沙箱探针
AI Skill Hub 推荐使用：沙箱探针 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 7.2 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
📚 深度解析
沙箱探针 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 7.2 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
沙箱探针 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。
📖 中文文档
沙箱探针 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。
- 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
- 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
# 方式一：go install（推荐） go install github.com/controlplaneio/sandbox-probe@latest # 方式二：从源码编译 git clone https://github.com/controlplaneio/sandbox-probe cd sandbox-probe go build -o sandbox-probe . # 方式三：下载预编译二进制 # 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件 # https://github.com/controlplaneio/sandbox-probe/releases
- 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
# 查看帮助 sandbox-probe --help # 基本运行 sandbox-probe [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/controlplaneio/sandbox-probe
# sandbox-probe 配置说明 # 查看配置选项 sandbox-probe --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 SANDBOX_PROBE_CONFIG="/path/to/config.yml"
Sandbox Probe
"Do I trust this sandbox?" is a faith-based question — and faith is a rotten foundation for a threat model. Every AI coding agent ships with a story about what its sandbox can and cannot do: container policies, Landlock rules, seccomp filters, "we only allow reads from the workspace". That story is the vendor's map. You are defending the territory: a developer's laptop, with dotfiles, an SSH agent, cloud credentials, and an agent that any sufficiently clever prompt injection might persuade to go for a wander.
sandbox-probe is a single static Go binary you drop inside the sandbox — Claude Code, Gemini CLI, nono, a container, whatever — and let it look around. Run it once on the bare host for a baseline, then again inside the agent. The diff between the two reports is the sandbox boundary, measured rather than assumed. If it shows the agent can read ~/.aws/credentials, resolve arbitrary DNS, or reach 169.254.169.254, tighten the policy before you ship another line of code through it.
Prerequisites
For building:
- Go 1.25 or later
- Protocol Buffer compiler (
buf) — install viamake install-buf(only required if you change the protobuf definitions)
For end-to-end testing (depending on which sandboxes you want to exercise):
jq— JSON processor for parsing reportsdockerand/orpodman— for containerised testingclaude-code— Claude Code CLI for Claude testinggemini-cli— Gemini CLI for Gemini testingnono— a Landlock/Seatbelt wrapper for AI agents and other programs
Build (Go 1.25+)
make build
Installation
Build from source
git clone https://github.com/controlplaneio/sandbox-probe.git
cd sandbox-probe
make buildIf you intend to run sandbox-probe inside a container, make sure it is built statically with standard library paths, or arrange for the relevant paths to be mounted in. This isn't usually an issue but can bite on non-glibc or non-FHS systems like Alpine, NixOS, or anything via Nix.
Quick start
```bash
CLI reference
创新的AI安全工具，结合代理工作流与沙箱测试。虽然星数较少但方向前沿，适合AI安全领域专业人士。代码质量和文档完整度有待观察。
- 需要 sandbox-probe 解决具体问题的开发者与运营人员
- 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 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
- 需要 sandbox-probe 解决具体问题的开发者与运营人员
- 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
👥 适合人群
🎯 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
⚖️ 优点与不足
- +Apache-2.0 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。
🔗 相关工具推荐
❓ 常见问题 FAQ
总体来看，沙箱探针 是一款质量良好的Agent工作流，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | sandbox-probe |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Agentic sandbox enumeration: find security issues, and seed escape automation.。⭐22 · Go |
| Topics | AI安全代理工作流沙箱测试自主代理漏洞发现 |
| GitHub | https://github.com/controlplaneio/sandbox-probe |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Go |
收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-11 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。