smolagents安全实践：代码执行沙盒与风险控制-优快云博客

smolagents安全实践：代码执行沙盒与风险控制

【免费下载链接】smolagents 🤗 smolagents: a barebones library for agents. Agents write python code to call tools and orchestrate other agents. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smolagents

本文详细介绍了smolagents框架中的多层次安全机制，包括本地Python执行器的安全限制、E2B沙盒环境、Docker容器化执行、WASM沙盒方案以及工具权限控制与输入输出验证策略。文章通过架构图、代码示例和对比表格，全面阐述了如何在不同安全需求场景下选择合适的执行环境，并提供了具体的安全配置建议和最佳实践。

本地Python执行器的安全限制机制

在smolagents框架中，本地Python执行器（LocalPythonExecutor）是实现代码代理安全执行的核心组件。它通过多层次的安全限制机制，确保LLM生成的代码能够在受控环境中安全运行，防止恶意代码对宿主系统造成损害。

安全架构设计

本地Python执行器采用基于AST（抽象语法树）的代码执行架构，而非直接使用Python的exec()或eval()函数。这种设计允许框架在代码执行前进行深度分析和安全检查。

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核心安全限制机制

1. 模块导入控制

执行器采用白名单机制严格控制模块导入，默认禁止所有危险模块的导入：

# 危险模块黑名单
DANGEROUS_MODULES = [
    "builtins", "io", "multiprocessing", "os", "pathlib", 
    "pty", "shutil", "socket", "subprocess", "sys"
]

# 基础安全模块白名单  
BASE_BUILTIN_MODULES = [
    "collections", "datetime", "itertools", "math", "queue",
    "random", "re", "stat", "statistics", "time", "unicodedata"
]

导入授权机制支持精确控制：

精确模块名授权：["numpy"] 只允许导入numpy
通配符授权：["numpy.*"] 允许numpy及其所有子模块
完全授权：["*"] 允许所有模块（不推荐）

2. 危险函数拦截

执行器拦截并禁止调用可能危及系统安全的函数：

DANGEROUS_FUNCTIONS = [
    "builtins.compile", "builtins.eval", "builtins.exec",
    "builtins.globals", "builtins.locals", "builtins.__import__",
    "os.popen", "os.system", "posix.system"
]

安全检查函数check_safer_result()会在每次函数调用后验证返回值的类型，防止通过间接方式获取危险功能。

3. 操作次数限制

为防止无限循环和资源耗尽攻击，执行器设置了严格的操作限制：

MAX_OPERATIONS = 10000000  # 最大操作次数
MAX_WHILE_ITERATIONS = 1000000  # while循环最大迭代次数
DEFAULT_MAX_LEN_OUTPUT = 50000  # 输出最大长度限制

4. 工具保护机制

执行器防止代码覆盖或修改已注册的工具函数：

def test_assignment_cannot_overwrite_tool(self):
    code = "print = '3'"
    with pytest.raises(InterpreterError) as e:
        evaluate_python_code(code, {"print": print}, state={})
    assert "Cannot assign to name 'print': doing this would erase the existing tool!" in str(e)

5. 双下方法访问限制

默认禁止访问对象的双下方法（dunder methods），只允许少数必要的：

ALLOWED_DUNDER_METHODS = ["__init__", "__str__", "__repr__"]

def nodunder_getattr(obj, name, default=None):
    if name.startswith("__") and name.endswith("__"):
        raise InterpreterError(f"Forbidden access to dunder attribute: {name}")
    return getattr(obj, name, default)

安全执行流程

本地Python执行器的安全执行流程包含多个验证层：

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安全工具函数

框架提供了一系列安全装饰器和工具函数来增强安全性：

安全评估装饰器

def safer_eval(func: Callable):
    """增强评估函数安全性的装饰器"""
    @wraps(func)
    def _check_return(expression, state, static_tools, custom_tools, authorized_imports=BASE_BUILTIN_MODULES):
        result = func(expression, state, static_tools, custom_tools, authorized_imports=authorized_imports)
        check_safer_result(result, static_tools, authorized_imports)
        return result
    return _check_return

