OpenSandbox 多语言 SDK：统一 Docker/K8s 沙箱 API 工程化实践

在 AI Agent 时代，Coding Agents、GUI Agents 和 RL 训练等场景急需安全的隔离执行环境。OpenSandbox 作为阿里巴巴开源的通用沙箱平台，通过多语言 SDK 实现了 Docker 和 Kubernetes 运行时的统一 API 抽象，让开发者无需关心底层运行时差异，即可高效调度资源、执行命令和代码。这种工程化设计极大降低了多语言团队的集成门槛，同时确保了安全性与可扩展性。

多语言 SDK 的统一 API 设计

OpenSandbox 的核心在于其 Sandbox Protocol，该协议定义了沙箱生命周期管理和执行 API，支持 Python、Java/Kotlin、JavaScript/TypeScript、C#/.NET 等 SDK，Go SDK 也在 roadmap 中。统一 API 包括：

生命周期管理：Sandbox.create(image, entrypoint, env, timeout) 创建沙箱，sandbox.start()、sandbox.stop()、sandbox.kill() 控制状态，支持异步上下文管理 async with sandbox:。
执行 API：sandbox.commands.run(cmd) 执行 shell 命令，返回 stdout/stderr；sandbox.files.write_files(entries) 和 sandbox.files.read_file(path) 处理文件 I/O；CodeInterpreter SDK 扩展代码执行 interpreter.codes.run(code, language)。

例如，在 Python SDK 中创建 Code Interpreter：

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),
    )
    async with sandbox:
        execution = await sandbox.commands.run("echo 'Hello OpenSandbox!'")
        print(execution.logs.stdout[0].text)
        # 输出: Hello OpenSandbox!
        interpreter = await CodeInterpreter.create(sandbox)
        result = await interpreter.codes.run(
            """
            import sys
            print(sys.version)
            result = 2 + 2
            result
            """,
            language=SupportedLanguage.PYTHON,
        )
        print(result.result[0].text)  # 4

此 API 在多语言间保持一致，例如 Java/Kotlin SDK 同样暴露 createSandbox() 等方法，确保团队跨语言协作顺畅。“OpenSandbox 提供多语言 SDKs，支持 Python 等语言的沙箱操作。”

Docker 与 K8s 运行时的统一调度

OpenSandbox Server 支持 Docker（本地开发）和高性能 K8s runtime（大规模调度）。配置通过 ~/.sandbox.toml 指定 runtime，例如 Docker 示例：

[runtime.docker]
image-pull-policy = "IfNotPresent"

对于 K8s，部署在 kubernetes/ 目录，支持 agent-sandbox 集成。统一 API 下，资源调度参数包括：

CPU/Memory Limits：K8s Pod spec 中设置 resources.requests.cpu=1, memory=2Gi; limits.cpu=2, memory=4Gi，Docker 通过 --cpus=2 --memory=4g。
Timeout & Retries：timeout=timedelta(minutes=10)，失败重试阈值 3 次，backoff 指数 1.5x。
Network Policy：Ingress Gateway 支持多路由策略，Egress 控制限制外部访问（如仅 allow github.com）。

切换 runtime 只需修改 server 配置，SDK 调用不变，实现零侵入迁移。例如 RL 训练场景下，K8s 可动态 scaling Pods，支持 GPU 调度 nvidia.com/gpu: 1。

隔离执行 Agents 与 RL 训练的落地参数

Coding/GUI Agents

Claude Code 示例：使用 examples/claude-code，沙箱镜像 opensandbox/vscode，VNC 暴露 5900 端口监控 GUI。参数：env={"DISPLAY": ":1"}，文件挂载 /workspace，命令限 ulimit -u 1024 防 fork 炸弹。
Playwright Browser：examples/playwright，Chromium headless，DevTools API 访问，egress 仅浏览器流量。

落地清单：

安装 uv pip install opensandbox-server opensandbox-code-interpreter。
opensandbox-server init-config ~/.sandbox.toml --example docker。
启动 opensandbox-server，SDK create sandbox。
监控：Prometheus metrics 暴露 /metrics，警报 CPU>80%、timeout>5min。
回滚：sandbox.kill () + retry logic。

RL 训练

DQN CartPole：examples/rl-training，PyTorch 环境，checkpoint 输出 /tmp/model.pth。参数：timeout=30min，GPU limits，volume mount 持久化。
资源调度：K8s HPA target CPU 70%，minReplicas=2，max=10。

工程参数表：

参数	Docker	K8s	推荐值	用途
CPU Limits	--cpus	resources.limits.cpu	2	防 OOM
Memory	--memory	resources.limits.memory	4Gi	RL 模型加载
Timeout	timedelta	pod TTL	10min	任务超时
Egress	components/egress	NetworkPolicy	deny-all + allow pypi.org	安全

安全与监控要点

安全：Execd 组件隔离命令执行，严格 mode=644 文件权限，egress 白名单。
监控：日志聚合 stdout/stderr，metrics 如 sandbox_count_active、exec_time_p99<2s。
风险缓解：资源 quota per namespace，circuit breaker on 5xx errors。

OpenSandbox 的多语言 SDK 统一 API 极大简化了 AI 沙箱工程，支持从本地 Docker 到云原生 K8s 的无缝扩展。通过上述参数和清单，开发者可快速落地 Agents 和 RL 场景，提升开发效率与安全性。

资料来源：

OpenSandbox GitHub
项目示例与 specs 目录。

（正文字数约 1250）