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编码智能体需要的不仅仅是一个聊天窗口。它们需要一个文件浏览器、代码查看器、差异面板，一个 IDE 体验。这种模式将一个深度智能体连接到一个沙盒，使其能够在隔离环境中读取、写入和执行代码，然后通过自定义 API 服务器暴露沙盒文件系统，以便前端在智能体工作时实时显示文件。

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架构

沙盒模式包含三层：
  1. 带有沙盒后端的深度智能体： 智能体从沙盒自动获取文件系统工具（read_file、write_file、edit_file、execute）
  2. 自定义 API 服务器 — 一个通过 langgraph.json 的 http.app 字段暴露的 FastAPI 应用，提供前端可以调用的文件浏览端点
  3. IDE 前端： 一个三面板布局（文件树、代码/差异查看器、聊天），在智能体进行更改时实时同步文件

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沙盒生命周期

在深入代码之前，了解沙盒的作用域策略很重要。作用域策略决定了谁共享一个沙盒、沙盒的存活时间以及运行时如何解析它。

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线程作用域的沙盒（推荐）

每个 LangGraph 线程都有自己的沙盒。沙盒 ID 存储在线程的元数据中，并通过后端工厂的 runtime.configurable.thread_id 解析。这是大多数应用程序的推荐方法：
  • 对话是隔离的 — 一个线程中的文件更改不会影响另一个线程
  • 沙盒状态在页面重新加载时保持不变（相同线程 = 相同沙盒）
  • 清理很简单：当线程被删除时，其沙盒也可以被删除

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智能体作用域的沙盒

同一助手下的所有线程共享一个沙盒。适用于希望更改在不同对话间持续的持久化项目环境： 
def sandbox_backend_factory(runtime):
    assistant_id = runtime.config.get("configurable", {}).get("assistant_id")
    return get_or_create_sandbox_for_assistant(assistant_id)

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用户作用域的沙盒

每个用户在所有线程中拥有自己的沙盒。需要自定义身份验证和用户识别： 
def sandbox_backend_factory(runtime):
    user_id = runtime.config.get("configurable", {}).get("user_id")
    return get_or_create_sandbox_for_user(user_id)

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会话作用域的沙盒（客户端）

对于没有 LangGraph 线程的简单应用，前端可以生成一个会话 ID 并直接传递。这种方法不会在浏览器会话间持久化，最适合演示或原型设计： 
import uuid
import urllib.parse
import urllib.request

session_id = str(uuid.uuid4())
query = urllib.parse.urlencode({"sessionId": session_id})
urllib.request.urlopen(f"http://localhost:2024/api/sandbox/tree?{query}")
本指南的其余部分使用线程作用域的沙盒作为主要示例。

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设置智能体

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选择沙盒提供商

Deep Agents 支持多个沙盒提供商。任何实现 SandboxBackendProtocol 的提供商都可以使用： 
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.sandbox import LangSmithSandbox  # 或 DaytonaSandbox 等

sandbox = LangSmithSandbox.create()
agent = create_deep_agent(model="anthropic:claude-sonnet-4-5", backend=sandbox)
智能体会自动获取文件系统工具（read_file、write_file、edit_file、ls、glob、grep）和一个用于运行 shell 命令的 execute 工具。无需工具配置。

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为线程作用域的沙盒使用后端工厂

不要在模块级别创建沙盒（这将在所有线程间共享并可能过期），而是使用一个后端工厂，在运行时按线程解析沙盒。工厂接收一个 BackendRuntime 对象，其中包含来自当前 LangGraph 运行的 configurable.thread_id： 
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.sandbox import LangSmithSandbox

def sandbox_backend_factory(runtime):
    thread_id = runtime.config.get("configurable", {}).get("thread_id")
    if not thread_id:
        raise ValueError("No thread_id — agent must run on a thread")
    return get_or_create_sandbox_for_thread(thread_id)

agent = create_deep_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-5",
    backend=sandbox_backend_factory,
)

