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AIO Sandbox：基于MCP协议的AI Agent统一执行沙箱

发布时间：2026/10/1 18:01:02 拓冰网站定制 建站干货
AIO Sandbox：基于MCP协议的AI Agent统一执行沙箱

1. 项目概述：不是“塞进去”，而是“有机融合”——AIO Sandbox 的真实定位

AIO Sandbox 这个名字，乍看像极了那种把一堆工具粗暴打包塞进 Docker 容器的“大杂烩”项目。但实测下来，它根本不是这么回事。我花了一整天时间从零构建、调试、跑通全部流程，再反复拆解它的源码结构和运行时行为，结论很明确：AIO Sandbox 的核心价值，不在于“能塞多少东西”，而在于它用一套统一的Agent Runtime 协议层，把浏览器、Shell、文件系统、MCP 服务、VSCode Server 这五类原本彼此割裂的交互界面，真正拧成一个可编程、可编排、可审计的单一执行上下文。关键词不是“塞”，是“融合”；不是“容器”，是“沙箱”。

它解决的，是当前 AI Agent 开发中最让人头疼的“上下文撕裂”问题——你让模型调用 Shell 执行命令，它却不知道当前工作目录下有哪些文件；你让它打开网页截图，它又无法把截图结果自动存入本地并通知后续步骤；你让它用 VSCode 编辑代码，改完之后怎么触发测试？这些环节之间没有标准的数据通道，全靠硬编码拼接，一改就崩。AIO Sandbox 就是为终结这种“胶水式开发”而生的。它不替代 Chrome、Bash 或 VSCode，而是给它们装上同一套神经接口，让 Agent 能像人一样，在同一个认知空间里自由切换“手”（Shell）、“眼”（浏览器）、“记忆”（文件系统）、“协作伙伴”（MCP 服务）和“工作台”（VSCode）。适合谁？不是给终端用户装个“全能浏览器”的，而是给 AI 工程师、自动化平台开发者、安全沙箱研究员这类需要构建可控、可复现、可审计 Agent 执行环境的人准备的。它不是玩具，是生产级的 Agent 底座。

2. 核心设计思路：为什么必须用 MCP 协议作为中枢神经？

2.1 传统方案的三大死结与 AIO Sandbox 的破局点

我试过至少四种主流的 Agent 沙箱方案：基于 Selenium 的纯浏览器沙箱、基于 tmux + webtty 的 Shell 沙箱、基于 VSCode Remote 的 IDE 沙箱、以及用 MinIO + REST API 做文件中转的混合方案。它们共同的痛点，我总结为三个“断层”：

  • 协议断层：浏览器用 DevTools Protocol（CDP），Shell 用 PTY 伪终端，文件操作用 POSIX syscall 或 HTTP API，VSCode 用 Language Server Protocol（LSP）和 VS Code Extension API，MCP 服务则各玩各的 HTTP/gRPC。Agent 模型要同时驱动它们，就得写四套完全不同的适配器，维护成本爆炸。

  • 状态断层：Shell 的当前目录、环境变量、历史命令；浏览器的 cookies、localStorage、当前 tab URL；VSCode 的打开文件、光标位置、调试状态——这些状态彼此隔离，Agent 一次决策后，状态无法跨组件同步。比如模型说“把刚才网页截图保存为 report.png”，它得先告诉浏览器截图，再告诉文件系统保存，再告诉 Shell 检查文件是否存在，三步之间任何一步失败或延迟，整个链路就断了。

  • 权限断层：浏览器沙箱默认禁止访问本地文件系统；Shell 容器默认无网络；VSCode Server 默认不暴露端口给外部调用。传统方案要么全开（不安全），要么全关（不可用），缺乏细粒度的、按需授予的权限模型。

AIO Sandbox 的破局，就是用MCP（Model Control Protocol）作为唯一的、标准化的“中枢神经”。它不是发明新协议，而是对现有 MCP 规范（v0.3+）做了深度工程化落地。MCP 在这里不是“另一个 API”，而是定义了所有组件必须遵循的四层契约：

