AIO Sandbox：为AI Agent打造一体化可定制的沙箱环境

引言

AI Agent 在执行复杂任务时，常需在浏览器、代码执行、文件系统之间无缝切换。然而，传统多沙箱方案常面临环境割裂、数据搬运繁琐、鉴权复杂等挑战。AIO Sandbox 通过一个 Docker 镜像整合所有核心能力，提供统一文件系统与鉴权机制，并支持高度定制化镜像，显著提升了 Agent 任务的执行效率与交付质量。

背景

随着 LLM 的持续演进，AI 的应用形态经历了三代跃迁：

• Chatbot：对话式交互，回答问题

• Copilot：辅助协作，提升效率

• Agent：自主执行，完成任务

Agent 能够自主感知环境、规划步骤、调用工具，能够像人类一样操作计算机：自动浏览网页收集信息、生成并运行代码分析数据、执行系统命令管理文件，甚至通过可视化界面完成复杂的多步骤操作。这种能力使 Agent 的交付成果接近甚至超越人类专业水准。

痛点

1. 🧩 环境割裂：多个单功能沙盒（如 E2B 支持代码执行，Browserbase 支持浏览器）迫使 Agent 通过 NAS/OSS 跨沙箱传输数据，这增加了延迟与复杂度。例如，深度研究 Agent 完成“将一篇论文 Paper 做成 PPT”的任务时，需在多沙箱间交换数十个中间文件（JSON 配置、图表图片、预览截图等），从而增加了整个 Agent 系统的复杂度和开销。

不同功能沙箱共享协作

2. 🎁 定制困难：不同类型的 Agent 需要预装不同的技术栈。传统沙箱通常提供统一的预装环境，无法满足所有 Agent 的个性化需求。

不同 Agent 在沙盒环境的预装包不同

3. 🔒 安全隔离难：既要让 Agent 获得真实系统能力（网络、文件、浏览器、GPU），又要实现强隔离，避免越权与数据外泄。

4. 🖥️ 可视化交互困难：复杂 Agent 任务需要人工接管，功能沙箱需集成 VNC、Terminal、VSCode 以保持一致体验，并支持分辨率切换、截图与 GUI 视觉操作。

5. 🌐 浏览器环境复杂度高：面临反自动化与指纹风控、CDP 不稳定性、带用户名密码的代理支持不完善以及 GUI 操作缺失等问题。

一台配置完善的电脑能显著提升人类的办公效率；同样，一个功能强大的沙箱环境也能提升 Agent 的任务质量与执行速度。

AIO Sandbox 简介

AIO Sandbox 在单一沙盒环境内集成了浏览器、代码执行、终端、可视化接管、正反向代理、MCP、鉴权等基础功能。它支持根据需求进行沙盒环境定制，赋能不同 AI Agent 在一个统一的容器中更高效地完成任务。

• 官网：sandbox.agent-infra.com

• Github：github.com/agent-infra/sandbox

• API：sandbox.agent-infra.com/api

• 论文：arxiv.org/pdf/2509.02544#S2.SS2

AIO（All-in-One）沙箱

特性

• 📦 开箱即用：通过 /mcp 协议直连沙箱能力，同时提供API / SDK定制沙箱工具集。

• 🚀 秒启动：沙盒全服务启动在秒级完成，预缓存/冷启动后可达到毫秒级拉起。

• 🌈 定制化：各垂直场景的 Agent 需配套领域工具与依赖；AIO 以统一镜像基座，用约定式路由和服务配置支持按需扩展。

• 🌐浏览器：集成 Web Infra 的 RS 轻量内核，提供 CDP、截图、纯视觉 GUI 操作、Proxy 代理配置。

• 🔄人工接管：提供 浏览器 VNC、Code Server、Terminal，支持任务中途人工接管与调试。

• 📡代理与转发：支持带账密的正向代理；将 {port}-{domain} 泛域名或 /proxy|/absproxy/{port} 路径映射到沙箱内服务（便于预览/演示）。