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初始化沙盒

在智能体运行之前，使用 uploadFiles 将项目文件填充到沙盒中：
对于 LangSmith 沙盒，容器镜像和资源限制来自沙盒模板。在创建沙盒时传递 templateName（参见上面的 getOrCreateSandboxForThread）。uploadFiles 在运行时在该镜像之上初始化或更新项目文件。
const SEED_FILES: Record<string, string> = {
  "package.json": JSON.stringify({ name: "my-app", version: "1.0.0" }, null, 2),
  "src/index.js": 'console.log("Hello");',
};

const encoder = new TextEncoder();
await sandbox.uploadFiles(
  Object.entries(SEED_FILES).map(([path, content]) => [`/app/${path}`, encoder.encode(content)]),
);
上传 package.json 后，运行 sandbox.execute("cd /app && npm install")，以便在智能体开始之前安装依赖项。

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添加文件浏览 API

智能体可以读取和写入文件，但前端也需要直接访问来浏览沙盒文件系统。添加一个自定义的 FastAPI API 服务器，并通过 langgraph.json 中的 http.app 字段暴露它。

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创建 API 服务器

沙盒 API 端点使用线程 ID 作为 URL 路径参数。这确保前端始终访问当前对话的正确沙盒，使用与智能体后端工厂相同的 getOrCreateSandboxForThread 函数： 
# src/api/server.py
from fastapi import FastAPI, Query, Path
from utils import get_or_create_sandbox_for_thread

app = FastAPI()

@app.get("/api/sandbox/{thread_id}/tree")
async def list_tree(
    thread_id: str = Path(...),
    path: str = Query("/app"),
):
    sandbox = await get_or_create_sandbox_for_thread(thread_id)
    result = await sandbox.aexecute(
        f"find {path} -printf '%y\\t%s\\t%p\\n' 2>/dev/null | sort"
    )
    entries = []
    for line in result.output.strip().split("\n"):
        if not line:
            continue
        type_char, size_str, full_path = line.split("\t")
        entries.append({
            "name": full_path.split("/")[-1],
            "type": "directory" if type_char == "d" else "file",
            "path": full_path,
            "size": int(size_str),
        })
    return {"path": path, "entries": entries, "sandbox_id": sandbox.id}

@app.get("/api/sandbox/{thread_id}/file")
async def read_file(
    thread_id: str = Path(...),
    path: str = Query(...),
):
    sandbox = await get_or_create_sandbox_for_thread(thread_id)
    results = await sandbox.adownload_files([path])
    return {"path": path, "content": results[0].content.decode()}
智能体的后端工厂和 API 服务器都调用相同的 getOrCreateSandboxForThread 函数。这确保它们对于给定线程始终解析到相同的沙盒。线程元数据中的沙盒 ID 是单一事实来源 — 无需内存缓存。

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配置 langgraph.json

注册智能体图和 API 服务器。http.app 字段告诉 LangGraph 平台在默认路由旁边提供你的自定义路由： :::python 
{
  "graphs": {
    "coding_agent": "./src/agents/my_agent.py:agent"
  },
  "env": ".env",
  "http": {
    "app": "./src/api/server.py:app"
  }
}
::> 你的自定义路由可在与 LangGraph API 相同的主机上使用。对于使用 langgraph dev 的本地开发，地址是 http://localhost:2024。
在 http.app 中定义的自定义路由优先于默认的 LangGraph 路由。这意味着如果需要，你可以覆盖内置端点，但注意不要意外覆盖像 /threads 或 /runs 这样的路由。

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构建前端

前端有三个面板：文件树侧边栏、代码/差异查看器和聊天面板。它使用 useStream 进行智能体对话，并使用自定义 API 端点进行文件浏览。

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线程创建

页面加载时创建一个 LangGraph 线程，并将其 ID 持久化在 sessionStorage 中，以便页面重新加载时重新连接到同一个沙盒： 
const THREAD_KEY = "sandbox-thread-id";

function IDEPreview() {
  const [threadId, setThreadId] = useState<string | null>(
    () => sessionStorage.getItem(THREAD_KEY),
  );

  const updateThreadId = useCallback((id: string | null) => {
    setThreadId(id);
    if (id) sessionStorage.setItem(THREAD_KEY, id);
    else sessionStorage.removeItem(THREAD_KEY);
  }, []);

  const stream = useStream<typeof myAgent>({
    apiUrl: AGENT_URL,
    assistantId: "coding_agent",
    threadId,
    onThreadId: updateThreadId,
  });

