INTEGRITY Dokumentace

← Sandbox SDK / sandbox / tutorials

Code interpreter s Workers AI

Vytvořte výkonný interpret kódu, který dává model gpt-oss v Workers AI možnost spouštět kód v Pythonu pomocí Cloudflare Sandbox SDK.

Doba dokončení: 15 minut

Co vytvoříte

Cloudflare Worker, který přijímá prompty v přirozeném jazyce, pomocí GPT-OSS rozhoduje, kdy je potřeba spustit kód v Pythonu, spouští jej v izolovaných sandboxech a vrací výsledky s vysvětlením generovaným pomocí AI.

Předpoklady

  1. Zaregistrujte si účet Cloudflare ↗.
  2. Nainstalujte Node.js ↗.

Správce verzí Node.js

Použijte správce verzí Node, jako je Volta ↗ nebo nvm ↗ abyste se vyhnuli problémům s oprávněními a mohli měnit verze Node.js. Wrangler, o kterém se dozvíte dále v této příručce, vyžaduje verzi Node 16.17.0 nebo novější.

Budete také potřebovat:

1. Vytvořte projekt

Vytvořte nový projekt Sandbox SDK:

npm create cloudflare@latest -- workers-ai-interpreter --template=cloudflare/sandbox-sdk/examples/code-interpreter
cd workers-ai-interpreter

2. Zkontrolujte implementaci

Šablona obsahuje kompletní implementaci podle nejnovějších doporučených postupů. Podívejme se na klíčové součásti:

// src/index.ts
import { getSandbox } from "@cloudflare/sandbox";
import { generateText, stepCountIs, tool } from "ai";
import { createWorkersAI } from "workers-ai-provider";
import { z } from "zod";

const MODEL = "@cf/openai/gpt-oss-120b" as const;

async function handleAIRequest(input: string, env: Env): Promise<string> {
	const workersai = createWorkersAI({ binding: env.AI });

	const result = await generateText({
		model: workersai(MODEL),
		messages: [{ role: "user", content: input }],
		tools: {
			execute_python: tool({
				description: "Execute Python code and return the output",
				inputSchema: z.object({
					code: z.string().describe("The Python code to execute"),
				}),
				execute: async ({ code }) => {
					return executePythonCode(env, code);
				},
			}),
		},
		stopWhen: stepCountIs(5),
	});

	return result.text || "No response generated";
}

Klíčová vylepšení oproti přímým voláním REST API:

3. Zkontrolujte konfiguraci

Šablona obsahuje odpovídající konfiguraci Wrangleru:

{
  "name": "sandbox-code-interpreter-example",
  "main": "src/index.ts",
  // Set this to today's date
  "compatibility_date": "2026-08-28",
  "ai": {
    "binding": "AI"
  },
  "containers": [
    {
      "class_name": "Sandbox",
      "image": "./Dockerfile",
      "name": "sandbox",
      "max_instances": 1,
      "instance_type": "basic"
    }
  ],
  "durable_objects": {
    "bindings": [
      {
        "class_name": "Sandbox",
        "name": "Sandbox"
      }
    ]
  }
}
name = "sandbox-code-interpreter-example"
main = "src/index.ts"
# Set this to today's date
compatibility_date = "2026-08-28"

[ai]
binding = "AI"

[[containers]]
class_name = "Sandbox"
image = "./Dockerfile"
name = "sandbox"
max_instances = 1
instance_type = "basic"

[[durable_objects.bindings]]
class_name = "Sandbox"
name = "Sandbox"

Nejdůležitější body konfigurace:

4. Otestujte lokálně

Spusťte vývojový server:

npm run dev

Otestujte pomocí curl:

# Simple calculation
curl -X POST http://localhost:8787/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Calculate 5 factorial using Python"}'

# Complex operations
curl -X POST http://localhost:8787/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Use Python to find all prime numbers under 20"}'

# Data analysis
curl -X POST http://localhost:8787/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Create a list of the first 10 squares and calculate their sum"}'

5. Nasaďte

Nasaďte svůj Worker:

npx wrangler deploy

6. Otestujte nasazení

Vyzkoušejte složitější dotazy:

# Data visualization preparation
curl -X POST https://workers-ai-interpreter.YOUR_SUBDOMAIN.workers.dev/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Generate sample sales data for 12 months and calculate quarterly totals"}'

# Algorithm implementation
curl -X POST https://workers-ai-interpreter.YOUR_SUBDOMAIN.workers.dev/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Implement a binary search function and test it with a sorted array"}'

# Mathematical computation
curl -X POST https://workers-ai-interpreter.YOUR_SUBDOMAIN.workers.dev/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Calculate the standard deviation of [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9]"}'

Jak to funguje

  1. Uživatelský vstup: Odesílejte prompty v přirozeném jazyce do /run koncový bod
  2. Rozhodnutí AI: GPT-OSS obdrží prompt s execute_python dostupný nástroj
  3. Chytré spuštění: Model rozhoduje, zda je potřeba spustit kód v Pythonu
  4. Izolace sandboxu: Kód běží v izolovaných kontejnerech Cloudflare Sandbox
  5. Vysvětlení AI: Výsledky se začlení zpět do odpovědi AI pro finální výstup

Co jste vytvořili

Nasadili jste sofistikovaný interpret kódu, který:

Další kroky