Check["✅ Check<br/>数据质检"]
    Label --> Check
    Check --> Audit["🔬 Audit<br/>模型审计"]
    Audit --> Hub["🎯 Hub<br/>编排层"]
    Hub --> Sandbox["📦 Sandbox<br/>执行沙箱"]
    Sandbox --> Recorder["📹 Recorder<br/>轨迹录制"]
    Recorder --> Reward["⭐ Reward<br/>过程打分"]
    style Sandbox fill:#0969da,color:#fff,stroke:#0969da

Loading

生态项目

层	项目	说明	仓库
情报	AI Dataset Radar	数据集竞争情报、趋势分析	GitHub
分析	DataRecipe	逆向分析、Schema 提取、成本估算	GitHub
生产	DataSynth	LLM 批量合成、种子数据扩充	GitHub
生产	DataLabel	轻量标注工具、多标注员合并	GitHub
质检	DataCheck	规则验证、重复检测、分布分析	GitHub
质检	ModelAudit	蒸馏检测、模型指纹、身份验证	GitHub
Agent	AgentSandbox	Docker 执行沙箱、轨迹重放	You are here
Agent	AgentRecorder	标准化轨迹录制、多框架适配	GitHub
Agent	AgentReward	过程级 Reward、Rubric 多维评估	GitHub
编排	TrajectoryHub	Pipeline 编排、数据集导出	GitHub

端到端工作流 / End-to-end Flow

# 1. Radar: 发现高价值数据集
knowlyr-radar scan --topic "code-generation"

# 2. DataRecipe: 分析数据集，生成 Schema 和样例
knowlyr-datarecipe deep-analyze tencent/CL-bench -o ./output

# 3. DataSynth: 基于种子数据批量合成
knowlyr-datasynth generate ./output/tencent_CL-bench/ -n 1000

# 4. DataLabel: 生成标注界面，人工标注/校准
knowlyr-datalabel generate ./output/tencent_CL-bench/

# 5. DataCheck: 质量检查
knowlyr-datacheck validate ./output/tencent_CL-bench/

# 6. AgentSandbox: 在沙箱中执行 Code Agent 任务
knowlyr-sandbox create --repo https://github.com/user/repo --commit abc123

# 7. AgentRecorder: 录制 Agent 执行轨迹
knowlyr-recorder record <sandbox_id> -o trajectory.json

# 8. AgentReward: 对轨迹进行过程级打分
knowlyr-reward score trajectory.json --rubric rubric.yaml

# 9. TrajectoryHub: 编排完整流水线
knowlyr-hub run pipeline.yaml

Agent 层 MCP 配置 / Agent Layer MCP Config

{
  "mcpServers": {
    "knowlyr-sandbox": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/agent-sandbox", "run", "python", "-m", "agentsandbox.mcp_server"]
    },
    "knowlyr-recorder": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/agent-recorder", "run", "python", "-m", "agentrecorder.mcp_server"]
    },
    "knowlyr-reward": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/agent-reward", "run", "python", "-m", "agentreward.mcp_server"]
    }
  }
}

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命令参考

命令	功能
knowlyr-sandbox create	创建沙箱环境
knowlyr-sandbox exec <id>	在沙箱中执行工具
knowlyr-sandbox reset <id>	重置沙箱到初始状态
knowlyr-sandbox replay <id> <file>	重放 Agent 执行轨迹
knowlyr-sandbox list	列出活跃沙箱

create 选项

选项	说明	默认值
--repo	Git 仓库 URL	(必填)
--commit	起始 commit SHA	(必填)
--language	编程语言	python
--image	Docker 镜像	python:3.11-slim
--timeout	超时 (秒)	300
--memory	内存限制	512m
--cpu	CPU 限制	1.0

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API 使用

from agentsandbox import Sandbox, SandboxConfig
from agentsandbox.config import TaskConfig

# 配置
config = SandboxConfig(
    image="python:3.11-slim",
    timeout=300,
    memory_limit="512m",
)

task = TaskConfig(
    repo_url="https://github.com/user/repo",
    base_commit="abc123",
    test_command="pytest tests/",
)

# 创建沙箱
sandbox = Sandbox.create(config, task)

# 执行工具
result = sandbox.execute_tool("shell", {"command": "python -m pytest"})
print(f"Exit code: {result.exit_code}")
print(f"Output: {result.output}")

# 快照和重置
snapshot_id = sandbox.snapshot()
sandbox.reset()

# 清理
sandbox.close()

SandboxConfig

属性	类型	默认值	说明
image	str	python:3.11-slim	Docker 镜像
timeout	int	300	超时 (秒)
memory_limit	str	512m	内存限制
cpu_limit	float	1.0	CPU 限制
work_dir	str	/workspace	工作目录
network_enabled	bool	False	网络访问

TaskConfig

属性	类型	默认值	说明
repo_url	str	""	Git 仓库 URL
base_commit	str	""	起始 commit
test_command	str	""	测试命令
language	str	python	编程语言
setup_commands	list	[]	初始化命令

ToolResult

属性	类型	说明
output	str	标准输出
exit_code	int	退出码
error	str | None	错误信息
success	bool	是否成功 (属性)

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项目架构

src/agentsandbox/
├── config.py       # 沙箱和任务配置
├── sandbox.py      # 核心沙箱 (Docker 管理)
├── tools.py        # 标准工具接口 (5 种工具)
├── replay.py       # 轨迹重放
├── cli.py          # CLI 命令行
└── mcp_server.py   # MCP Server (4 工具)

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License

MIT

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AI Data Pipeline 生态

10 个工具覆盖 AI 数据工程全流程，均支持 CLI + MCP，可独立使用也可组合成流水线。

层	项目	说明	仓库
情报	AI Dataset Radar	数据集竞争情报、趋势分析	GitHub
分析	DataRecipe	逆向分析、Schema 提取、成本估算	GitHub
生产	DataSynth	LLM 批量合成、种子数据扩充	GitHub
生产	DataLabel	轻量标注工具、多标注员合并	GitHub
质检	DataCheck	规则验证、重复检测、分布分析	GitHub
质检	ModelAudit	蒸馏检测、模型指纹、身份验证	GitHub
Agent	AgentSandbox	Docker 执行沙箱、轨迹重放	You are here
Agent	AgentRecorder	标准化轨迹录制、多框架适配	GitHub
Agent	AgentReward	过程级 Reward、Rubric 多维评估	GitHub
编排	TrajectoryHub	Pipeline 编排、数据集导出	GitHub

graph LR
    A[Radar] --> B[Recipe] --> C[Synth] --> E[Check] --> F[Audit] --> G[Hub]
    B --> D[Label] --> E
    G --> H[Sandbox] --> I[Recorder] --> J[Reward]

Loading

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_{为 Code Agent 提供安全、可复现的执行环境}