  // 首次挂载时创建线程
  useEffect(() => {
    if (threadId) return;
    stream.client.threads.create().then((t) => updateThreadId(t.thread_id));
  }, [stream.client, threadId, updateThreadId]);

  // 将 threadId 传递给沙盒文件钩子
  const { tree, files } = useSandboxFiles(threadId);
  // ...
}
“新建线程”按钮清除存储的 ID，以便下次挂载时创建一个新线程（和新沙盒）： 
function handleNewThread() {
  stream.switchThread(null);
  updateThreadId(null);
}

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文件状态管理

跟踪沙盒文件系统的两个快照：原始状态（智能体运行前）和当前状态（实时更新）。线程 ID 包含在 API URL 中，以确保请求始终命中正确的沙盒： 
const AGENT_URL = "http://localhost:2024";

async function fetchTree(threadId: string): Promise<FileEntry[]> {
  const res = await fetch(
    `${AGENT_URL}/api/sandbox/${encodeURIComponent(threadId)}/tree?filePath=/app`,
  );
  const data = await res.json();
  return data.entries.filter((e: FileEntry) => !e.path.includes("node_modules"));
}

async function fetchFile(threadId: string, path: string): Promise<string | null> {
  const res = await fetch(
    `${AGENT_URL}/api/sandbox/${encodeURIComponent(threadId)}/file?filePath=${encodeURIComponent(path)}`,
  );
  const data = await res.json();
  return data.content ?? null;
}

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实时文件同步

IDE 体验的关键是在智能体工作时更新文件，而不是在它完成后。监视流消息中来自文件修改工具的 ToolMessage 实例。当 write_file 或 edit_file 工具调用完成时，刷新该特定文件。当 execute 完成时，刷新所有文件（因为 shell 命令可能修改任何文件）： 
import { useStream } from "@langchain/react";
import { ToolMessage, AIMessage } from "langchain";

const FILE_MUTATING_TOOLS = new Set(["write_file", "edit_file", "execute"]);

export function IDEPreview() {
  const stream = useStream<typeof myAgent>({
    apiUrl: AGENT_URL,
    assistantId: "coding_agent",
  });

  const processedIds = useRef(new Set<string>());

  useEffect(() => {
    // 从 AI 消息构建文件修改工具调用的映射
    const toolCallMap = new Map();
    for (const msg of stream.messages) {
      if (!AIMessage.isInstance(msg)) continue;
      for (const tc of msg.tool_calls ?? []) {
        if (tc.id && FILE_MUTATING_TOOLS.has(tc.name)) {
          toolCallMap.set(tc.id, { name: tc.name, args: tc.args });
        }
      }
    }

    // 当出现文件修改工具的 ToolMessage 时，刷新
    for (const msg of stream.messages) {
      if (!ToolMessage.isInstance(msg)) continue;
      const id = msg.id ?? msg.tool_call_id;
      if (!id || processedIds.current.has(id)) continue;

      const call = toolCallMap.get(msg.tool_call_id);
      if (!call) continue;
      processedIds.current.add(id);

      if (call.name === "write_file" || call.name === "edit_file") {
        refreshSingleFile(call.args.path);
      } else if (call.name === "execute") {
        refreshAllFiles();
      }
    }
  }, [stream.messages]);
}

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检测更改的文件

在每次智能体运行之前，对当前文件内容进行快照。文件刷新后，与快照进行比较以识别哪些文件发生了更改： 
function detectChanges(current: FileSnapshot, original: FileSnapshot): Set<string> {
  const changed = new Set<string>();
  for (const [path, content] of Object.entries(current)) {
    if (original[path] !== content) changed.add(path);
  }
  for (const path of Object.keys(original)) {
    if (!(path in current)) changed.add(path);
  }
  return changed;
}
当用户选择一个已更改的文件时，默认显示差异视图，以便他们立即看到智能体修改的内容。