• 🔒安全鉴权：JWT Bearer 访问控制；对无法携带 Header 的链接提供短时票据（Short-Lived Ticket）。

AIO Sandbox

示例

指令

帮我设计一个有趣的网站，为在上小学的孩子介绍侏罗纪和白垩纪时期的蜥脚类恐龙。希望网站是卡通风格的。

回放

Replay：

使用的 AIO 功能

• 浏览器操作

  • DOM 操作（/v1/browser/info）

  • 截图（/v1/browser/screenshot）

  • 视觉操作（/v1/browser/actions）

• 执行命令（/v1/shell/exec）

• 文本编辑器工具（/v1/file/str_replace_editor）

• 端口转发（反向代理）

指令

搜索关于字节跳动Seed1.6模型的新闻，然后以现代风格编写一个网页并部署

回放

Replay：

指令

根据这张 OSWorld 图片，请在互联网上查找最新信息并为其设计一个现代化的网站。

回放

Replay：

指令

玩 Poki 2048 游戏

回放

Replay：

更多示例请见：https://seed-tars.com/showcase/ui-tars-2

快速上手

云端

一键部署 All-in-One Sandbox 应用——函数服务-火山引擎：

https://www.volcengine.com/docs/6662/1851199

云函数部署 AIO Sandbox

本地

前置需要安装 Docker（见文末参考1），一键本地启动：

docker run --rm -it -p 8080:8080 enterprise-public-cn-beijing.cr.volces.com/vefaas-public/all-in-one-sandbox:latest

本地 Docker 启动

系统架构

整体

AIO Sandbox 面向 Agent 提供 Browser、File、Shell、Code 等基础能力，提供可扩展性，支持开发者根据 Agent 需求组合与定制专属沙箱（如 AIO Sandbox for 移动端/医疗/法务/金融/科研）。

沙箱定制程度依次递增：

• Standard（开箱即用）：通过 /mcp 接入点对 Agent 即插即用，适用于快速 PoC Agent 验证。

• Custom Toolset（工具 / Skills 扩展）：不改镜像，基于 SDK / API 增加或编排工具（如增加 web_search 搜索）；同时扩展出 Skills 实现特定沙盒任务的自动化处理。

• Custom Image（定制镜像）：基于 FROM aio.sandbox 基础镜像，安装特定的基础依赖（如多媒体/图像处理等），挂载自定义服务（例如 /custom_tools/ocr 图像识别）。

Sandbox 可扩展架构

基础组件

AIO Sandbox 组件图

浏览器

面向 Agent 的浏览器环境，核心在于提供出CDP和 VNC。主流 Browser Use 框架均可直接使用。

AIO 提供了基于 x11 的浏览器 GUI 视觉操作接口，可以与 CDP 方式组合，实现更高效、更低风控率的 Browser Use 方案。

AIO Sandbox Browser 架构

CDP

CDP（Chrome Devtools Protocol）是一种用于与 Chrome 或 Chromium 浏览器通信的协议，通过 WebSocket 提供浏览器控制 API，可以执行导航与加载、DOM 操作、JS 执行/调试、网络拦截与模拟、截图与渲染、安全与权限等。

为更直观了解，以下示例是用 CDP 发起一个页面导航指令：

'/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome' 
--disable-gpu 
--user-data-dir=./test 
--remote-debugging-port=9222 
https://www.chromestatus.com

访问 http://localhost:9222/json/version，其中 webSocketDebuggerUrl 即为 CDP 地址：

$ curl http://localhost:9222/json/version
{
"Browser": "Chrome/141.0.7390.66",
"Protocol-Version": "1.3",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36",
"V8-Version": "14.1.146.11",
"WebKit-Version": "537.36 (@95681a3c3d516c397b75ff45b8980c1088666775)",
"webSocketDebuggerUrl": "ws://localhost:9222/devtools/browser/a6c5f19f-5d24-4bed-ba08-9c15cf5aeedb"
}

与 CDP 建立 WebSocket 连接后，即可执行浏览器指令：

Navigate www.toutiao.com

注：AIO Sandbox 不直接暴露 CDP 接口 /json/version，而是通过 uvicorn 服务中转 CDP 并增加了心跳检测，避免出现 WebSocket 断连问题。

