LibreAI / ИИ-агенты / SandboxFusion
// agents · bytedance/SandboxFusion

SandboxFusion

SandboxFusion — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от bytedance (bytedance/SandboxFusion на GitHub). У него 1 072 звезды на GitHub и 103 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 14 июля 2026.

ByteDance's SandboxFusion: a secure sandbox for running and judging LLM-generated code in 20+ languages.

★ 1,1 тыс. звёзд⑂ 103 форкаApache-2.0обновлено июль 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
bytedance/SandboxFusion
Звёзды GitHub
1 072
Форки
103
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
14 июля 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide whether you need just code execution or the full online-judge evaluation datasets, and which languages your workloads use.

  2. Get the project

    Clone the repository and build the base and server Docker images, or set up the manual Conda and Poetry environment.

  3. Install and configure

    Adjust the server image's base reference as documented and start the sandbox container.

  4. Run your first task

    Send code-execution or judging requests to the local service and integrate it into your evaluation or RL pipeline.

// возможности

Почему его любят

Multi-language code runner

Runs and returns results for snippets across Python, C++, C#, Go, Java, Node.js, TypeScript, Rust, and many more languages, with pytest, go test, JUnit, and Jest support and Jupyter-mode execution.

GPU execution modes

Supports CUDA and Python GPU workloads in addition to CPU execution.

Online judge for known datasets

Implements evaluation for datasets such as HumanEval, MultiPL-E, CodeContests, MBPP, MBXP, MHPP, CRUXEval, NaturalCodeBench, PAL-Math, and verilog-eval.

Docker-first deployment

Documented two-image Docker build (base plus server) with host-network mode keeping the service local-only by default.

Per-language runtime installers

Runtime folders contain install scripts so you can add or trim language support, for example the Python runtime.

Development tooling

Make targets cover running with hot reload, the full test suite, individual test cases with debugging, and code formatting.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the sandbox source and its Docker scripts.

    git clone https://github.com/bytedance/SandboxFusion.git
    cd SandboxFusion
  2. Build the Docker images

    Build the base image, point the server Dockerfile at it, then build the server image, exactly as the README documents.

    docker build -f ./scripts/Dockerfile.base -t code_sandbox:base .
    sed -i '1s/.*/FROM code_sandbox:base/' ./scripts/Dockerfile.server
    docker build -f ./scripts/Dockerfile.server -t code_sandbox:server .
  3. Run the sandbox service

    Host-network mode keeps it reachable only at 127.0.0.1:8080 on Linux.

    docker run -d --rm --network host code_sandbox:server
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains it?

It is maintained by ByteDance's Seed foundation code team on GitHub.

Is it free to use?

Yes, it is Apache-2.0 licensed and free to self-host; you provide the compute it runs on.

Does it need a paid API key?

No API key is needed; SandboxFusion is infrastructure that runs code for your own evaluation or training pipelines.

How does it compare to a well-known alternative?

Simple subprocess execution is unsafe and single-language; SandboxFusion is a purpose-built, multi-language sandbox service with judging for standard code datasets built in.

How do I get started?

Clone the repo, build the two Docker images as documented, and run the server container; the service binds to 127.0.0.1:8080.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

E2B

Secure sandboxes where AI agents run real code.

★ 14,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

OpenSandbox

A secure, fast sandbox runtime where AI agents can execute safely.

★ 15,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

goose

an open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM

★ 54,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

LazyLLM

A low-code tool for building multi-agent LLM apps — chatbots, RAG and fine-tuning in one flow.

★ 3,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ruoyi-ai

Enterprise-grade AI agent framework with multi-provider LLM management, secure knowledge bases and high-precision RAG, visual workflow orchestration, and mul…

★ 5,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

fast-agent

Code, build and evaluate LLM agents with full MCP, Skills, ACP and A2A support.

★ 3,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если SandboxFusion вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к SandboxFusion — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить SandboxFusion

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.