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E2B

E2Bは、e2b-devが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです（GitHub: e2b-dev/E2B）。GitHubスターは14,233、フォークは1,093で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月7日です。

Secure sandboxes where AI agents run real code.

★ 14.2k スター⑂ 1.1k フォークApache-2.0更新 2026年10月

GitHubで見る ↗Official site ↗

▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。

// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ: e2b-dev/E2B
GitHubスター: 14,233
フォーク: 1,093
ライセンス: Apache-2.0
GitHubでの最終更新: 2026年10月7日
カテゴリ: AIエージェント
掲載タイプ: 完全なインストールガイド
公式サイト: Official site

// 仕組み

仕組み

Pick a first task
Choose one real workload to test the project against.
Download the project
Clone it locally and read through the getting-started guide.
Wire up dependencies
Install the stack it needs and set any environment variables.
Run and verify
Execute the starter example and check results before going further.

// 機能

選ばれる理由

Secure sandboxing

Isolated environments for agent code execution.

Code interpreter

Run agent-generated code safely.

Real-world tools

Beyond code — tooling for capable agents.

Enterprise-grade

Positioned for production agent deployments.

Python SDK

Easy integration from Python agent code.

Apache-2.0

Permissive licensing.

// 自分で実行

自分で実行してみる

Step 1 — Install the SDK
Install the Python SDK from PyPI.
```
pip install e2b-code-interpreter
```
Step 2 — Get an API key
Sign up per the docs and export your key.
```
export E2B_API_KEY=your_key_here
```
Step 3 — Run code in a sandbox
Follow the docs quickstart to execute your first sandboxed snippet.
```
# see https://docs.e2b.dev for the quickstart
```

// 活用例

作れるもの

Let your agent execute Python safely.
Sandbox untrusted code from LLM outputs.
Build a code-interpreter feature for your app.
Run agent tool calls in isolated environments.

// よくある質問

よくある質問

Who maintains E2B?

It is maintained by e2b-dev at e2b-dev/E2B, with 1,093 forks.

Is E2B free to use?

The open-source runtime is free under Apache-2.0; the hosted cloud is usage-based — check current pricing.

Do I need a paid API to use it?

The open-source code is free, but the hosted sandbox cloud is metered. Self-host if you want to avoid usage fees.

How does it compare to other sandboxes?

Compare with Daytona, Modal, and Firecracker-based options on isolation guarantees and developer experience.

How do I get started?

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — E2Bが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

openclaw★ 391.6k
A personal AI that really does things — on any OS, with your data staying yours.
superpowers★ 294.9k
An agentic skills framework & software development methodology that works.
ECC★ 275.2k
Agent harness optimization system with skills, memory and security for Claude Code, Codex and more
hermes-agent★ 252.0k
The agent that grows with you — a Python framework for adaptive AI agents.
deepseek-harness★ 245.5k
DeepSeek's plugin-based agent harness where everything is a plugin.

// さらに見る agents

さらに見る： AIエージェント

カタログの中でE2Bとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

Agents★ 14.5k
A framework for building realtime voice AI agents 🤖🎙️📹
openpi★ 14.1k
Physical Intelligence's open vision-language-action models (pi0, pi0-FAST, pi0.5) for robot policies.
unity-mcp★ 14.8k
Bridge AI assistants to the Unity Editor via MCP: manage assets, scenes, scripts and tasks.
agent-framework★ 13.9k
A framework for building, orchestrating and deploying AI agents and multi-agent workflows with support for Python and .NET.
RD-Agent★ 14.9k
Microsoft's R&D-Agent: LLM agents that automate data-driven research, Kaggle modelling and LLM fine-tuning.
BrowserOS★ 13.8k
Open-source agentic browser your AI agents drive with your logins, plus an AI browser for humans.

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