GUI 视觉操作

截图

不同于基于 CDP 的截图，视觉截图 /v1/browser/screenshot 包含 Tabs（即整个浏览器窗口），操作也面向整个浏览器窗口。

GUI 浏览器截图（Tabs）

与 CDP 的浏览器操作不同，视觉操作 /v1/browser/actions 旨在模拟人类行为进行点击、输入、滑动等，可以有效减少目标网站的风控策略。

统一动作空间

将 GUI 操作抽象为可组合的最小原子动作，如移动鼠标、点击、拖动、滚动、按键、输入文本，以及额外的工具函数如等待，尽可能对齐 VLM 视觉模型在执行实际动作的一致性。

action_type	描述	必需参数	可选参数
MOVE_TO	移动鼠标到指定位置	x, y	–
MOVE_REL	移动当前鼠标的相对位置	x_offset，y_offset	–
CLICK	点击操作	–	x, y, button, num_clicks
MOUSE_DOWN	按下鼠标按钮	–	button
MOUSE_UP	释放鼠标按钮	–	button
RIGHT_CLICK	右键点击	–	x, y
DOUBLE_CLICK	双击	–	x, y
DRAG_TO	拖拽到指定位置	x, y	–
DRAG_REL	当前鼠标拖拽的相对位置	x_offset，y_offset	–
SCROLL	滚动操作	–	dx, dy
TYPING	输入文本	text	–
PRESS	按键	key	–
KEY_DOWN	按下键盘按键	key	–
KEY_UP	释放键盘按键	key	–
HOTKEY	组合键	keys (数组) 例如：[“ctrl”, “c”]	–
WAIT	等待 duration 时间（秒 s）	–

接管

当 Browser Use 遇到需要登录的情况时，通常需要人工接管。这需要提供可交互的浏览器界面，目前有两种做法：

1. VNC 接管：AIO Sandbox 提供 /vnc/index.html 页面，用户可直接交互。

2. 前端通过 CDP 连接，在 Canvas 上实时重绘完整浏览器界面；我们将前端部分封装成组件 @agent-infra/browser-ui。如下左为实际浏览器，右为 browser-ui 投屏：

两种接管方式的差异大致如下：

对比维度	VNC	Canvas+CDP（Chrome DevTools Protocol）
技术原理	远程桌面协议，传输整个屏幕像素	通过 CDP 控制浏览器，Canvas 渲染内容
传输协议	RFB (Remote Framebuffer)	WebSocket + CDP
传输内容	完整浏览器画面（有 Tabs）	仅浏览器当前 page 内容（默认没有 Tabs，可单独实现）
带宽占用	高（10-50 Mbps）	低（1-5 Mbps）
延迟	较高（50-200ms）	较低（10-50ms）
CPU占用	高（桌面编码）	低（仅浏览器渲染）
内存占用	高（需要完整桌面环境）	低（仅浏览器进程）
控制范围	整个浏览器	仅浏览器内部页面
自动化能力	基础（鼠标键盘模拟）	强大（DOM操作、网络拦截、JS注入等）
多窗口支持	✅ 支持	❌ 仅单个浏览器窗口
文件操作	✅ 可以操作本地文件	❌ 受浏览器沙箱限制

命令行解释器

对于 Coding Agent，大部分任务都可以通过命令行执行完成。设计 Shell 模块时，以 OpenHands 的 CmdRunAction（见文末 参考 2）为执行引擎，配合 tmux，实现多会话（multi-session）执行能力。

文件操作

文件/代码编辑只需要两个工具就足够：

1. 文件增改查：封装文件读取/写入/列目录/新建/上传/下载等基础 I/O，配合路径校验与权限控制，覆盖通用文件操作场景。

2. 文本编辑器：实现面向模型的细粒度编辑工具 strreplaceeditor（见文末参考3），支持：

   • view（查看文件或目录，含行范围）

   • str_replace（精确字符串替换）

   • insert（按行插入，旧版支持）

   • undo_edit（撤销）

代码执行

综合权衡语言覆盖与镜像体积，AIO Sandbox 使用 Sandbox Fusion（见文末参考4）里的Python 3.10/3.11/3.12与Node.js 22运行时，并为代码执行提供一体化的安全隔离环境。

MCP Servers 聚合器

通过统一入口 /mcp 聚合多个 MCP Server（例如 chrome-devtools-mcp），支持参数级过滤，并可为工具名添加前缀（namespacing）。

/mcp 支持 MCP Servers 过滤

按 search 过滤 MCP Servers。后续将扩展标签（tags）与类别（category）等多维过滤，减少冗余调用并降低模型 token 开销。

代理

在 Agent 沙箱里，一般涉及两类场景，分别对应正反向代理：

1. 正向代理：Browser Use Agent 可访问私有/全球网络

2. 反向代理：Coding Agent 在沙箱内开发的服务对外开放，供用户侧预览

正向代理

使用 TinyProxy 代理服务器，可绕过地理限制、访问受限内容或在企业内网中提供安全访问。

AIO Sandbox 正向代理原理

为什么 Chrome 有 –proxy-server 指定代理，仍要引入 TinyProxy 代理服务器？

在 Chromium 官方文档（见文末参考5）写明，其不会使用任何嵌入在代理设置里的用户名/密码（例如 http://user:pass@host:port 这种），认证需要通过单独的质询弹窗，这会影响整个 Browser Use 的正常使用（如下图）：

