<!--Copyright 2024 The HuggingFace Team. All rights reserved.

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
the License. You may obtain a copy of the License at

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.

⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
rendered properly in your Markdown viewer.

-->
# 安全代码执行

[[open-in-colab]]

> [!TIP]
> 如果你是第一次构建 agent，请先阅读 [agent 介绍](../conceptual_guides/intro_agents) 和 [smolagents 导览](../guided_tour)。

### 代码智能体

[多项](https://huggingface.co/papers/2402.01030) [研究](https://huggingface.co/papers/2411.01747) [表明](https://huggingface.co/papers/2401.00812)，让大语言模型用代码编写其动作（工具调用）比当前标准的工具调用格式要好得多，目前行业标准是 "将动作写成包含工具名称和参数的 JSON" 的各种变体。

为什么代码更好？因为我们专门为计算机执行的动作而设计编程语言。如果 JSON 片段是更好的方式，那么这个工具包就应该是用 JSON 片段编写的，魔鬼就会嘲笑我们。

代码就是表达计算机动作的更好方式。它具有更好的：
- **组合性**：你能像定义 Python 函数那样，在 JSON 动作中嵌套其他 JSON 动作，或者定义一组 JSON 动作以便以后重用吗？
- **对象管理**：你如何在 JSON 中存储像 `generate_image` 这样的动作的输出？
- **通用性**：代码是为了简单地表达任何可以让计算机做的事情而构建的。
- **在 LLM 训练语料库中的表示**：天赐良机，为什么不利用已经包含在 LLM 训练语料库中的大量高质量动作呢？

下图展示了这一点，取自 [可执行代码动作引出更好的 LLM 智能体](https://huggingface.co/papers/2402.01030)。

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/code_vs_json_actions.png">

这就是为什么我们强调提出代码智能体，在本例中是 Python 智能体，这意味着我们要在构建安全的 Python 解释器上投入更多精力。

### 本地 Python 解释器

默认情况下，`CodeAgent` 会在你的环境中运行 LLM 生成的代码。
这个执行不是由普通的 Python 解释器完成的：我们从零开始重新构建了一个更安全的 `LocalPythonInterpreter`。
这个解释器通过以下方式设计以确保安全：
  - 将导入限制为用户显式传递的列表
  - 限制操作次数以防止无限循环和资源膨胀
  - 不会执行任何未预定义的操作

我们已经在许多用例中使用了这个解释器，从未观察到对环境造成任何损害。

然而，这个解决方案并不是万无一失的：可以想象，如果 LLM 被微调用于恶意操作，仍然可能损害你的环境。例如，如果你允许像 `Pillow` 这样无害的包处理图像，LLM 可能会生成数千张图像保存以膨胀你的硬盘。
如果你自己选择了 LLM 引擎，这当然不太可能，但它可能会发生。

所以如果你想格外谨慎，可以使用下面描述的远程代码执行选项。

### E2B 代码执行器

为了最大程度的安全性，你可以使用我们与 E2B 的集成在沙盒环境中运行代码。这是一个远程执行服务，可以在隔离的容器中运行你的代码，使代码无法影响你的本地环境。

为此，你需要设置你的 E2B 账户并在环境变量中设置 `E2B_API_KEY`。请前往 [E2B 快速入门文档](https://e2b.dev/docs/quickstart) 了解更多信息。

然后你可以通过 `pip install e2b-code-interpreter python-dotenv` 安装它。

现在你已经准备好了！

要将代码执行器设置为 E2B，只需在初始化 `CodeAgent` 时传递标志 `use_e2b_executor=True`。
请注意，你应该将所有工具的依赖项添加到 `additional_authorized_imports` 中，以便执行器安装它们。

```py
from smolagents import CodeAgent, VisitWebpageTool, HfApiModel
agent = CodeAgent(
    tools = [VisitWebpageTool()],
    model=HfApiModel(),
    additional_authorized_imports=["requests", "markdownify"],
    use_e2b_executor=True
)

agent.run("What was Abraham Lincoln's preferred pet?")
```

目前 E2B 代码执行暂不兼容多 agent——因为把 agent 调用放在应该在远程执行的代码块里，是非常混乱的。但我们正在努力做到这件事！