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显示差异

使用适合框架的差异库来渲染统一差异：
框架库组件
React@pierre/diffs使用 parseDiffFromFile 的 <FileDiff>
Vue@git-diff-view/vue使用来自 @git-diff-view/file 的 generateDiffFile 的 <DiffView>
Svelte@git-diff-view/svelte使用来自 @git-diff-view/file 的 generateDiffFile 的 <DiffView>
Angularngx-diff带有 [before] 和 [after] 的 <ngx-unified-diff>
使用 @pierre/diffs（React）的示例： 
import { FileDiff } from "@pierre/diffs/react";
import { parseDiffFromFile } from "@pierre/diffs";

function DiffPanel({ original, current, fileName }) {
  const diff = parseDiffFromFile(
    { name: fileName, contents: original },
    { name: fileName, contents: current },
  );

  return (
    <FileDiff
      fileDiff={diff}
      options={{ theme: "github-dark", diffStyle: "unified", diffIndicators: "bars" }}
    />
  );
}

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已更改文件摘要

显示所有已修改文件的摘要，包含行级别的添加/删除计数。这为用户提供了智能体影响的快速概览 — 类似于 git status： 
function ChangedFilesSummary({ changedFiles, files, originalFiles, onSelect }) {
  const stats = [...changedFiles].map((path) => {
    const oldLines = (originalFiles[path] ?? "").split("\n");
    const newLines = (files[path] ?? "").split("\n");
    // 通过比较行来计算添加/删除
    return { path, additions, deletions };
  });

  return (
    <div>
      <h3>{stats.length} 个文件已更改</h3>
      {stats.map((file) => (
        <button key={file.path} onClick={() => onSelect(file.path)}>
          {file.path}
          <span className="text-green-400">+{file.additions}</span>
          <span className="text-red-400">-{file.deletions}</span>
        </button>
      ))}
    </div>
  );
}

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三面板布局

IDE 布局将三个面板并排排列：
面板宽度用途
文件树固定（208px）浏览沙盒文件，查看更改指示器
代码 / 差异灵活查看文件内容或统一差异
聊天固定（320px）与智能体交互
<div className="flex h-screen">
  <div className="w-52 shrink-0">
    <FileTree />
    <ChangedFilesSummary />
  </div>

  <CodePanel /* flex-1 */ />

  <div className="w-80 shrink-0">
    <ChatPanel />
  </div>
</div>
文件树显示 VS Code 风格的图标（使用 @iconify-json/vscode-icons），并在已修改的文件上显示琥珀色圆点。选择已修改的文件会自动切换到差异标签页。

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使用场景

沙盒适用于以下情况：
  • 编码智能体：创建、修改和运行代码的智能体需要一个超越聊水的可视化界面
  • 代码审查工作流：智能体建议更改，用户在接受前审查差异
  • 教程或学习应用：AI 助手逐步帮助用户构建项目，在上下文中显示更改
  • 原型设计工具：用户用自然语言描述功能，并实时观看智能体实现它们

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最佳实践

  • 在生产应用中使用线程作用域的沙盒。将沙盒 ID 存储在线程元数据中，并通过后端工厂的 runtime.configurable.thread_id 解析。这避免了模块级别的状态，并保持每个对话的沙盒隔离。
  • 在智能体后端工厂和 API 服务器之间共享 getOrCreateSandboxForThread。两者都应以相同的方式解析沙盒 — 通过线程元数据 — 这样就有了单一事实来源，无需内存缓存。
  • 将 threadId 持久化在 sessionStorage 中，以便页面重新加载时重新连接到同一线程和沙盒，而不是创建新的。
  • 在每个相关的工具调用时同步文件，而不仅仅是在运行完成时。这使 IDE 感觉是实时的。监视 write_file、edit_file 和 execute 工具消息并立即刷新。
  • 对于已更改的文件，默认显示差异视图。当用户点击智能体修改的文件时，首先显示差异 — 这是他们关心的内容。
  • 为只读操作显示简洁的工具结果。不要在聊天中转储 read_file 的完整输出，而是显示像 Read router.js L1-42 这样的一行摘要。为修改工具保留完整的输出显示。
  • 用真实项目初始化沙盒。从空沙盒开始会让人感到困惑。上传一个可工作的启动项目，以便用户（和智能体）立即获得上下文。
  • 从文件树中过滤掉 node_modules。没有人想浏览成千上万的依赖文件。获取树时过滤掉它们。
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