  1. 通信层：强制所有组件（Browser、Shell、File、VSCode、MCP Service）通过 WebSocket（wss://api.xiaozhi.me/mcp/...这类地址）连接到同一个 MCP Router。Router 不做业务逻辑，只做消息路由和鉴权。

  2. 能力层：每个组件注册自己支持的tool列表，格式严格遵循 MCP 的 JSON Schema。例如 Shell 组件注册shell.execute和shell.list_files；Browser 组件注册browser.navigate和browser.screenshot；VSCode 注册vscode.open_file和vscode.run_command。Agent 模型只需调用tool_call，不用管背后是哪个组件在执行。

  3. 状态层：MCP Router 维护一个轻量级的context_state对象，所有组件在执行tool后，可选择性地向 Router 提交状态快照（如{"cwd": "/home/user", "tabs": [{"url": "https://aio.dev", "title": "AIO Sandbox Docs"}]}）。Router 将其聚合，供后续tool_call的context字段引用。这解决了状态断层。

  4. 权限层：每个tool调用都携带permissions字段（如["filesystem:read", "network:allow"]），Router 根据预设策略（JSON Policy 文件）实时校验。比如shell.execute默认禁止rm -rf /，但允许ls -l；browser.navigate默认禁止file://协议，但允许https://。权限策略可热更新，无需重启。

所以，AIO Sandbox 的本质，是一个MCP 协议的 Reference Implementation + 生产级 Runtime 环境。它把 MCP 从纸面规范，变成了可安装、可调试、可监控的实体。这不是“塞工具”，是“建标准”。

2.2 为什么选 MCP 而不是其他协议？技术选型背后的硬逻辑

有人会问：为什么不用更成熟的 CDP 或 LSP？答案很实在：适用范围窄，扩展性差。

  • CDP（Chrome DevTools Protocol）：专为 Chromium 设计，虽然强大，但 Shell、文件系统、VSCode 都不原生支持。强行适配，等于给每个组件都写一个 CDP 的“翻译官”，架构臃肿，且无法统一权限模型。CDP 的Runtime.evaluate可以执行 JS，但fs.readdirSync这种 Node.js API 怎么映射？没标准。

  • LSP（Language Server Protocol）：专注代码分析，对浏览器操作、Shell 命令、文件上传下载毫无概念。它连“打开一个网页”这个动作都无法描述。

  • 自研协议？我们团队去年做过 PoC，三个月内迭代了七版，最后发现：协议设计最难的不是功能，是生态兼容性。MCP 的最大优势，是它已被多个主流 Agent 框架（如 LangChain、LlamaIndex、OpenHands）列为官方支持协议，工具链（如mcp-serverCLI、mcp-clientSDK）已成熟。AIO Sandbox 直接复用这套生态，意味着你写的 Agent 逻辑，今天跑在 AIO Sandbox 上，明天就能无缝迁移到另一家基于 MCP 的云服务上。这是商业项目最看重的“可迁移性”。

提示：MCP 并非万能。它不处理模型推理本身，也不提供 UI 渲染。AIO Sandbox 的前端（Web UI）只是一个 MCP Client，负责把用户操作转成tool_call发给 Router，再把 Router 返回的tool_result渲染出来。真正的“智能”在外部模型，AIO Sandbox 只负责“可靠执行”。

3. 核心组件解析：五个模块如何协同工作？

3.1 Browser 组件：不止是 Chrome，是“可编程的视觉器官”

AIO Sandbox 的 Browser 组件，底层确实是 Chromium（通过 Playwright 启动），但它绝不是简单地开个chromium.launch()。关键改造点有三个：

  • MCP Tool 注册：它注册了 7 个标准tool，包括browser.navigate（带wait_until: "networkidle"参数）、browser.screenshot（支持full_page: true和clip: {"x":0,"y":0,"width":100,"height":100}）、browser.fill（支持 CSS selector 和 XPath）、browser.click（带button: "right"和click_count: 2）、browser.get_html（返回 DOM 字符串）、browser.get_cookies、browser.set_cookies。每个tool的输入输出 Schema 都严格匹配 MCP 规范，确保模型能精准理解参数含义。

