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All-in-One 沙箱应用（内测中）

最近更新时间：2025-12-25 15:18:31

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本页目录：

All-in-One 沙箱应用是腾讯云推出的高度集成云端开发与执行环境解决方案。该产品通过将开发与交互所需的核心工具（如 VSCode 编辑器、 Python 和 Node.js 运行时、浏览器环境、Shell 终端、文件系统）封装在单个沙箱环境中，为 AI Agent、自动化任务、云端开发和安全代码执行提供开箱即用的标准化开发平台。解决了传统分离式工具链中环境不一致、文件传输繁琐、组件间交互困难等痛点，实现了真正意义上的一体化和无缝操作。
本文介绍如何在 Agent 执行引擎一键部署和使用 All-in-One 沙箱应用。
说明：
该功能处于内测阶段，如需使用，请提交 内测申请。
该功能目前仅支持在中国北京及香港，和新加坡地域使用。
All-in-One 沙箱应用镜像来源于社区开源软件镜像 AIO Sandbox，本平台不参与维护。若您使用此镜像：
您有义务遵守相应的第三方规则，包括但不限于任何可能附随的开源软件许可协议。
在用于生产环境之前，您应当进行充分的验证和测试，并主动修复可能存在的缺陷。
如果使用过程中对 AIO Sandbox 项目有更多需求，需要 提交 Issue 由社区支持。

前置依赖

首次使用 Agent 执行引擎，需要先参考 Agent 执行引擎访问授权 完成授权，才能部署 All-in-One 沙箱应用。

操作步骤

部署应用

1. 登录 Serverless 控制台，单击左侧导航栏的 Agent。
2. 在 Agent 应用引擎页面，选择沙箱工具，单击创建应用，进入应用创建流程。

3. 填写基础配置：
配置项
说明
应用类型
选择 All-in-One 沙箱。
应用名称
应用的唯一标识，只能包含字母、数字、下划线、连字符，以字母开头，以数字或字母结尾，2~60个字符。
应用名称创建后不可修改。
地域
选择资源归属地域。
4. 填写环境配置：
配置项
说明
内存
设置资源类型对应的规格，详情请参见 函数算力支持。默认 3072MB。
环境变量
在配置中定义的环境变量可在函数运行时从环境中获取到。详情请参见 环境变量。
5. 填写网络配置：
配置项
说明
公网访问
启用后，则可以访问公网资源。默认未启用。
私有网络
启用后，应用可以访问同一个私有网络下的资源，详情请参见 环境变量。默认未启用。
6. 填写日志配置：启用日志投递，可将函数运行日志实时投递到指定位置。详情请参见 日志投递配置。默认启用。
注意：
腾讯云日志服务 CLS 为独立计费产品，可能会产生日志服务费用，具体请查看 CLS 计费详情。
7. 填写隔离、并发配置：
实例安全隔离：
如果启用，保证一个沙箱独占一个实例，沙箱销毁时，实例也销毁。
如果不启用，多个沙箱可能共享一个实例。
配置基于会话单实例并发模式，该配置主要用于标记客户端请求以哪种方式携带沙箱 ID、配置沙箱生命周期、底层实例支持的沙箱并发数和请求，其中本应用中“会话”的配置对应的是“沙箱”的配置。具体配置项说明如下：
配置项
说明
示例
会话 Key 来源
标记客户端请求以哪种方式携带沙箱 ID，系统根据此标记来决定要调度到某个沙箱上。可选项：Http Header、Cookie、Query String，三选一。不同选项支持场景说明如下：
Http Header
通过 HTTP 请求头传递客户端会话标识，后台确保相同标识的请求被路由到同一个沙箱。适用于 WebSocket 协议、gRPC 协议、HTTP 协议。支持客户端自定义沙箱 ID，也支持服务端生成。
Cookie
将携带相同 Cookie 信息的请求路由到同一个沙箱。支持客户端生成沙箱 ID，也支持服务端生成。
Query String
将携带相同 Query String 信息的请求路由到同一个沙箱，需要客户端生成沙箱 ID。
Http Header
会话 Key 名称
Key 用途及命名规则：
用途：沙箱的唯一标识名称。
命名要求：必须以字母开头；非首字母可包含数字、字母、下划线（_）、中划线（-）；长度限制5-40 个字符（含边界值）。
Key 对应 Value（沙箱 ID ）生成逻辑及字符要求：
生成逻辑：
来源为 Http Header、Cookie：支持客户端在首次调用时自主生成 Value；若客户端未生成，系统将自动生成。
来源为 QueryString：首次 Value 需由客户端生成。
字符要求：含数字、字母、下划线（_）、中划线（-）长度限制128个字节。
x-sandbox-id
会话最长生命周期
从沙箱创建、使用到最终销毁的全过程，单位秒。超过生命周期后，服务端将自动销毁沙箱。最长可设置7天，默认21600秒。
21600秒
会话最长空闲时间
用户在一段时间内没有进行任何操作，导致沙箱进入空闲状态，单位秒。最长不得超过会话最长生命周期，默认1800秒。超过最长空闲（Idle）时间后，服务端将按照“会话空闲超时处理策略”处理沙箱。
1800秒
会话空闲超时处理策略
如果您开启了“实例安全隔离”，会话空闲超时处理策略可选自动销毁或者自动暂停。
如果您没有开启“实例安全隔离”，会话空闲超时处理策略默认自动销毁。
自动销毁
单实例最大并发会话数
单实例在同一时间内支持的最大沙箱数，默认值为20，最大支持100。
20
单实例最大并发请求数
单实例在同一时间内支持的最大请求数，默认为10，最大支持100。
10
8. 单击提交，开始部署应用。可点击应用构建详情，查看应用构建日志。



