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AgentKit

AIO Sandbox 沙箱模板

沙箱代码工具示例

沙箱代码工具示例

本文以 VeADK 为例，展示如何在 Agent 代码中集成 AIO Sandbox 代码沙箱工具。

前提条件

已安装 Python，且版本不低于 3.10。

已创建 AIO Sandbox 工具并获取工具 ID。

如需同时使用VeADK内置的run_code和execute_skills能力，请创建 Skills Sandbox工具。集成方法请参见 Skills Sandbox沙箱工具集成。

登录平台控制台获取 AK/SK，进入 API 访问密钥页面，创建并获取 Access Key ID 和 Secret Access Key。

工具实例调用机制

AIO Sandbox 中的代码沙箱工具支持基于会话的智能调度管理：

自动创建：首次使用某个session_id调用时，系统会自动创建对应的工具实例。

会话复用：相同session_id的多次请求将共享同一个工具实例，保持代码执行的上下文连续性。

生命周期：每个实例默认有效期为 30 分钟，超时后自动销毁，您也可以手动调整实例生命周期时长，请参见更新生命周期时长。

隔离性：不同session_id的请求使用独立的沙箱环境，互不干扰。

操作步骤

配置环境变量。

方式一：在 Agent 中集成工具后，在智能体运行时关联组件页面，关联工具。关联后，系统将自动为您注入所需的环境变量智能体运行时托管资源。详情操作，请参见关联组件。

方式二：直接配置。

# 从控制台创建工具后，将工具ID和平台的AK/SK设置到环境变量中
export AGENTKIT_TOOL_ID=t-ye7yhff668o2eybt****
export VOLCENGINE_ACCESS_KEY=<your_access_key>
export VOLCENGINE_SECRET_KEY=<your_secret_key>

安装Python依赖。

pip install veadk-python

集成示例。

from veadk import Agent, Runner
import asyncio
from veadk.tools.builtin_tools.run_code import run_code

agent: Agent = Agent(
tools=[run_code],
)

runner = Runner(agent=agent)
built_in_tools_session = "built_in_tools_session"
user_prompt ="给我一个50和100之间的随机质数"
response = asyncio.run(
runner.run(messages=user_prompt, session_id=built_in_tools_session)
)
print(response)

部署到云上生产环境

完成本地开发和测试后，您可以将集成工具后的 Agent 部署到智能体运行时。

打包代码：确保所有依赖都已正确配置在requirements.txt中。

将 Agent 部署到智能体运行时，部署时，系统会自动注入必要的环境信息，无需手动配置。当前支持以下两种部署方式：

通过 CLI 工具创建运行时

通过控制台创建智能体运行时

最近更新时间：2026.10.09 17:35:11

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