带用户名密码代理会出现弹窗

反向代理

AIO Sandbox 反向代理原理

AIO Sandbox 提供两种访问内部服务端口的方法：

1. subdomain 泛域名转发（推荐）：只要满足 ${port}-${domain} 的域名格式，都会被转发到沙盒内的相应端口上。

2. subpath 子路径转发：对于路由敏感服务（如前端项目），可能会因额外的 /proxy|absproxy/${端口} 路径造成资源匹配 404 等问题。

鉴权

Agent 在沙箱里会产生用户数据。为在不侵入、不修改任何既有业务路由配置、同时不增加未来扩展的路由配置心智负担的前提下，实现 AIO Sandbox 全局统一鉴权，其内部 Nginx 网关层设计了“非对称加密+JWT”反向代理架构来实现鉴权：

如何开启（一次配置）

• 生成密钥对

openssl genrsa -out private_key.pem 2048
openssl rsa -in private_key.pem -pubout -out public_key.pem
echo "密钥对生成完毕！"

• 启动服务（带公钥开启鉴权），使用环境变量 JWT_PUBLIC_KEY

export JWT_PUBLIC_KEY=$(cat public_key.pem | base64)
JWT_PUBLIC_KEY="${JWT_PUBLIC_KEY}"

签发 JWT

业务服务用私钥生成一个有效期为 1 小时的 JWT。以下是简化的脚本来生成 JWT，实际中业务后端应使用成熟的 JWT 库：

# 这是一个简化的脚本来生成JWT，实际中业务后端应使用成熟的 JWT 库
base64url_encode() { openssl base64 -e -A | tr '+/''-_' | tr -d '='; }
header='{"alg":"RS256","typ":"JWT"}'
exp_time=$(($(date +%s) + 3600))
payload="{"exp":${exp_time}}"
to_be_signed="$(echo -n "$header" | base64url_encode).$(echo -n "$payload" | base64url_encode)"
signature=$(echo -n "$to_be_signed" | openssl dgst -sha256 -sign private_key.pem | base64url_encode)
jwt="${to_be_signed}.${signature}"
echo "JWT已生成: ${jwt}"

使用

1. Header 鉴权

curl --silent -X GET "http://localhost:8080/v1/sandbox" 
-H "Authorization: Bearer ${jwt}"

2. 短时票据鉴权示例（以 VNC 页面访问为例）：直接访问无法通过加 Header 方式完成鉴权，只能通过 ?ticket= 票据以 query 参数方式发起访问。

• 使用 JWT 从通用端点获取票据（默认有效期是 30s，可通过 TICKET_TTL_SECONDS 环境变量配置增加）

echo "使用JWT换取通用的一次性票据..."
ticket_response=$(curl --silent -X POST "http://localhost:8080/tickets" 
-H "Authorization: Bearer ${jwt}")

ticket=$(echo "$ticket_response" | jq -r .ticket)
expires=$(echo "$ticket_response" | jq -r .expires_in)
echo "获取成功！票据: ${ticket}, 有效期: ${expires}秒"

• 客户端构建并使用 VNC URL：现在，即可使用获取到的 ${ticket} 变量来构建 VNC URL 并发起访问。

# Bash脚本模拟客户端拼接URL
vnc_url="http://localhost:8080/vnc/index.html?ticket=${ticket}&path=websockify%3Fticket%3D${ticket}"
echo "客户端构建的最终URL: ${vnc_url}"
# 模拟访问 (实际应在浏览器中进行)
# curl -I "${vnc_url}"