  • 状态同步机制：每次navigate成功后，组件会主动向 MCP Router 提交当前 tab 的url、title、ready_state（completeorinteractive）和viewport_size。这些数据被 Router 存入context_state，下次screenshot调用时，模型可通过context字段引用viewport_size来决定是否截全屏。

  • 安全沙箱加固：禁用所有危险 API。window.open()被拦截并返回错误；navigator.clipboard.readText()需显式permissions授权；fetch()默认只允许同源请求，跨域需在tool_call中声明permissions: ["network:cross-origin"]并经 Router 策略校验。实测下来，即使模型生成恶意 JS 代码（如while(true){}），Playwright 的page.evaluate也会因超时（默认 30s）而终止，不会拖垮整个沙箱。

注意：它不支持chrome://内部页面（如chrome://version），这是 Chromium 的硬限制，与 AIO Sandbox 无关。想查版本？用shell.execute调google-chrome --version更可靠。

3.2 Shell 组件：不是裸露的 Bash，是“受控的双手”

Shell 组件是整个沙箱里权限最敏感的部分，AIO Sandbox 的处理非常务实：

  • 双层隔离：第一层是 Docker 容器的 namespace 隔离（--cap-drop=ALL --security-opt=no-new-privileges）；第二层是 Shell 进程自身的chroot+seccomp-bpf过滤。所有系统调用都被白名单过滤，openat,read,write,stat,getdents允许，mount,clone,execveat（除/bin/sh外）一律拒绝。这意味着unshare --user或pivot_root这类逃逸手段，在启动阶段就被 kernel 拦截。

  • MCP Tool 设计：只暴露 5 个高危但必需的tool：

    • shell.execute：执行单条命令。关键限制：命令字符串必须是 ASCII，禁止\x00等控制字符；timeout参数强制存在（默认 10s，最大 60s）；env参数只允许覆盖PATH和HOME，禁止设置LD_PRELOAD等危险变量。
    • shell.list_files：列出目录内容。关键限制：路径必须是绝对路径，且必须以/home/user为根（chroot目录），..路径被规范化处理，杜绝路径穿越。
    • shell.read_file：读取文件。关键限制：文件大小上限 10MB，二进制文件（如.exe,.so）只返回前 1KB 的 hex dump，防止泄露敏感信息。
    • shell.write_file：写入文件。关键限制：目标路径必须在/home/user下，且父目录必须已存在（不自动创建），内容经过utf-8编码校验。
    • shell.get_env：获取环境变量。只返回白名单内的变量（PATH,HOME,USER,SHELL），$PS1等提示符变量不返回。

  • 审计日志：每次tool调用，Shell 组件都会生成一条结构化日志：{"timestamp": "2024-06-15T10:23:45Z", "tool": "shell.execute", "command": "ls -la /tmp", "exit_code": 0, "stdout": "...", "stderr": "", "duration_ms": 12}。日志直接推送到 MCP Router 的审计通道，可供外部 SIEM 系统采集。

实操心得：别指望用shell.execute运行 Python 脚本。AIO Sandbox 的容器里只装了bash,coreutils,curl,jq,python3（仅基础库）。想跑复杂 Python？用vscode.run_command启动 VSCode 的 Python 插件，或者把脚本内容通过shell.write_file写入，再shell.execute调用python3 script.py—— 后者更安全，因为python3进程也受 seccomp 限制。

3.3 File 组件：不是 FTP，是“可信的记忆中枢”

File 组件是沙箱里最“安静”但最关键的模块。它不提供 CLI，只通过 MCPtool与外界交互：

  • 统一文件视图：它管理/home/user目录下的所有文件，无论这些文件是 Shell 创建的、Browser 下载的、还是 VSCode 编辑的。所有tool调用都基于这个路径。browser.download的文件，默认存到/home/user/downloads/；vscode.open_file的路径，也必须是/home/user/下的相对路径。

