eval 的安全隐患
在 LangGraph CodeAct 的生产环境部署中，直接使用 Python 内置的 eval 执行生成的代码存在严重安全隐患：
- 代码注入风险：可能执行恶意构造的代码
- 系统权限问题：可以访问系统资源和敏感信息
- 稳定性影响：可能导致程序崩溃或资源耗尽
安全执行方案
推荐使用专门的代码沙盒来实现安全执行：
- 进程隔离：在单独的进程中运行代码
- リソース制約：限制 CPU、内存等资源使用
- 特権制御：降低执行权限，限制文件访问
- 超时处理：设置执行时间上限
自定义沙盒实现
文章提供了一个基础示例：
def custom_sandbox(code: str, _locals: dict) -> tuple[str, dict]:
try:
with open("temp.py", "w") as f:
f.write(code)
import subprocess
result = subprocess.check_output(["python", "temp.py"], text=True)
return result, {}
except Exception as e:
return f"错误: {e}", {}这个实现通过将代码写入临时文件并通过子进程执行，提供了基本的安全隔离。
专业方案推荐
对于企业级应用，建议考虑使用成熟的沙盒解决方案如：
- Docker 容器
- 专用代码沙盒服务
- 云函数执行环境
この答えは記事から得たものである。LangGraph CodeAct：複雑なタスクを解決する知能を支援するコード生成について
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