在AgentENV中运行Python代码：从拉取模板到执行命令的极简教程

在AgentENV中运行Python代码从拉取模板到执行命令的极简教程【免费下载链接】AgentENVAgentENV (AENV) is a distributed platform for running agent environments at scale.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/age/AgentENVAgentENVAENV是一个用于大规模运行 AI Agent 环境的分布式沙箱平台基于 Firecracker 微虚拟机支持快速启动、暂停、快照与分叉。本教程带你用aenvCLI 在5 步之内完成拉取 Python 模板 → 启动沙箱 → 在沙箱里执行 Python 代码 → 上传下载文件 → 清理资源全程无需编写任何示例工程。一、准备工作部署 AgentENV 并安装 aenv CLI运行前需要一台满足以下条件的 Linux 服务器详见 quickstart.md要求说明内核版本Linux 6.8 及以上虚拟化可访问/dev/kvmFirecracker 微虚拟机方式 A安装脚本推荐同时装好服务器和 CLIcurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kvcache-ai/AgentENV/main/scripts/install.sh | sudo bash sudo systemctl start aenv方式 BDocker 部署docker pull ghcr.io/kvcache-ai/aenv-server:latest docker run -d --name aenv-server --privileged -v /dev:/dev -p 8000:8000 ghcr.io/kvcache-ai/aenv-server:latest安装完 CLI 后方式 A 已包含用 API Key 完成认证aenv auth # AENV server URL [http://localhost:8000]: http://127.0.0.1:8000 # API key: 粘贴首次启动生成的密钥 Key 的获取位置本机安装为sudo cat /var/lib/aenv/secrets/api-keyDocker 方式为docker exec aenv-server cat /workspace/env/secrets/api-key。二、一键拉取 Python 模板把镜像变成可秒启的沙箱模板Template是 AgentENV 的核心概念它把 OCI 镜像预先烘焙成可复用的启动快照之后的每次aenv start都能以毫秒级速度拉起沙箱。只需一条命令导入官方 Python 3.12 镜像并命名为pythonaenv pull python:3.12-slim --name python该命令默认会阻塞等待构建完成执行结束后模板即处于就绪状态。相关文档见 templates.md实现位于 pull.rs。三、启动沙箱获取 Sandbox ID使用-d参数以分离模式启动把返回的沙箱 ID 存入变量方便后续执行命令SANDBOX_ID$(aenv start python -d)不加-d时aenv start会直接进入交互式 Shell。其他常用参数详见 sandboxes.md--timeout 秒设置沙箱存活时间默认 300 秒到期自动暂停Auto-Eviction--volume 挂载路径卷名挂载持久化卷四、在沙箱中执行 Python 代码aenv exec可在沙箱内运行任意一次性命令并流式回传输出退出码与远端命令一致。本教程的示例程序直接内联在命令中无需任何源文件aenv exec $SANDBOX_ID python -c from statistics import mean temperatures [21.5, 23.0, 22.4, 24.1] print(faverage temperature: {mean(temperatures):.2f} C) 预期输出average temperature: 22.75 C 至此一个独立的 Python 运行环境就跑起来了。若远端命令的参数与aenv自身参数冲突可在命令前加--转义如aenv exec $SANDBOX_ID -- mycmd --timeout 10。命令实现见 exec.rs。五、进阶交互式连接与文件传输操作命令说明交互式 Shellaenv connect $SANDBOX_ID附加快照式终端沙箱已暂停会自动恢复上传文件aenv upload $SANDBOX_ID ./app.py /workspace/app.py自动创建缺失的远程目录下载文件aenv download $SANDBOX_ID /workspace/result.txt ./结果回传本地暂停 / 恢复aenv pause/aenv resume暂停立即释放 CPU 和内存对于真实项目典型工作流是上传代码 →exec运行 →download取回结果。详细参数说明见 working.md。六、清理资源删除沙箱与模板用完即删保持环境干净aenv delete $SANDBOX_ID # 终止并删除沙箱 aenv template delete python # 删除 Python 模板七、总结与延伸阅读步骤命令作用1️⃣ 拉模板aenv pull python:3.12-slim --name python镜像 → 可秒启模板2️⃣ 启沙箱SANDBOX_ID$(aenv start python -d)毫秒级启动3️⃣ 跑代码aenv exec $SANDBOX_ID python -c ...流式执行输出4️⃣ 清理aenv deleteaenv template delete释放资源本教程的完整原文见官方用例文档 python.md。想进一步探索推荐阅读quickstart.md — 完整部署快速上手starting.md — 模板热启动 vs OCI 冷启动index.md — 快照与分叉让环境分身并行architecture.md — AgentENV 整体架构【免费下载链接】AgentENVAgentENV (AENV) is a distributed platform for running agent environments at scale.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/age/AgentENV创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考