  • MCP Tool 清单：

    • file.upload：上传文件到沙箱。关键设计：前端 UI 选择文件后，浏览器先将文件分块（每块 5MB），通过 WebSocket 流式上传到 File 组件，组件边收边写入磁盘，并计算 SHA256 校验和。上传完成才返回file_id（如sha256:abc123...），确保完整性。
    • file.download：下载文件到本地。关键设计：返回一个临时download_url（如/api/download/abc123?token=xxx），该 URL 有效期 5 分钟，且绑定用户 session，防止未授权下载。
    • file.list：列出目录。关键设计：返回结构化 JSON，包含name,type（fileordirectory）,size,modified_time,is_executable。is_executable字段由stat系统调用获取，比单纯看后缀名（.sh）更可靠。
    • file.delete：删除文件。关键设计：支持recursive: true，但会先检查目标路径是否在/home/user下，且不能是/home/user本身（防误删根目录）。

  • 静默同步：当 Shell 执行touch hello.txt或 VSCode 保存main.py时，File 组件会通过 inotify 监听/home/user目录变更，自动更新自己的内部索引。这样file.list总是最新，无需手动刷新。

注意：file.upload不支持断点续传。如果上传中途断开，整个文件需重传。这是为了简化实现，保证原子性。生产环境若需大文件，建议先用shell.execute curl -F "file=@large.zip" http://upload-api/走外部服务。

3.4 VSCode 组件：不是远程桌面，是“可编程的工作台”

VSCode 组件是 AIO Sandbox 最惊艳的部分。它不是简单的 VSCode Server（code-server），而是深度定制的@aio-sandbox/vscode-extension：

  • 轻量化启动：容器内只安装 VSCode Server（code-serverv4.19+）和一个专用 extension。Extension 的package.json声明了 12 个contributes.commands，每个命令都对应一个 MCPtool，如vscode.open_file→extension.openFile，vscode.run_command→extension.runCommand。

  • MCP Tool 映射：

    • vscode.open_file：打开指定路径的文件。关键增强：支持line和column参数，打开后光标自动定位。encoding参数可指定utf-8或gbk，解决中文乱码。
    • vscode.save_file：保存当前编辑的文件。关键增强：返回file_hash（SHA256），供后续file.download引用。
    • vscode.run_command：执行 VSCode 命令。关键增强：支持args数组，如["workbench.action.terminal.toggleTerminal"]，可模拟用户快捷键操作。
    • vscode.get_editor_content：获取当前编辑器内容。关键增强：返回content和cursor_position，模型可据此做“增量编辑”。
    • vscode.set_editor_content：设置编辑器内容。关键增强：支持diff_mode: "patch"，只发送差异部分，节省带宽。

  • 资源隔离：VSCode Server 运行在独立的code-server进程，其工作区（/home/user/workspace）与 Shell 的/home/user是同一个目录。但 VSCode 的插件进程（如 Python 插件）被限制在cgroups中，CPU 使用率上限 50%，内存上限 1GB，防止插件崩溃拖垮整个沙箱。

实操心得：VSCode 的settings.json是全局的，不是 per-workspace。所有用户看到的设置都一样。想个性化？用vscode.run_command调workbench.action.openSettingsJson，然后vscode.set_editor_content写入自定义配置。但注意，settings.json的修改会立即生效，可能影响其他正在使用的用户。

3.5 MCP Router：不是代理，是“沙箱的宪法法院”

MCP Router 是整个系统的灵魂，它不执行任何业务逻辑，只做三件事：路由、鉴权、审计。

  • 路由引擎：收到一个tool_call请求（JSON-RPC 2.0 格式），先解析tool名称（如browser.navigate），查表找到注册了该tool的组件（Browser），然后将请求转发过去。组件返回tool_result后，Router 再将其封装成标准 JSON-RPC 响应，发回给调用方（Agent 模型或 Web UI）。

  • 动态鉴权：Router 加载一个policy.json文件，内容类似：

    { "rules": [ { "action": "allow", "tool": "shell.execute", "conditions": [ {"field": "command", "op": "not_match", "value": "^(rm|chmod|chown|sudo).*"}, {"field": "timeout", "op": "le", "value": 30} ] }, { "action": "deny", "tool": "browser.navigate", "conditions": [ {"field": "url", "op": "match", "value": "^file://.*"} ] } ] }

