Use o Databricks Sandbox para executar comandos de shell de um agente e trabalhar com arquivos no seu espaço de trabalho do Databricks. Seu aplicativo gerencia o sandbox. O executor do sandbox, codex exec-server, abre uma conexão de saída com a OpenAI usando os valores de environment.id e environment.remote_url da sessão.
O Databricks Sandbox está em fase beta. Verifique se o seu espaço de trabalho está em uma região compatível. Em seguida, habilite o Databricks Sandbox na página Previews do espaço de trabalho.
Antes de começar
- Autentique um perfil do Databricks para o seu espaço de trabalho. Use o nome do perfil no lugar de
my-workspaceno exemplo abaixo. - Defina
OPENAI_API_KEYcom a chave do seu aplicativo eOPENAI_EXECUTOR_API_KEYcom uma chave de ambiente distinta. As duas chaves devem pertencer à mesma organização, ao mesmo projeto e ao mesmo usuário ou à mesma conta de serviço. Somente a chave de ambiente é passada ao sandbox comoCODEX_API_KEY. - Se a sua organização da OpenAI restringe o acesso a uma lista de IPs permitidos, atualize essa lista sempre que os IPs de saída do sandbox mudarem. Para espaços de trabalho que participam da prévia do firewall de computação sem servidor, siga as orientações do Databricks sobre intervalos de IP por região.
Execute o exemplo
Na raiz do repositório do OpenAI Cookbook, execute o exemplo com uv e Python 3.11 ou posterior. Escolha um ID de sandbox que não esteja em uso, pois o exemplo exclui o sandbox durante a limpeza.
uv run examples/agents_api/sandboxes/databricks/application_managed/main.py \
--profile my-workspace --sandbox-id "openai-agent-$(date +%s)"O exemplo cria uma sessão auto-hospedada, inicia o executor no sandbox e pede ao agente que escreva uma saudação em um arquivo. Em seguida, lê o arquivo e, se a verificação for bem-sucedida, exibe Verified the agent's file write.. Por fim, interrompe o executor e exclui a sessão e o sandbox.