[ai-agent]环境简介之沙盒e2b vs daytona

所谓的环境的就是agent运行在哪里，或者是agent和那里进行交互。
最常见的环境就是本地开发环境，也就是个人主机，但是存在问题就是没有办法出网和横向扩展。

在沙盒之前也是有其他选择的：
云服务器，
虚拟机，
docker都看起来是个是个不错的想法，而且我一开始的想法也是docker。
agent要么是运行在docker里面，要么是和docker里面的内容进行交互。
但是后来又发现了沙盒的概念，目前来看沙盒比docker还要轻量级。

常见的沙盒厂商有哪些？

e2b
e2b沙盒提供了http/websocket的端口访问
比如你开放了3000端口，那么可以通过一个http外网链接访问到这个端口服务。别小瞧这个特性，我认为这个特性很重要。

这个是e2b的架构图，不一定准，但是能辅助理解了。

daytona

daytona的沙盒好像也能外网访问。
getPreviewLink

e2b为什么能够通过外网访问sandbox的开放端口呢？

很显然，如果我的网络知识扎实一点就不会有这个疑问了。

端口之所以能够开放出来，显然是端口转发技术。
代码我看不懂，但是注释我看懂了，大概就是scan开放的tcp端口，然后使用socat进程进行流量转发

portf (port forward) periodaically scans opened TCP ports on the 127.0.0.1 (or localhost)
// and launches socat process for every such port in the background.
// socat forward traffic from sourceIP:port to the 127.0.0.1:port.

大概的意思是从，请求的host中提取出沙盒id和port端口号

大概流程：外部请求 → 负载均衡器 → Orchestrator代理 → 沙盒Host IP → 端口转发 → 沙盒内应用

关键词搜索和向量搜索

关键词搜索就是精确匹配
向量搜索可以实现语义匹配