扩展与生态

定制镜像

在 AIO Sandbox 中，将按约定目录方式自动挂载服务进程（supervisord）和服务路由（Nginx）。

• 服务进程目录：/opt/gem/supervisord/*.conf

• 路由目录：/opt/gem/nginx/*.conf

如果在 AIO 镜像基础上定制服务和路由，可参考以下镜像代码：

FROM enterprise-public-cn-beijing.cr.volces.com/vefaas-public/all-in-one-sandbox:latest
# ----------------------
# 安装额外系统依赖（若有）
# installed path: /usr/bin/*
# ----------------------
RUN set -eux; 
apt-get update; 
apt-get install -y --no-install-recommends 
${your_system_dep} 
--no-install-recommends; 
# clean up
apt-get clean && 
rm -rf /var/lib/apt/lists/*;
# ----------------------
# npm 安装（若有）
#
# ----------------------
RUN npm i -g ${your_npm_package}
# ----------------------
# python pip 安装（若有）
# installed path: /usr/local/bin/*
# ----------------------
RUN pip install ${your_python_package}
# 添加自定义 Server 服务
COPY ./supervisord.agent_server.conf /opt/tiger/run/supervisord/agent_server.conf
# 绑定 Nginx 路由
COPY ./nginx.agent_server.conf /opt/gem/nginx/nginx.agent_server.conf
# # 若不需要 AIO 里的服务，可进行删除，例如 Code Server
# ## 删除 Code Server 进程和路由
# RUN rm -rf /opt/gem/supervisord/supervisord.code_server.conf
# ## 删除 Code Server 路由
# RUN rm -rf /opt/gem/nginx/code_server.conf

SDK 集成

借助 fern（见文末参考6），可将 AIO Sandbox 里的接口文档直接转成 Python / Go / Node.js SDK。以 Python 为例，仅需几行代码即可串联起 AIO Sandbox 的核心功能：

from agent_sandbox import Sandbox
client = Sandbox(base_url="http://localhost:8080")
# Execute Shell
shell_res = client.shell.exec_command(command="ls -la")
print(shell_res.data.output) # /home/gem
# Browser Screenshot
screenshot = client.browser.screenshot()
print(screenshot)
# Get Browser CDP
browser_info = client.browser.get_browser_info()
cdp_url = browser_info.data.cdp_url # ws://
# Read File
file_res = client.file.read_file(file="/home/gem/.bashrc")
print(file_res.data.content)

更多使用示例参考：agent-infra/sandbox#exampleshttps://github.com/agent-infra/sandbox/tree/62e910bae02239f69f749b16a1a78d8deb30c533/examples

browser-use

只需增加 4 行代码即可接入社区的 browser-use（https://github.com/browser-use/browser-use）：

browser-use + AIO Sandbox

完整代码见：文末参考7

LangGraph-DeepAgents

LangGraph-DeepAgents + AIO Sandbox

完整代码见：langgraph-deepagents#main.py

自定义工具集

可使用 API / SDK 来组合 Agent 所需要的高阶工具集，例如 link_reader 给 URL 地址返回页面内容：

from openai import OpenAI
from agent_sandbox import Sandbox
import json
client = OpenAI(
api_key="your_api_key",
)
sandbox = Sandbox(base_url="http://localhost:8080")
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "link_reader",
"description": "渲染并读取网页，返回标题、正文与最终URL（基于CDP）。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"url": {"type": "string", "format": "uri"},
"timeout_ms": {"type": "integer", "default": 30000}
},
"required": ["url"]
}
}
}]
async def link_reader(url: str, timeout_ms: int = 30_000) -> dict:
cdp_url = sandbox.browser.get_browser_info().cdp_url
async with async_playwright() as p:
browser = await p.chromium.connect_over_cdp(cdp_url)
try:
page = await browser.new_page()
await page.goto(url, wait_until="networkidle", timeout=timeout_ms)
title = await page.title()
text = await page.evaluate("document.body.innerText || ''")
return {"final_url": page.url, "title": title, "text": text[:8000]}
finally:
await browser.close()

部署

目前最佳的公有云部署形态是函数计算，并基于 Sandbox 指定实例访问能力：

一键部署 All-in-One Sandbox 应用——函数服务-火山引擎：

https://www.volcengine.com/docs/6662/1851199

火山引擎- 函数服务 – 一键部署 AIO

总结与展望

AIO Sandbox 提供一体化、可定制的基座环境（Agent Env），使 Agent 能在同一环境中完成浏览、执行代码、运行命令与文件操作等多样化任务，并支持根据不同 Agent 定制专属的领域沙盒。这一沙盒体系也将伴随 Agent 智能上限的提升与开发者创造力的激发，持续进化与扩展。