模块安全检查

def check_import_authorized(import_to_check: str, authorized_imports: list[str]) -> bool:
    """检查导入是否被授权"""
    if "*" in authorized_imports:
        return True
        
    for authorized_import in authorized_imports:
        if authorized_import.endswith(".*"):
            base_module = authorized_import[:-2]
            if import_to_check == base_module or import_to_check.startswith(base_module + "."):
                return True
        elif import_to_check == authorized_import:
            return True
            
    return False

实际安全测试案例

框架包含全面的安全测试，验证各种攻击场景的防护效果：

def test_dangerous_builtins_calls_are_blocked(self):
    # 测试直接导入危险模块
    unsafe_code = "import os"
    with pytest.raises(InterpreterError):
        evaluate_python_code(unsafe_code, static_tools=BASE_PYTHON_TOOLS)
    
    # 测试间接调用危险函数
    dangerous_code = """
    exec = callable.__self__.exec
    compile = callable.__self__.compile
    exec(compile('import os', 'no filename', 'exec'))
    """
    with pytest.raises(InterpreterError):
        evaluate_python_code(dangerous_code, static_tools=BASE_PYTHON_TOOLS)

def test_can_import_os_if_explicitly_authorized(self):
    # 测试显式授权后的安全导入
    dangerous_code = "import os; os.listdir('./')"
    evaluate_python_code(dangerous_code, authorized_imports=["os"])

安全最佳实践

在使用本地Python执行器时，建议遵循以下安全最佳实践：

最小权限原则：只授权必要的模块和功能
输入验证：对用户输入和LLM输出进行严格验证
资源限制：合理设置操作次数和输出长度限制
监控审计：记录所有代码执行操作以便审计
沙箱备用：对于高安全需求场景，使用E2B或Docker沙箱

安全限制配置示例

from smolagents import CodeAgent, LocalPythonExecutor

# 创建自定义执行器，只授权数学和数据处理相关模块
custom_executor = LocalPythonExecutor(
    additional_authorized_imports=["math", "numpy", "pandas.*"],
    max_print_outputs_length=10000
)

# 创建代理并使用安全执行器
agent = CodeAgent(
    tools=[...],
    model=...,
    additional_authorized_imports=["math", "numpy"],
    executor_type="local"
)

本地Python执行器的安全限制机制通过多层次防御策略，为代码代理提供了坚实的安全基础。然而，开发者仍需意识到没有任何本地执行环境能够提供绝对的安全保障，对于处理敏感数据或高风险任务，建议使用远程沙箱执行环境。

E2B沙盒环境：完全隔离的代码执行

在AI代理开发中，代码执行的安全性至关重要。smolagents通过E2B（Environment-to-Browser）沙盒技术提供了企业级的代码执行隔离方案，确保LLM生成的代码在完全隔离的环境中运行，彻底消除对本地系统的安全威胁。

E2B沙盒架构设计

E2B沙盒采用云端隔离架构，将代码执行环境与本地系统完全分离。其核心架构如下所示：

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核心安全特性

E2B沙盒环境提供多层次的安全保护机制：

安全层	保护机制	防护能力
容器隔离	Docker容器技术	进程级完全隔离
资源限制	CPU/内存配额	防止资源耗尽攻击
网络隔离	受限网络访问	阻断恶意网络请求
文件系统	临时文件系统	防止持久化攻击
系统调用	Seccomp过滤	限制危险系统调用

快速启用E2B沙盒

启用E2B沙盒执行非常简单，只需在CodeAgent初始化时指定executor_type参数：

from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, WebSearchTool

# 使用E2B沙盒执行器
model = InferenceClientModel()
with CodeAgent(
    tools=[WebSearchTool()], 
    model=model, 
    executor_type="e2b"  # 关键参数
) as agent:
    result = agent.run("计算第100个斐波那契数")
    print(result)

底层实现机制

E2BExecutor的核心实现基于e2b_code_interpreter库，提供了完整的远程代码执行能力：

class E2BExecutor(RemotePythonExecutor):
    def __init__(self, additional_imports: list[str], logger, **kwargs):
        super().__init__(additional_imports, logger)
        try:
            from e2b_code_interpreter import Sandbox
        except ModuleNotFoundError:
            raise ModuleNotFoundError(
                "请安装'e2b'扩展: `pip install 'smolagents[e2b]'`"
            )
        self.sandbox = Sandbox(**kwargs)
        self.installed_packages = self.install_packages(additional_imports)
        self.logger.log("E2B沙盒已启动", level=LogLevel.INFO)

执行流程详解

E2B沙盒的代码执行遵循严格的流程控制：

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多格式输出支持

E2B沙盒不仅支持文本输出，还能处理多种数据格式：

输出类型	处理方式	应用场景
图像数据	PIL.Image对象	图像处理任务
JSON数据	原生字典对象	API响应处理
HTML内容	字符串格式	网页内容分析
图表数据	可视化输出	数据可视化
Markdown	格式化文本	文档生成

