Открытый фреймворк для агентов: у AI-агента есть собственный Linux-десктоп в Docker, браузер и инструменты для работы с документами.
agent-infra/sandbox
Универсальная Docker-песочница, где AI-агенты могут пользоваться общими браузером, shell, файловой системой, VSCode Server, Jupyter и MCP-сервисами.
- Звёзды
- 6,185
- Форки
- 561
- Открытые issues
- 73
- Последний коммит
- в прошлом месяце
Что это?
AIO Sandbox объединяет браузер, терминал, файловую систему, VSCode Server, Jupyter и MCP-сервисы в одном Docker-контейнере. Агенты и разработчики могут выполнять shell-команды, читать и записывать файлы, управлять браузером, а также запускать код на Python или Node.js в одной среде. Благодаря этому файлы, скачанные в браузере, сразу доступны для работы через shell и файловую систему.
Доступ осуществляется через HTTP API; доступны официальные SDK для Python, TypeScript и Go. Контейнер предоставляет рабочий стол VNC, Chrome DevTools Protocol для управления браузером, веб-IDE VSCode и предварительно настроенные MCP-серверы для работы с браузером, файлами, shell и конвертацией документов. При желании API, JupyterLab и VNC-эндпоинты можно защитить API-ключом.
В проект входят манифесты Docker Compose и Kubernetes. Его можно использовать вместе с агентскими фреймворками, например browser-use и LangChain, или с совместимыми с OpenAI API моделей для вызова инструментов.
Ключевые возможности
- 01Управление браузером через VNC, Chrome DevTools Protocol и инструменты MCP
- 02Терминал shell и чтение и запись файлов в общей файловой системе
- 03Встроенные VSCode Server и JupyterLab для работы с кодом в браузере
- 04Предварительно настроенные MCP-серверы для работы с браузером, файлами, shell и конвертацией документов
- 05Запуск кода на Python и Node.js в песочнице
- 06Аутентификация по API-ключу для API и сервисных эндпоинтов (опционально)
Сценарии использования
- Предоставить AI-агенту безопасную среду для выполнения shell-команд и кода
- Автоматизировать задачи в браузере, после которых нужно обработать скачанные файлы
- Развернуть для разработчиков временную облачную IDE в контейнере
- Подключить агентские фреймворки, например browser-use или LangChain, к готовой среде с инструментами
Быстрый старт
- 1
Запустите контейнер sandbox с ключом API (рекомендуется)
docker run --security-opt seccomp=unconfined --rm -it -e SANDBOX_API_KEY=your-secret-key -p 127.0.0.1:8080:8080 ghcr.io/agent-infra/sandbox:latest - 2
Откройте документацию по адресу localhost:8080
- 3
Установите Python SDK (необязательно)
pip install agent-sandbox
Что важно знать
- Требуется Docker, а контейнер запускается с seccomp unconfined.
- Для настройки необходимо скачать большой универсальный образ контейнера.
Темы
Частые вопросы
- Что такое sandbox?
- Универсальная Docker-песочница, где AI-агенты могут пользоваться общими браузером, shell, файловой системой, VSCode Server, Jupyter и MCP-сервисами. AIO Sandbox объединяет браузер, терминал, файловую систему, VSCode Server, Jupyter и MCP-сервисы в одном Docker-контейнере. Агенты и разработчики могут выполнять shell-команды, читать и записывать файлы, управлять браузером, а также запускать код на Python или Node.js в одной среде. Благодаря этому файлы, скачанные в браузере, сразу доступны для работы через shell и файловую систему.
- sandbox можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- sandbox распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- sandbox всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в sandbox — 14 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать sandbox?
- Предоставить AI-агенту безопасную среду для выполнения shell-команд и кода Автоматизировать задачи в браузере, после которых нужно обработать скачанные файлы Развернуть для разработчиков временную облачную IDE в контейнере Подключить агентские фреймворки, например browser-use или LangChain, к готовой среде с инструментами
- Как установить sandbox?
- Запустите контейнер sandbox с ключом API (рекомендуется): docker run --security-opt seccomp=unconfined --rm -it -e SANDBOX_API_KEY=your-secret-key -p 127.0.0.1:8080:8080 ghcr.io/agent-infra/sandbox:latest Откройте документацию по адресу localhost:8080 Установите Python SDK (необязательно): pip install agent-sandbox
- Где скачать sandbox?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/agent-infra/sandbox
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Платформа для запуска AI-коллег на собственной инфраструктуре: у каждого агента свой браузер, файлы и инструменты, а все действия контролируются политиками и журналируются.
Браузер на Electron с локальным хранением данных, в котором AI-агенты работают в вашем настоящем сеансе с авторизацией через MCP или HTTP API.
Сжимает вывод инструментов, логи, файлы и фрагменты RAG перед отправкой в LLM — в виде библиотеки, прокси или MCP-сервера.
MCP-сервер, который добавляет coding-агентам поиск символов на уровне IDE, семантическое редактирование и рефакторинг кодовой базы.
Набор стартовых проектов для создания готовых к развёртыванию приложений на Claude API: агенты, управление компьютером, автоматизация браузера и финансовый анализ.