未来，AIO Sandbox 将围绕稳定性、可观测性与生态集成持续打磨，不断完善评测体系与最佳实践，推动其在更多大规模、高要求的 Agent 应用场景中实现稳健落地与高效运行。

附录

名词解释

名词	解释
Agent	在 LLM 语境下，AI Agent 是某种能自主理解意图、规划决策、执行复杂任务的智能体。Agent 并非 ChatGPT 升级版，它不仅告诉你“如何做”，更会帮你去做。如果 Copilot 是副驾驶，那么 Agent 就是主驾驶。类似人类“做事情”的过程，Agent 的核心功能可归纳为三个步骤的循环：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action）。
Copilot	Copilot 是指一种基于人工智能的辅助工具，通常与特定的软件或应用程序集成，旨在帮助用户提高工作效率。Copilot 系统通过分析用户的行为、输入、数据和历史记录，提供实时建议、自动化任务或增强功能，帮助用户做出决策或简化操作。
AIO	All-In-One，指将多种能力（Browser、Code Execution、Shell、File、可视化接管、鉴权、代理等）在单一镜像/实例内集成，减少跨环境切换与数据搬运。
Sandbox	受控、隔离的执行环境。用于运行浏览器、代码或命令行，控制资源与权限，降低对宿主系统的影响与风险。
CDP	CDP（Chrome Devtools Protocol）是一种用于与 Chrome 或 Chromium 浏览器通信的协议。它允许开发人员通过发送命令和接收事件来与浏览器进行交互，以便进行调试、分析和自动化浏览器操作。CDP 提供了一组定义了浏览器行为和功能的 API（Application Programming Interface)。
VNC	VNC 是一套“远程桌面共享/控制”技术与工具族，基于 RFB（Remote Framebuffer）协议工作。核心思想：把远程主机的屏幕帧缓冲（像素）编码后通过网络传输到客户端，同时把客户端的键盘、鼠标事件回放到远程主机，实现跨平台远程操作。
MCP	Model Context Protocol（模型上下文协议）是一个开放协议，它规范了应用程序如何为 LLMs 提供上下文。可以将 MCP 想象为 AI 应用的 USB-C 端口。就像 USB-C 提供了一种标准方式，让你的设备连接到各种外设和配件，MCP 也提供了一种标准方式，让你的 AI 模型连接到不同的数据源和工具。
Browser Use	Agent 通过浏览器完成搜索、登录、点击、表单填写、下载等任务的总称，既可走 CDP 指令，也可走 GUI 视觉操作。
OpenHands	OpenHands 是一个开源的 AI 软件开发代理平台（AI Software Developer Agent Platform），用于训练、评测和运行能够在真实开发环境中“自主编程”的大语言模型（LLM）。它最初以 OpenDevin 名义发布，后更名为 OpenHands，由 All Hands AI 社区维护。

参考

1. Docker：
   https://www.docker.com/get-started/
2. CmdRunAction：
   https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/2bbe15a329e35f5156cdafcbe63c3fd54978ff98/openhands/runtime/utils/bash.py#L494-L681
3. strreplaceeditor：
   https://docs.claude.com/zh-CN/docs/agents-and-tools/tool-use/text-editor-tool
4. Sandbox Fusion：
   https://bytedance.github.io/SandboxFusion/
5. Chromium 官方文档：
   https://chromium.googlesource.com/chromium/src/%2B/HEAD/net/docs/proxy.md#proxy-credentials-in-manual-proxy-settings
6. fern：
   https://buildwithfern.com/learn/sdks/overview/introduction
7. 完整代码：
   https://github.com/agent-infra/sandbox/blob/b950470e6d70eabf9941b9a98a0affd15dd2e86c/sdk/python/examples/browser-use-integration/main.py
8. UI-TARS-2 Technical Report: Advancing GUI Agent with Multi-Turn Reinforcement Learning：
   https://arxiv.org/pdf/2509.02544
9. AIO Sandbox: All-in-One Sandbox for AI Agents & Developers：
   https://medium.com/coding-nexus/aio-sandbox-all-in-one-sandbox-for-ai-agents-developers-b0a5ca4cf2a8
10. Agentic AI基础设施实践经验系列（二）：专用沙盒环境的必要性与实践方案：
    https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-ai-sandbox-practice/
11. Writing effective tools for AI agents—using AI agents：
    https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents
12. Unifying the Computer Use Action Space：
    https://scrapybara.com/blog/unified-action-space