    每次tool_call，Router 都逐条匹配规则。匹配到deny则直接返回错误；匹配到allow则放行；无匹配则默认deny。策略文件可热重载，kill -SIGHUP $(pidof mcp-router)即可。

  • 审计中心：所有tool_call和tool_result都被序列化为 JSON，打上时间戳和request_id，通过auditchannel 广播。AIO Sandbox 的 Web UI 有个 “Audit Log” 标签页，实时显示所有操作。生产环境可对接 ELK 或 Splunk。

提示：Router 的policy.json是沙箱安全的基石。不要用网上找的“通用策略”，必须根据你的业务场景定制。例如，如果你的 Agent 需要git clone，就在shell.execute规则里加一条{"field": "command", "op": "match", "value": "^git clone https://.*"}。安全不是一劳永逸，是持续运营。

4. 实操部署：从零开始搭建一个可用的 AIO Sandbox

4.1 环境准备：硬件、系统与依赖的硬性要求

AIO Sandbox 对环境的要求，比想象中更“接地气”。它不是那种动辄要 32 核 128G 的 AI 巨兽，而是一个精悍的“瑞士军刀”。我的实测环境是：

  • 硬件：一台 4 核 CPU（Intel i5-8250U）、16GB RAM、256GB SSD 的笔记本。Docker Desktop for Windows（WSL2 backend）。
  • 系统：Ubuntu 22.04 LTS（WSL2 内），内核 5.15+。强烈不建议在 CentOS 7 或旧版 Debian 上部署，因为 seccomp 和 cgroups v2 支持不完善。
  • 前置依赖：
    • Docker Engine v24.0+（必须，旧版不支持--cgroup-parent）
    • Docker Compose v2.20+（用于一键编排）
    • curl,jq,git（用于下载和验证）

注意：Windows 用户请务必使用 WSL2，而不是 Docker Desktop 的 Hyper-V 模式。后者对seccomp的支持有 bug，会导致 Shell 组件启动失败。Mac M1/M2 用户没问题，原生支持。

4.2 一键部署：docker-compose.yml的关键配置解读

AIO Sandbox 官方提供了docker-compose.yml，但直接docker-compose up -d很可能失败。原因在于几个关键配置项必须手动调整：

version: '3.8' services: # MCP Router - 沙箱的大脑 mcp-router: image: aio-sandbox/mcp-router:v0.5.2 ports: - "8080:8080" # MCP WebSocket 端口 - "8081:8081" # HTTP API 端口（用于 audit log 查询） volumes: - ./config/policy.json:/app/policy.json:ro # 必须挂载！ - ./logs:/app/logs # 日志目录 environment: - MCP_JWT_SECRET=your-very-secure-jwt-secret-here # 必须修改！ - MCP_API_TOKEN=eyjhbgcioijfuzi1niisinr5cci6ikpxvcj9.eyj # 示例 token，实际需生成 # Browser 组件 - 可编程的眼睛 browser: image: aio-sandbox/browser:v0.5.2 depends_on: - mcp-router environment: - MCP_ROUTER_URL=ws://mcp-router:8080 # 注意是 ws://，不是 wss:// - PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST=https://npmmirror.com/mirrors/playwright # 国内加速 # 关键：必须启用 privileged 模式，否则 Playwright 无法启动 Chromium privileged: true # 关键：共享 /dev/shm，否则 Chromium 渲染会卡顿 volumes: - /dev/shm:/dev/shm # Shell 组件 - 受控的双手 shell: image: aio-sandbox/shell:v0.5.2 depends_on: - mcp-router environment: - MCP_ROUTER_URL=ws://mcp-router:8080 - HOME=/home/user - USER=user # 关键：seccomp 配置文件必须挂载 security_opt: - seccomp:./config/seccomp-shell.json # 关键：chroot 目录必须挂载 volumes: - ./workspace:/home/user:rw # VSCode 组件 - 可编程的工作台 vscode: image: aio-sandbox/vscode:v0.5.2 depends_on: - mcp-router environment: - MCP_ROUTER_URL=ws://mcp-router:8080 - CODE_SERVER_PASSWORD=your-code-server-password # 必须修改！ # 关键：VSCode 的 workspace 目录必须与 Shell 共享 volumes: - ./workspace:/home/user:rw # 关键：限制资源，防止 OOM mem_limit: 1g cpus: '0.5' # Web UI - 用户入口 web-ui: image: aio-sandbox/web-ui:v0.5.2 ports: - "8000:80" depends_on: - mcp-router environment: - MCP_ROUTER_URL=ws://mcp-router:8080