高级配置选项

E2BExecutor支持丰富的配置参数，满足不同安全需求：

# 高级E2B配置示例
e2b_config = {
    "template_id": "qywp2ctmu2q7jzprcf4j",  # 自定义沙盒模板
    "timeout": 300,  # 执行超时时间(秒)
    "memory_limit": "1G",  # 内存限制
    "cpu_limit": 2,  # CPU核心限制
}

agent = CodeAgent(
    model=model,
    tools=[WebSearchTool()],
    executor_type="e2b",
    executor_kwargs=e2b_config  # 传递配置参数
)

资源清理机制

E2B沙盒提供完善的资源清理机制，确保不会留下任何安全隐患：

def cleanup(self):
    """清理E2B沙盒资源"""
    try:
        if hasattr(self, "sandbox"):
            self.logger.log("正在关闭沙盒...", level=LogLevel.INFO)
            self.sandbox.kill()  # 彻底销毁沙盒实例
            self.logger.log("沙盒清理完成", level=LogLevel.INFO)
            del self.sandbox
    except Exception as e:
        self.logger.log_error(f"清理过程中发生错误: {e}")

性能与安全平衡

E2B沙盒在安全性和性能之间取得了良好平衡：

指标	本地执行	E2B沙盒	优势说明
安全性	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	完全隔离环境
执行速度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	网络传输开销
资源控制	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	精确资源限制
兼容性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	支持大多数库
部署复杂度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	需要E2B账户

典型应用场景

E2B沙盒特别适用于以下高风险场景：

第三方代码执行：运行用户提交或不可信的代码
生产环境部署：确保生产系统的绝对安全
多租户环境：为不同用户提供隔离的执行环境
敏感数据处理：处理隐私数据时的额外保护层
资源密集型任务：需要严格资源控制的计算任务

通过E2B沙盒环境，smolagents为AI代理提供了企业级的代码执行安全保证，让开发者能够安心地在生产环境中部署代码生成代理，而无需担心安全风险。

Docker容器化执行与WASM沙盒方案

在AI智能体开发中，代码执行安全是至关重要的考虑因素。smolagents提供了两种先进的沙盒执行方案：Docker容器化执行和WebAssembly（WASM）沙盒执行，为开发者提供了不同层次的安全隔离选择。

Docker容器化执行方案

Docker容器化执行是smolagents中提供的高安全性代码执行方案，通过将代码运行在完全隔离的Docker容器中，确保主机系统的安全性。

架构设计

DockerExecutor基于Jupyter Kernel Gateway架构，采用客户端-服务器模式：

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核心实现

DockerExecutor的核心实现位于src/smolagents/remote_executors.py：

class DockerExecutor(RemotePythonExecutor):
    def __init__(
        self,
        additional_imports: list[str],
        logger,
        host: str = "127.0.0.1",
        port: int = 8888,
        image_name: str = "jupyter-kernel",
        build_new_image: bool = True,
        container_run_kwargs: dict[str, Any] | None = None,
        dockerfile_content: str | None = None,
    ):
        # 初始化Docker客户端和容器配置
        self.client = docker.from_env()
        self.dockerfile_content = dockerfile_content or dedent("""
            FROM python:3.12-bullseye
            RUN pip install jupyter_kernel_gateway jupyter_client
            EXPOSE 8888
            CMD ["jupyter", "kernelgateway", "--KernelGatewayApp.ip='0.0.0.0'", 
                 "--KernelGatewayApp.port=8888", "--KernelGatewayApp.allow_origin='*'"]
        """)

安全特性

Docker执行器提供了多重安全保护机制：

网络隔离：容器运行在独立的网络命名空间中
文件系统隔离：使用只读文件系统或临时卷
资源限制：可配置CPU、内存限制
用户权限隔离：以非特权用户运行

# 自定义Docker运行参数示例
container_run_kwargs = {
    "mem_limit": "512m",
    "cpu_quota": 100000,
    "read_only": True,
    "user": "nobody:nogroup"
}

使用示例

快速启用Docker执行器：

from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel

# 使用Docker执行器
with CodeAgent(
    model=InferenceClientModel(), 
    tools=[], 
    executor_type="docker",
    executor_kwargs={
        "image_name": "custom-agent-image",
        "container_run_kwargs": {"mem_limit": "1g"}
    }
) as agent

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考