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AgentRun 沙箱演示

本仓库包含两个综合演示项目，展示了如何使用 AgentRun 浏览器沙箱与不同技术结合，实现 AI 驱动的网页自动化。

📁 项目

1. BrowserUse 演示 (browseruse-with-agentrun-demo)

将 AgentRun 浏览器沙箱与 BrowserUse 和 Qwen 模型集成的完整示例，具有以下特性：

• 会话状态管理 - 基于 user_id/session_id/thread_id 的多实例隔离和复用
• VNC 实时可视化 - 浏览器操作实时查看和日志流
• 自动复用机制 - 智能沙箱复用以降低成本
• 完整示例代码 - 从基础到高级的示例
• 清晰架构 - 职责分离，便于维护和扩展
• 自动资源清理 - 程序退出时自动清理沙箱资源

2. LangChain 演示 (langchain-with-agentrun-demo)

使用 LangChain 手动创建带有 VNC 可视化的浏览器沙箱工具的完整示例：

• 纯 LangChain 实现 - 手动创建沙箱工具
• OpenAI 兼容 API 支持 - 支持 DashScope
• 完整的沙箱生命周期管理 - 创建、管理和销毁沙箱
• VNC 可视化集成 - 浏览器操作实时查看
• 模块化设计 - 内聚且组织良好的代码结构
• 自动资源清理 - 支持 Ctrl+C 中断

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.10+ (推荐 Python 3.12)
• uv 包管理器 (推荐) 或 pip
• 阿里云账户和有效的访问密钥
• DashScope API 密钥

安装

1. 克隆仓库:

   git clone <repository-url>
   cd agentrun-sandbox-demos

2. 安装 uv (推荐) 或使用 pip:

   # 安装 uv (macOS/Linux)
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. 导航到所需演示并安装依赖:

   # BrowserUse 演示
   cd browseruse-with-agentrun-demo
   
   # LangChain 演示
   cd langchain-with-agentrun-demo
   
   # 创建虚拟环境
   uv venv .venv --python 3.12
   source .venv/bin/activate
   
   # 安装依赖
   uv pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量:

   cp env.example .env
   # 编辑 .env 文件并填入您的凭据

5. 运行演示:

   • BrowserUse 演示：请参考 browseruse-with-agentrun-demo/README.md 中的说明
   • LangChain 演示：请参考 langchain-with-agentrun-demo/README.md 中的说明

🛠️ 使用的技术

• AgentRun SDK - 基于云的浏览器沙箱管理
• BrowserUse - AI 代理的浏览器自动化 (BrowserUse 演示)
• LangChain - LLM 应用框架 (LangChain 演示)
• Qwen 模型 - 阿里巴巴的大语言模型，通过 DashScope 提供
• VNC - 浏览器操作实时可视化
• Playwright - 浏览器自动化库

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件了解详细信息。

🤝 贡献

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