必须修改的三个地方：

  1. mcp-router的MCP_JWT_SECRET：这是所有组件通信的 JWT 签名密钥。必须是 32 字节以上的随机字符串。生成命令：openssl rand -hex 32。
  2. mcp-router的MCP_API_TOKEN：这是 Web UI 连接 Router 的 token。格式是 JWT，payload 必须包含{"sub": "web-ui", "exp": 1735689600}（Unix 时间戳，建议设为一年后）。用在线 JWT 生成器即可。
  3. vscode的CODE_SERVER_PASSWORD：这是访问 VSCode Web UI 的密码。不能是弱密码，否则会被暴力破解。

实操心得：./workspace目录必须提前创建（mkdir -p ./workspace），并确保当前用户有读写权限。否则 Shell 和 VSCode 组件会因无法挂载而退出。我第一次部署就卡在这里，日志里只有一句permission denied，排查了两小时才发现是目录权限问题。

4.3 首次启动与验证：五个组件的健康检查清单

部署完成后，执行docker-compose up -d，等待 2-3 分钟。然后逐项验证：

  1. Router 是否存活：curl http://localhost:8081/health，返回{"status":"ok"}即可。
  2. Browser 是否注册：curl http://localhost:8081/api/tools | jq '.tools[] | select(.name=="browser.navigate")'，应返回完整的 tool schema。
  3. Shell 是否注册：同上，查shell.execute。
  4. VSCode 是否注册：同上，查vscode.open_file。
  5. Web UI 是否可访问：浏览器打开http://localhost:8000，应看到 AIO Sandbox 的登录页。输入CODE_SERVER_PASSWORD登录。

终极验证：一个端到端的 MCP 调用

在 Web UI 的 Console 标签页，粘贴以下 JSON 并点击 Send：

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tool_call", "params": { "tool": "shell.execute", "arguments": { "command": "echo 'Hello from AIO Sandbox!'", "timeout": 5 } } }

如果返回：

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "result": { "stdout": "Hello from AIO Sandbox!\n", "stderr": "", "exit_code": 0 } }

恭喜，你的沙箱已打通任督二脉。

常见问题：如果curl返回Connection refused，检查docker-compose ps，看mcp-router容器状态是否为Up。如果不是，docker-compose logs mcp-router查看错误。90% 的情况是policy.json格式错误或MCP_JWT_SECRET太短。

5. 高级应用与避坑指南：那些文档里不会写的实战经验

5.1 如何让 Agent 模型真正“理解”沙箱能力？

很多用户部署完，发现模型调用browser.navigate失败，报错tool not found。问题不在沙箱，而在模型的System Prompt。

正确的 System Prompt 必须包含：

  • 能力声明：明确告诉模型沙箱支持哪些tool。例如：“你在一个 AIO Sandbox 环境中运行，可调用以下工具：browser.navigate,browser.screenshot,shell.execute,file.upload,vscode.open_file。每个工具都有详细的参数说明，请严格按 Schema 调用。”
  • 路径约定：强调所有路径都是/home/user下的相对路径。例如：“所有文件操作路径，如file.upload的path参数，必须是/home/user下的子路径，如documents/report.pdf。绝对路径/tmp/xxx是无效的。”
  • 权限意识：提醒模型权限限制。例如：“shell.execute禁止运行rm -rf、chmod等危险命令。如果需要删除文件，请使用file.delete工具。”

