什么是E2B？
E2B是一个开源运行时，旨在在安全的云沙箱中执行AI生成的代码。专为自主应用而设计，E2B使开发人员能够在受保护的环境中无缝运行和测试他们的代码，从而提高了AI用例的生产力和安全性。E2B作为一个多功能工具，帮助开发人员在项目中利用AI。
E2B的核心功能有哪些？
E2B提供一系列高级功能，满足AI驱动开发的独特需求：
- 支持多种语言：E2B兼容多种编程语言，包括Python、JavaScript、Ruby和C++。这种灵活性使开发人员能够选择最适合其项目的语言。
- 快速启动：沙箱的初始化时间少于200毫秒，消除了冷启动问题，确保开发过程的快速进行。
- 与LLM无关：该运行时能够与任何大型语言模型（LLM）无缝工作，例如OpenAI、Llama、Anthropic以及您可能开发的自定义模型。
- 自我托管：用户可以在自己的AWS或GCP帐户中部署E2B，提供对环境的完全控制。
- 安全执行：E2B基于Firecracker微虚拟机技术，确保不受信任的代码安全执行，而不会危及系统的完整性。
- 交互式功能：开发人员可以通过交互式图表、数据分析和实时代码执行反馈增强他们的应用，从而提升用户体验的响应性。
- 可自定义的沙箱：在执行期间灵活创建自定义沙箱模板并动态安装库，使解决方案能够满足特定项目需求。
E2B的特性是什么？
E2B有什么独特之处？以下是一些关键特性：
- 经过实战检验的安全性：E2B采用行业领先的安全协议，使之适用于金融和医疗等对安全性要求极高的应用。
- 可扩展的基础设施：架构支持运行代码的时间可延续至24小时，使其既适合短期任务，也适合大规模计算需求。
- 数据连接性：E2B允许用户将数据集连接到沙箱，实现高级数据分析和可视化输出的渲染，增强信息洞察力。
- 错误检查：系统提供内置工具来检查错误并管理执行上下文，帮助开发人员高效调试。
E2B的使用案例有哪些？
E2B旨在满足各种应用场景，包括：
- AI数据分析：连接数据集并执行AI生成的代码以进行复杂分析和洞察，使数据驱动决策变得可行。
- 数据可视化：利用沙箱运行生成图表、图形和其他可视化输出的代码，将原始数据转换为易于理解的格式。
- 编码代理：开发自主编码代理，使用E2B强大的运行时执行复杂逻辑和自动化任务，提高生产力。
- 生成用户界面：创建利用AI生成用户界面和功能的应用，从而个性化用户体验。
- 高级推理：与LLM集成，提升其推理能力，通过将用户问题转换为可执行代码。
如何使用E2B？
要开始使用E2B，请按照以下简单步骤操作：
- 注册：在E2B平台上创建一个账户。
- 选择语言：选择您想要使用的编程语言。
- 创建沙箱：设置一个 tailored 的沙箱环境以满足您的需求。
- 编写代码：将您的AI生成代码输入沙箱编辑器。
- 运行代码：在安全的沙箱环境中执行代码。
- 分析输出：检查输出和任何错误，以优化代码并实现预期结果。
- 迭代：根据需要进行更改并运行新的代码片段，利用交互式调试功能。
