AI沙盒

基于 C · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：appsandbox

⭐ 56 Stars 🍴 5 Forks 💻 C 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

AI沙盒虚拟机GPU

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

AI沙盒是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

AI沙盒是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

AI沙盒工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

AI沙盒是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars

⭐ 56

开发语言

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

MIT

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

Agent工作流

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署

🎯 主要使用场景

自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 克隆仓库
git clone https://github.com/jamesstringer90/appsandbox
cd appsandbox

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用

📋 安装步骤说明

访问 GitHub 仓库获取工作流文件
在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
上传工作流文件
按照提示配置必要的环境变量和 API Key
运行测试确认流程正常后投入使用

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 查看帮助
appsandbox --help

# 基本运行
appsandbox [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/jamesstringer90/appsandbox

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

# appsandbox 配置说明
# 查看配置选项
appsandbox --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量（覆盖配置文件）
export APPSANDBOX_CONFIG="/path/to/config.yml"

📑 README 深度解析真实文档完整度 8/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

About App Sandbox

App Sandbox creates and runs full desktop virtual machines — Windows 11, Ubuntu, and macOS. It is free, open-source (MIT), and distributed as prebuilt, signed releases on its Releases page. It is operated from a graphical UI: pick an OS, point it at an installer image, and App Sandbox provisions the disk, runs an unattended install, and boots the guest. You supply a Windows or Ubuntu ISO; macOS guests download their restore image automatically. It runs on a Windows 11 (x64) PC or an Apple Silicon Mac, including laptops.

Runs on Windows 11 Home, without Hyper-V. On Windows, App Sandbox does not use Hyper-V or Hyper-V Manager; it creates and runs VMs through the Windows Host Compute System (HCS) and Host Compute Network (HCN) APIs, which require only the Virtual Machine Platform feature. Hyper-V is limited to Windows 11 Pro and Enterprise, while Virtual Machine Platform is available on Windows 11 Home, so a Windows 11 Pro license is not required. Virtual Machine Platform is the same Windows feature WSL2 uses.

What you can use it for: - A fresh Windows or Ubuntu VM for building and testing your own software on a clean OS install. - Running a program in a VM, kept separate from your main OS and files. - Developing and testing Windows drivers: a built-in Test Mode enables test-signing inside the guest, so the host's Secure Boot and boot configuration are left unchanged. - Running a computer-use AI agent (such as Claude's computer use model) in its own VM, so it has a desktop to work in without taking over your own. Several agents can run at once, each in its own VM, on a single laptop or desktop. - Creating GPU-accelerated (GPU-PV) VMs from a native-app GUI.

How it works: this repo also aims to be a working example of creating full desktop VMs programmatically with the Windows HCS/HCN APIs and Apple's Virtualization.framework. On Windows, App Sandbox submits a hand-built HCS machine document to computecore.dll / computenetwork.dll — the HCS/HCN layer that also underlies WSL2 and Windows Sandbox — rather than going through Hyper-V Manager. GPU acceleration uses GPU paravirtualization (GPU-PV) to share the host GPU with the guest, with DirectX 12, OpenGL, Vulkan, CUDA, and OpenCL on Windows and Metal on macOS. A custom IddCx indirect display driver and a virtual audio device carry the screen and sound, and guest↔host clipboard, audio, input, and SSH run over Hyper-V sockets. Guest disks are built by an in-repo tool with support for ext4, squashfs, qcow2, and VHDX. On macOS, App Sandbox uses Apple's Virtualization.framework (VZVirtualMachine, VZMacOSInstaller) over virtio-vsock. On Windows, Linux (Ubuntu) guests reach the GPU through a custom DRM/KMS kernel module (asb_drm), Microsoft's WSL2 dxgkrnl, and a custom Mesa build. The apps are native C / Objective-C with an HTML/JS UI (WebView2 on Windows, WKWebView on macOS).