获取应用访问地址

应用部署完成后，单击应用名称，进入应用详情页面，即可获取应用访问地址。


集成示例

Langchain Deepagents 集成 AIO 沙箱

  
import asyncio
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from deepagents import create_deep_agent
from langchain.chat_models.base import init_chat_model
import os

# Ensure localhost bypasses proxy
os.environ['NO_PROXY'] = 'localhost,127.0.0.1'


async def main():
    # Collect MCP tools
    mcp_client = MultiServerMCPClient({
        "sandbox": {
            "url": "https://******-******.ap-hongkong.tencentscf.com/mcp/", # 替换成沙箱应用的访问地址
            "transport": "streamable_http",
            "headers": {"x-sandbox-id": "my123456"} 
        },
    })

    mcp_tools = await mcp_client.get_tools()

    # Create agent
    agent = create_deep_agent(
        tools=mcp_tools,
        system_prompt="You are a deepResearch agent that can use the sandbox to answer questions.",
        model=init_chat_model(
            model="deepseek-chat",
            base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASEURL"),
            api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
        ),
    )

    # Stream the agent
    async for chunk in agent.astream(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "打开百度网站查询深圳天气"}]},
        stream_mode="values"
    ):
        if "messages" in chunk:
            chunk["messages"][-1].pretty_print()

if __name__ == "__main__":
    from dotenv import load_dotenv
    # 环境变量要配置 DEEPSEEK_BASEURL、DEEPSEEK_API_KEY
    load_dotenv()
    asyncio.run(main())

调用 AIO 沙箱执行代码

import os
from agent_sandbox import Sandbox

def main():
    client = Sandbox(base_url="https://******-******.ap-hongkong.tencentscf.com",headers={"x-sandbox-id": "my123456"})

    session = client.jupyter.create_session(
        kernel_name="python3",
    )
    client.jupyter.execute_code(
        code="foo=1",
        kernel_name="python3",
        session_id=session.data.session_id
    )
    result = client.jupyter.execute_code(
        code="print(foo)",
        session_id=session.data.session_id,
        kernel_name="python3",
    )
    print("Code execution result:", result.data.outputs[0].text)
    client.shell.exec_command(command="pip3.12 install agent-sandbox")

    result = client.jupyter.execute_code(
        code="""from agent_sandbox import Sandbox
sandbox = Sandbox(base_url= "https://******-******.ap-hongkong.tencentscf.com",headers={"x-sandbox-id": "my123456"})
context = sandbox.sandbox.get_context()
print(context)
""",
        kernel_name="python3.12",
    )
    print("After installed code result:", result.data.outputs[0].text)


if __name__ == "__main__":
    main()

沙箱实例接口

MCP

1. 查看 MCP 工具列表（可选）。
1.1 在终端输入如下命令，输入后自动跳转至 Inspector 页面。
npx @modelcontextprotocol/inspector
1.2 填写配置后，点击连接。
配置项
说明
Transport Type
下拉选择 Streamable HTTP。
URL
沙箱应用访问地址增加 /mcp 后缀，例如：https://******-******.ap-hongkong.tencentscf.com/mcp
Authentication
在 Custom Header 增加会话 ID（沙箱 ID） 的配置，例如配置为 x-sandbox-id。

2. 在服务中配置 MCP 客户端。

{
  "mcpServers": {
    "sandbox": {
      "url": "https://******-******.ap-hongkong.tencentscf.com/mcp/",
      "transport": "streamable_http",
      "headers": {"x-sandbox-id": "******"}
    }
  }
}

API

API 使用说明请参见：https://sandbox.agent-infra.com/api

SDK

Python SDK 示例如下。将示例中的 base_url 替换为您的沙箱应用访问地址。

from agent_sandbox import Sandbox

client = Sandbox(base_url="https://******-******.ap-hongkong.tencentscf.com",headers={"x-sandbox-id": "my123456"})

ctx = client.sandbox.get_context()
print(ctx)

result = client.shell.exec_command(command="ls -la")
print(result)

沙箱实例管理

1. 在沙箱应用详情页面，单击函数名称，进入函数管理页面。

2. 选择会话管理页签，即可查看会话状态。


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