大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

最近在研究AI Agent相关的项目，发现一个很有意思的现象：我们编写的AI代码，尤其是涉及到自动生成和执行的代码，安全性问题日益凸显。如何在保证灵活性的前提下，又能避免AI代码对现有系统的潜在风险呢？ 就在我苦苦寻找解决方案时，发现了 Daytona，一个为AI代码安全运行而生的开源项目，它就像一个安全可靠的“沙箱”，让你的AI代码尽情发挥，而不用担心“失控”。

项目概述

Daytona 是一个开源的开发环境管理器， 它的核心定位是为运行 AI 生成的代码提供安全且具有弹性的基础设施。你可以把它想象成一个“代码安全屋”，将AI代码放入其中运行，从而与其他系统隔离开来。 这得益于它提供的沙箱环境，可以有效隔离风险，保证你的基础设施安全。

Daytona 使用 TypeScript 作为主要开发语言，目前在 GitHub 上已经获得了 17179 个星标，并且还在快速增长中。它以 AGPL-3.0 协议开源，鼓励大家参与贡献。

项目数据

  • GitHub 星标数量：17179 (今日 +418) 🔥 趋势非常火爆
  • 主要开发语言：TypeScript
  • 维护状态： активно поддерживается (根据星标增长趋势判断)
  • 贡献者数量： 虽然Readme中未明确指出，但是开源项目，欢迎大家贡献。
  • 最近更新频率：持续更新，保持活跃

功能亮点

  • ⚡️ 闪电般的基础设施

    从代码到执行，亚 90 毫秒的沙箱创建速度。这意味着你几乎感觉不到任何延迟，AI 代码可以快速启动并运行。我在使用过程中，明显感受到了它启动速度带来的流畅体验，效率提升显著。
    * 🛡️ 分离和隔离的运行时

    执行 AI 生成的代码，对你的基础设施零风险。Daytona 创建的沙箱环境，能够与外部环境完全隔离，即使 AI 代码出现问题，也不会影响到你的主系统。
    * 🚀 大规模并行化

    为并发 AI 工作流提供支持。能够 Fork 沙箱文件系统和内存状态（即将推出！），这意味着你可以同时运行多个 AI 任务，而不用担心资源冲突。
    * 🔑 程序化控制

    提供文件、Git、LSP 和执行 API。你可以通过 API 对沙箱环境进行各种操作，例如文件读写、Git 版本控制、代码执行等，实现对 AI 代码的精细化管理。
    * ♾️ 无限持久性

    你的沙箱可以永久存在。这意味着你可以随时恢复之前的 AI 代码运行状态，方便调试和复现问题。
    * 🐳 OCI/Docker 兼容性

    可以使用任何 OCI/Docker 镜像来创建沙箱。这极大地扩展了 Daytona 的应用场景，你可以根据自己的需求选择合适的镜像，快速搭建 AI 代码运行环境。

安装与使用

在开始之前，你需要确保你的环境中已经安装了 Python 或 Node.js，因为 Daytona 提供了相应的 SDK。

1. 安装 SDK

你可以根据自己的喜好选择 Python 或 TypeScript SDK 进行安装：

  • Python SDK

    bash
    pip install daytona-sdk
    * TypeScript SDK

    bash
    npm install @daytonaio/sdk

2. 创建 Daytona 账号并获取 API Key

访问 https://app.daytona.io 创建一个账号，然后在控制台中生成一个新的 API Key。

3. 快速上手

使用以下代码创建一个简单的沙箱，并运行一段 Python 代码：

  • Python SDK

    “`python
    from daytona_sdk import Daytona, DaytonaConfig, CreateSandboxParams

    初始化 Daytona 客户端

    daytona = Daytona(DaytonaConfig(api_key=”YOUR_API_KEY”))

    创建沙箱实例

    sandbox = daytona.create(CreateSandboxParams(language=”python”))

    在沙箱中安全地运行代码

    response = sandbox.process.code_run(‘print(“Sum of 3 and 4 is ” + str(3 + 4))’)
    if response.exit_code != 0:
    print(f”Error running code: {response.exit_code} {response.result}”)
    else:
    print(response.result)

    清理沙箱

    daytona.remove(sandbox)
    “`
    * TypeScript SDK

    “`typescript
    import { Daytona } from ‘@daytonaio/sdk’

    async function main() {
    // 初始化 Daytona 客户端
    const daytona = new Daytona({
    apiKey: ‘YOUR_API_KEY’,
    })

    let sandbox
    try {
    // 创建沙箱实例
    sandbox = await daytona.create({
    language: ‘python’,
    })
    // 在沙箱中安全地运行代码
    const response = await sandbox.process.codeRun(‘print(“Sum of 3 and 4 is ” + str(3 + 4))’)
    if (response.exitCode !== 0) {
    console.error(‘Error running code:’, response.exitCode, response.result)
    } else {
    console.log(response.result)
    }
    } catch (error) {
    console.error(‘Sandbox flow error:’, error)
    } finally {
    if (sandbox) await daytona.remove(sandbox)
    }
    }

    main().catch(console.error)
    “`

常见问题

  • API Key 错误： 请确保你使用的 API Key 是正确的，并且已经激活。
  • 网络连接问题： 确保你的网络连接正常，可以访问 Daytona 的服务器。

使用场景与推荐理由

  1. AI 代码安全测试： 在将 AI 代码部署到生产环境之前，可以使用 Daytona 进行安全测试，避免潜在的风险。 例如，你可以使用 Daytona 运行一些恶意代码，观察其行为，从而发现安全漏洞。
  2. 多环境 AI 代码开发： 不同的 AI 项目可能需要不同的运行环境，使用 Daytona 可以方便地创建和管理这些环境。例如，你可以为每个项目创建一个独立的沙箱，避免环境冲突。
  3. AI Agent 平台： 构建一个安全可靠的 AI Agent 平台，允许用户上传和运行自定义的 AI 代码。 Daytona 可以作为底层的基础设施，提供安全隔离和资源管理。

推荐理由

  • 安全性： Daytona 提供的沙箱环境可以有效隔离 AI 代码的风险，保证你的基础设施安全。
  • 灵活性： Daytona 支持多种编程语言和 Docker 镜像，可以满足不同的 AI 代码运行需求。
  • 易用性： Daytona 提供了简单易用的 SDK 和 API，方便开发者快速上手。

与 GitHub Codespaces 相比，Daytona 提供了更强的安全性和灵活性，更适合对安全性有较高要求的企业用户。 同时也涌现出如Flox等的Dev Containers工具，各有千秋，值得大家探索。

适合的用户群体

  • 需要运行 AI 生成代码的开发者
  • 关注 AI 代码安全性的企业
  • AI Agent 平台的开发者

结语

总的来说，Daytona 是一个非常实用的工具，它可以帮助我们安全地运行 AI 代码，避免潜在的风险。 它的快速启动速度、灵活的配置选项和强大的隔离功能，都给我留下了深刻的印象。

如果你正在寻找一个安全可靠的 AI 代码运行环境，不妨尝试一下 Daytona。

GitHub 链接：https://github.com/daytonaio/daytona

欢迎大家尝试 Daytona，并分享你的使用体验和反馈！

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