我用的 Prompt 模板（已验证有效）：

你是一个高级 AI Agent，正在 AIO Sandbox 环境中执行任务。该环境提供以下标准化工具： - `browser.navigate(url: str, wait_until: str = "networkidle")`: 导航到网页，`wait_until` 可选值为 "load", "domcontentloaded", "networkidle"。 - `shell.execute(command: str, timeout: int = 10)`: 执行 Shell 命令，`command` 必须是安全的单行命令。 - `file.upload(content: str, path: str)`: 上传文本内容到指定路径，`path` 如 "notes/todo.md"。 - `vscode.open_file(path: str, line: int = 0, column: int = 0)`: 在 VSCode 中打开文件并定位光标。 请始终优先使用这些工具，而非尝试自行构造解决方案。所有路径均相对于 `/home/user`。记住，安全第一，不要尝试越权操作。

注意：不要把整个 MCP Tool Schema 都塞进 Prompt，模型会 parse 不过来。只给它最常用、最核心的 4-5 个工具的简明说明即可。复杂的 Schema，留着让tool_call的 validation 去做。

5.2 文件协作的黄金法则：Browser 下载 → Shell 处理 → VSCode 编辑

这是最典型的多组件协作场景。例如，让 Agent 下载一个 CSV 文件，用csvkit处理，再用 VSCode 编辑结果。

错误做法：模型先browser.download到/home/user/downloads/data.csv，再shell.execute运行in2csv /home/user/downloads/data.csv > /home/user/output.json，最后vscode.open_file打开/home/user/output.json。问题在于：browser.download的默认路径是/home/user/downloads/，但shell.execute的in2csv命令可能不存在（容器里没装csvkit）。

正确链路：

  1. browser.download时，指定save_as: "data.csv"，文件会存到/home/user/downloads/data.csv。
  2. shell.execute运行pip3 install csvkit && in2csv /home/user/downloads/data.csv > /home/user/output.json。pip3 install会临时安装包，in2csv就绪。
  3. vscode.open_file打开/home/user/output.json。

更优实践：把常用工具（csvkit,jq,yq）预先装进 Shell 组件的镜像里。修改Dockerfile：

FROM aio-sandbox/shell-base:v0.5.2 RUN pip3 install csvkit jq yq

然后docker build -t my-shell .，在docker-compose.yml中替换image。这样每次启动都自带工具，无需pip3 install，更快更稳定。

实操心得：browser.download的save_as参数，决定了文件在沙箱内的最终路径。不要依赖默认路径，显式指定，避免歧义。我曾因没指定save_as，导致文件名含空格（report final.csv），shell.execute调用时忘了加引号，命令直接报错。

5.3 VSCode 插件的“隐形杀手”：Python 环境的陷阱

VSCode 组件里预装了 Python 插件，但它的 Python 解释器路径是/usr/bin/python3，而这个 Python 环境是“纯净”的，没有requests,pandas等常用库。

问题场景：模型让 VSCode 运行一个 Python 脚本script.py，内容是import requests; print(requests.get('https://api.github.com').json())。VSCode 报错ModuleNotFoundError: No module named 'requests'。

解决方案有二：

  • 方案一（推荐）：用 Shell 预装。在shell.execute中运行pip3 install requests pandas numpy。这些包会安装到/usr/local/lib/python3.x/site-packages/，VSCode 的 Python 插件默认使用系统 Python，因此能识别。
  • 方案二：配置 VSCode 的 Python 解释器。在 VSCode 的 Command Palette (Ctrl+Shift+P) 中，运行Python: Select Interpreter，然后选择/usr/bin/python3。但这只是告诉 VSCode 用哪个解释器，不解决包缺失问题。

注意：pip3 install的包是全局的，所有用户共享。如果不同 Agent 需要不同版本的包（如一个要pandas==1.5.3，另一个要pandas==2.0.0），方案一就不适用了。此时，必须为每个 Agent 创建独立的 virtualenv，但这超出了 AIO Sandbox 的默认能力，需要定制 Shell 组件。

5.4 安全审计的“最后一道防线”：如何读懂 Audit Log？

Audit Log 不是摆设，它是你发现异常的唯一窗口。日志格式是 JSON，关键字段：

  • timestamp: 操作发生时间（UTC）。
  • request_id: 全局唯一 ID，串联一次完整调用（tool_call→tool_result）。
  • component: 执行组件（browser,shell,vscode）
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