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はじめに

Daytona SDKはDaytonaと連携するための公式PythonおよびTypeScriptインターフェースを提供し、開発環境をプログラムで管理し、コードを実行できます。Python SDKは同期・非同期の両方のプログラミングモデルをサポートしており、非同期クラスにはAsyncの接頭辞が付きます。

手順に従って、AIエージェント向けの最初のDaytona サンドボックス（Daytonaが管理する隔離された一時的な実行環境）を作成・実行しましょう。

環境変数の設定やステージング環境での実験的機能へのアクセスなど、追加の設定手順についてはConfigurationを参照してください。

Daytona SDK をインストールする

Daytona は、Daytona プラットフォームと連携するための公式 Python および TypeScript の SDK を提供しています。お好みの方法で SDK をインストールしてください。

ターミナルウィンドウ
pip install daytona

サンドボックス内でコードを実行する

次のコードを実行して、Daytona のサンドボックスを作成し、コマンドを実行します。

from daytona import Daytona, DaytonaConfig


# Daytona クライアントを初期化
daytona = Daytona(DaytonaConfig(api_key="YOUR_API_KEY"))


# サンドボックスのインスタンスを作成
sandbox = daytona.create()


# サンドボックス内で安全にコードを実行
response = sandbox.process.code_run('print("Sum of 3 and 4 is " + str(3 + 4))')
if response.exit_code != 0:
    print(f"Error running code: {response.exit_code} {response.result}")
else:
    print(response.result)


# サンドボックスをクリーンアップ
sandbox.delete()
ターミナルウィンドウ
python main.py

アプリをプレビュー

次のスニペットは、シンプルな Flask アプリを含むファイルを Daytona のサンドボックスにアップロードします。Web サーバーはポート 3000 で起動し、提供されたプレビューURLからアクセスできます。

from daytona import Daytona, DaytonaConfig, SessionExecuteRequest


daytona = Daytona(DaytonaConfig(api_key="YOUR_API_KEY"))


sandbox = daytona.create()


app_code = b'''
from flask import Flask


app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def hello():
    return """
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <title>Hello World</title>
        <link rel="icon" href="https://www.daytona.io/favicon.ico">
    </head>
    <body style="display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; margin: 0; background-color: #0a0a0a; font-family: Arial, sans-serif;">
        <div style="text-align: center; padding: 2rem; border-radius: 10px; background-color: white; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);">
            <img src="https://raw.githubusercontent.com/daytonaio/daytona/main/assets/images/Daytona-logotype-black.png" alt="Daytona Logo" style="width: 180px; margin: 10px 0px;">
            <p>This web app is running in a Daytona sandbox!</p>
        </div>
    </body>
    </html>
    """


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=3000)
'''


# Save the Flask app to a file


sandbox.fs.upload_file(app_code, "app.py")


# Create a new session and execute a command


exec_session_id = "python-app-session"
sandbox.process.create_session(exec_session_id)


sandbox.process.execute_session_command(exec_session_id, SessionExecuteRequest(
    command="python /app.py",
    var_async=True
))


# Get the preview link for the Flask app


preview_info = sandbox.get_preview_link(3000)
print(f"Flask app is available at: {preview_info.url}")

このエンドポイントにプログラムからアクセスする必要がありますか？プレビューと認証をご覧ください。

LLM に接続する

次のスニペットは、Anthropic API を用いて LLM に接続し、Claude に 25 の階乗を求めるコードの生成を依頼し、そのコードを Daytona のサンドボックス（Daytonaが管理する隔離された一時的な実行環境）内で実行します。

import os
import re
import requests
from daytona import Daytona, DaytonaConfig
from dotenv import load_dotenv


load_dotenv()


daytona = Daytona(DaytonaConfig())


sandbox = daytona.create()


def get_claude_response(api_key, prompt):
    url = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
    headers = {
        "x-api-key": api_key,
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "model": "claude-3-7-sonnet-latest",
        "max_tokens": 256,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
    }
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        content = response.json().get("content", [])
        return "".join([item["text"] for item in content if item["type"] == "text"])
    else:
        return f"Error {response.status_code}: {response.text}"


prompt = "25 の階乗を返す Python コード。出力はコードのみ。説明なし。前置きなし。コメントなし。単一のコードブロックで生のコードのみ。"


result = get_claude_response(os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"], prompt)


code_match = re.search(r"```python\n(.*?)```", result, re.DOTALL)


code = code_match.group(1) if code_match else result
code = code.replace('\\', '\\\\')


# サンドボックス内で Python コードを実行し、結果を取得


response = sandbox.process.code_run(code)
print("The factorial of 25 is", response.result)

スニペットを実行する:

ターミナルウィンドウ
ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
DAYTONA_API_KEY="your-daytona-api-key"
DAYTONA_TARGET=us
python claude-example.py
ターミナルウィンドウ
> 25 の階乗は 15511210043330985984000000 です

追加の例

Daytona SDK の Python の例 または TypeScript/JavaScript の例 を使ってサンドボックス（Daytonaが管理する隔離された一時的な実行環境）を作成し、コードを実行しましょう。

LLM を活用して Daytona 上での開発を加速できます。/llms.txt ファイルをコピーし、プロジェクトやチャットのコンテキストに含めてください: llms-full.txt または llms.txt

GitHub 上の Daytona SDK リポジトリを参照して、さらに詳しく学びましょう。

ViteプロジェクトでのDaytona

ViteベースのプロジェクトでDaytona SDKを使用する場合、互換性を確保するためにNodeのポリフィルを設定する必要があります。vite.config.ts のplugins配列に以下の設定を追加してください：

import { nodePolyfills } from 'vite-plugin-node-polyfills'


export default defineConfig({
  plugins: [
    // ... other plugins
    nodePolyfills({
      globals: { global: true, process: true, Buffer: true },
      overrides: {
        path: 'path-browserify-win32',
      },
    }),
  ],
  // ... rest of your config
})

Next.js プロジェクトにおける Daytona

Next.js プロジェクトで Daytona SDK を使用する場合、利用中のバンドラーに応じて Webpack や Turbopack との互換性を保つため、Node のポリフィルを設定する必要があります。次の設定を next.config.ts に追加してください:

import type { NextConfig } from 'next'
import NodePolyfillPlugin from 'node-polyfill-webpack-plugin'
import { env, nodeless } from 'unenv'


const { alias: turbopackAlias } = env(nodeless, {})


const nextConfig: NextConfig = {
  // Turbopack
  experimental: {
    turbo: {
      resolveAlias: {
        ...turbopackAlias,
      },
    },
  },
  // Webpack
  webpack: (config, { isServer }) => {
    if (!isServer) {
      config.plugins.push(new NodePolyfillPlugin())
    }
    return config
  },
}


export default nextConfig

Daytona CLI のセットアップ

ローカルデバイス上のイメージを使用する場合、またはコマンドラインインターフェースでサンドボックスを管理したい場合は、次のコマンドで Daytona CLI をインストールしてください:

ターミナルウィンドウ
brew install daytonaio/cli/daytona