OpenSandbox 多语言 SDK 与 K8s 运行时工程化：AI 代理安全代码执行

在 AI 代理快速发展中，安全代码执行是关键瓶颈。Alibaba 开源的 OpenSandbox 提供了一个通用沙箱平台，支持多语言 SDK（Python、Java/Kotlin、JavaScript/TypeScript）、统一沙箱 API，以及 Docker 和 Kubernetes 运行时，完美适配 coding agents（如 Claude Code）、GUI agents（浏览器自动化）、eval 测试和 RL 训练等场景。本文聚焦工程化实践，给出可落地部署参数、配置清单和监控要点，帮助团队快速集成。

OpenSandbox 核心架构与价值

OpenSandbox 的设计哲学是 “协议 + 运行时解耦”，核心包括：

Sandbox Protocol：定义生命周期 API（create/start/stop/kill）和执行 API（commands/files/codes），允许自定义运行时扩展。
Sandbox Runtime：内置 Docker 本地运行和高性能 K8s 运行时，支持大规模分布式调度。
Sandbox Environments：预置 Command、Filesystem、Code Interpreter，支持语言如 Python 3.11。
网络策略：统一 Ingress Gateway 多路由策略 + 每个沙箱的 Egress 控制，防止横向渗透。

相较通用 Docker，OpenSandbox 提供 AI 专用抽象层：统一 API 屏蔽底层差异，SDK 简化客户端集成；K8s 模式下，每沙箱一个 Pod，资源隔离更细粒度。实际价值在于降低代理开发门槛，例如在 LangGraph workflow 中，fallback retry 时自动重启沙箱。

多语言 SDK 快速上手

安装服务器端：

uv pip install opensandbox-server
opensandbox-server init-config ~/.sandbox.toml --example docker
opensandbox-server  # 启动服务，默认端口 8000

Python SDK 示例（创建沙箱、执行命令、代码解释器）：

import asyncio
from datetime import timedelta
from opensandbox import Sandbox
from code_interpreter import CodeInterpreter, SupportedLanguage

async def main():
    sandbox = await Sandbox.create(
        "opensandbox/code-interpreter:v1.0.1",
        entrypoint=["/opt/opensandbox/code-interpreter.sh"],
        env={"PYTHON_VERSION": "3.11"},
        timeout=timedelta(minutes=10),  # 关键参数：单沙箱 TTL 10min
    )
    async with sandbox:
        # 命令执行
        exec = await sandbox.commands.run("echo 'Hello OpenSandbox!'")
        print(exec.logs.stdout[0].text)
        
        # 文件读写
        await sandbox.files.write_files([WriteEntry(path="/tmp/hello.txt", data="Hello World", mode=644)])
        content = await sandbox.files.read_file("/tmp/hello.txt")
        
        # 代码运行
        interpreter = await CodeInterpreter.create(sandbox)
        result = await interpreter.codes.run("result = 2 + 2; result", language=SupportedLanguage.PYTHON)
        print(result.result[0].text)  # 4
    await sandbox.kill()

asyncio.run(main())

JavaScript 和 Java SDK 类似，提供异步 / 同步接口。参数推荐：

timeout：5-15min，根据任务复杂度。
env：注入模型特定变量，如 OPENAI_API_KEY。
resources：K8s 模式下 limits: cpu=1, memory=2Gi。

Docker vs K8s 运行时配置

Docker 本地开发：

config.toml 示例：

[runtime.docker]
enabled = true
image_pull_policy = "IfNotPresent"
max_sandboxes = 10  # 并发上限

监控：Prometheus exporter 暴露 /metrics，关注 sandbox_active、sandbox_duration_seconds。

K8s 生产部署（高性能运行时）：

目录：kubernetes/ 提供 YAML manifests。
核心组件：
1. Deployment: server - FastAPI 服务，replicas=3。
2. Deployment: execd - 执行守护进程，DaemonSet 模式。
3. Ingress Gateway - Traefik/Nginx，路由策略：sandbox_id -> Pod IP。
4. Egress Controller - NetworkPolicy，deny-all + allow 特定域名（如 pypi.org）。

Helm-like 部署清单：

kubectl apply -f kubernetes/server.yaml
kubectl apply -f kubernetes/execd.yaml
kubectl apply -f kubernetes/ingress.yaml

参数调优：

参数	推荐值	说明
pod_requests.cpu	500m	基础沙箱 CPU
pod_limits.memory	4Gi	防 OOM，RL 训练上调 8Gi
hpa.minReplicas	5	自动扩缩，target CPU 70%
sandbox_ttl	300s	空闲销毁
max_parallel	100	集群总并发

示例：agent-sandbox 集成 kubernetes-sigs/agent-sandbox，直接在 K8s Pod 内运行 OpenSandbox。

安全策略与风险控制

隔离：每个沙箱独立 namespace，seccomp/AppArmor 配置文件限制 syscall。
网络：Ingress 仅暴露 API 端口 8000；Egress 白名单：*.openai.com, *.anthropic.com，超时 30s。
资源限额：K8s limits + cgroup v2，防止 DoS。
审计：日志聚合到 ELK，监控异常如 exit_code != 0。

回滚策略：先 Docker 测试 → K8s staging（1 node）→ prod HPA。

实际集成案例

Coding Agent：claude-code 示例，沙箱内跑 Claude CLI，输出文件回传。
GUI Agent：playwright + Chrome Headless，VNC 调试端口 5900。
RL Training：rl-training 示例，DQN CartPole，checkpoint 挂载 PVC。
Eval：批量代码解释器，LangGraph + retry。

性能基准：单节点 K8s，QPS 50，延迟 <2s。

部署监控清单

Prometheus 指标：sandbox_create_duration_seconds >5s 告警。
Grafana Dashboard：活跃沙箱数、CPU/Mem 使用率、错误率。
阈值：
- 沙箱存活 >95%。
- Egress 流量 <1GB / 沙箱。
CI/CD：ArgoCD sync kubernetes/ manifests。

OpenSandbox 通过工程化 SDK 和 K8s 运行时，极大提升 AI 沙箱可用性。未来 roadmap 包括 Go SDK、持久卷、Helm charts。

资料来源： [1] https://github.com/alibaba/OpenSandbox - 主 README 与示例。 [2] https://github.com/alibaba/OpenSandbox/tree/main/kubernetes - K8s 部署 YAML。