E2B 基础设施

E2B 是一个用于 AI 代码解释的开源基础设施。在我们的主仓库 e2b-dev/e2b 中，我们提供了 SDK 和 CLI，帮助您自定义和管理环境，并在云端运行您的 AI 代理。

本仓库包含了支撑 E2B 平台运行的基础架构。

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md，了解您可以为 E2B 基础设施做出贡献的方式。

自托管

阅读 自托管指南，了解如何自行搭建该基础设施。该基础设施使用 Terraform 进行部署。

支持的云服务商：

• 🟢 GCP
• 🟢 AWS（测试版）
• Azure
• 通用 Linux 服务器

E2B Infrastructure 快速上手指南

E2B Infrastructure 是驱动 E2B 平台的底层设施，专为 AI 代码解释器设计。本指南将帮助您通过 Terraform 在自有云环境中部署该基础设施。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux、macOS 或 Windows (WSL2)
• 核心依赖：
  • Terraform (推荐最新稳定版)
  • Git
• 云服务商账号：
  • GCP (Google Cloud Platform)：已全面支持 🟢
  • AWS (Amazon Web Services)：Beta 测试阶段 🟢
  • 注：Azure 和通用 Linux 机器暂不支持
• 凭证配置：
  • GCP: 确保 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量已设置，或已运行 gcloud auth application-default login。
  • AWS: 确保已配置 ~/.aws/credentials 或通过环境变量设置 AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY。

国内开发者提示：如果拉取 Terraform Provider 或模块速度较慢，可配置国内镜像源加速。 设置环境变量（以阿里云镜像为例）：

export TF_PLUGIN_CACHE_DIR="$HOME/.terraform.d/plugin-cache"
# 具体 mirror 配置需在 .terraformrc 文件中定义

安装步骤

1. 克隆仓库 获取基础设施代码：

   git clone https://github.com/e2b-dev/infra.git
   cd infra
   

2. 初始化 Terraform 根据您选择的云提供商，进入对应的目录并初始化。

   • 对于 GCP 用户：

     cd gcp
     terraform init
     

   • 对于 AWS 用户 (Beta)：

     cd aws
     terraform init
     

3. 配置参数 复制示例配置文件并根据实际情况修改（如项目 ID、区域等）：

   cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars
   # 使用编辑器修改 terraform.tfvars 文件
   # vim terraform.tfvars
   

4. 部署基础设施 执行以下命令规划并应用资源：

   terraform plan
   terraform apply
   

   确认输入 yes 后，Terraform 将自动在您的云账号中创建所需资源。

基本使用

部署完成后，您将得到运行 E2B 服务所需的云端环境（包括 Kubernetes 集群、数据库、消息队列等）。

1. 获取连接信息 部署成功后，Terraform 会输出关键的端点信息（Endpoint URLs）和 API Key。请保存这些输出值，它们类似于：

   api_url = "https://api.your-domain.com"
   sandbox_api_url = "https://sandbox.your-domain.com"
   

2. 连接 E2B SDK 在您本地的 AI 代理项目中，使用主仓库 e2b-dev/e2b 提供的 SDK，并将配置指向您自托管的地址：

   from e2b import Sandbox, ApiClient
   
   # 初始化为自托管模式
   client = ApiClient(
       api_key="YOUR_GENERATED_API_KEY",
       base_url="https://api.your-domain.com" # 替换为 terraform apply 输出的地址
   )
   
   # 启动一个代码解释器沙箱
   sandbox = Sandbox(client=client, template="base")
   
   # 执行代码
   execution = sandbox.run_code("print('Hello from self-hosted E2B!')")
   print(execution.logs.stdout)
   

3. 验证运行 观察控制台输出，若成功打印消息，说明自托管基础设施已正常工作，您的 AI Agent 现在可以在您控制的云环境中安全地执行代码。

详细的高级配置和自定义选项，请参阅仓库中的 self-host.md 文档。