SandBase Đang hoạt động

SandBase là nền tảng cơ sở hạ tầng Agent dành cho nhà phát triển, cung cấp một API Key để truy cập thống nhất hơn 2.000 mô hình và API dữ liệu, môi trường sandbox tương thích với E2B và tương thích với OpenAI Agents API. Nhà phát triển có thể cho Agent lấy dữ liệu thế giới thực, chạy mã và xử lý tệp, đóng gói các quy trình làm việc quen thuộc thành Personal Agent, nhúng vào sản phẩm riêng hoặc sử dụng trong CLI, công cụ MCP, với chi phí tính theo số lần gọi.

Theo dõi WeChat và trả lời “开源” để tham gia nhóm trao đổi dự án AI mã nguồn mở
Tích hợp mô hình: Tương thích với tiêu chuẩn OpenAI Agents API, nhà phát triển có thể sử dụng OpenAI SDK quen thuộc để tạo Agent, thiết lập phiên và chạy tác vụ.
API dữ liệu: Cung cấp dữ liệu thế giới thực từ X, YouTube, tìm kiếm web, hồ sơ công ty và nhiều nguồn khác; một số API tặng 100 lượt gọi miễn phí mỗi ngày.
Thực thi trong sandbox: Cung cấp môi trường chạy tương thích với E2B, cho phép Agent chạy mã, xử lý tệp và trả về kết quả trong sandbox; mã E2B hiện có có thể được chuyển đổi với chi phí thấp.
Tích hợp công cụ: Hỗ trợ SKILL.md, CLI và cầu nối MCP cục bộ, có thể kết nối trực tiếp với các công cụ AI hiện có như Claude Code, Codex và Cursor.
Mẫu kỹ năng: Tích hợp các Skill có thể tái sử dụng như tình báo Twitter, chuyển lời YouTube, phân tích SEO và nghiên cứu công ty, giúp Agent hoàn thành công việc thực tế.

Đăng ký tài khoản: Truy cập trang web chính thức của SandBase https://www.sandbase.ai/ để đăng ký, sau đó vào Console lấy SandBase API Key.
Kết nối nhanh: Trong các công cụ AI như Claude Code, Codex và Cursor, dán lệnh set up https://www.sandbase.ai/SKILL.md để trợ lý AI tự động hoàn tất cấu hình môi trường.
Chọn mô hình: Thông qua endpoint tương thích với OpenAI api.sandbase.ai/v1, sử dụng OpenAI SDK để chỉ định mô hình cần thiết, tạo Agent và cấu hình chỉ dẫn tác vụ.
Kết nối dữ liệu: Dùng cùng một API Key để gọi các API dữ liệu như X, YouTube và tìm kiếm web; trước khi gọi, hãy xem hướng dẫn khả năng và mức giá.
Chạy tác vụ: Sau khi tạo phiên Agent, gửi tác vụ; Agent sẽ chạy mã trong sandbox, sắp xếp tài liệu và tạo tệp kết quả.
Kiểm tra kết quả: Xác minh thủ công tính hợp lệ của các liên kết gốc và mức độ phù hợp của đầu ra với quy tắc sàng lọc, sau đó mới tích hợp vào sản phẩm riêng khi quy trình đã được xác nhận là đáng tin cậy.

Cổng truy cập thống nhất: Một API Key đồng thời kết nối mô hình, API dữ liệu và sandbox, loại bỏ công việc trùng lặp trong xác thực và quản lý tài khoản trên nhiều nền tảng.
Tương thích giao thức: Tương thích với OpenAI Agents API và E2B SDK, giúp nhà phát triển tiếp tục sử dụng cách viết mã quen thuộc với chi phí di chuyển thấp.
Tích hợp hệ sinh thái: Thông qua SKILL.md, CLI và cầu nối MCP, SandBase được nhúng trực tiếp vào các công cụ AI phổ biến như Claude Code, Codex và Cursor, đồng thời thu hút người dùng qua Agent.
Dữ liệu thực tế: Kết nối các API dữ liệu thế giới thực như X, YouTube và tìm kiếm web, giúp Agent hoàn thành các tác vụ tạo ra kết quả thực tế.
Phạm vi quy mô: Theo thông tin chính thức, nền tảng kết nối hơn 2.000 mô hình và API, bao phủ hơn 100 nền tảng, đáp ứng nhu cầu lựa chọn đa dạng.

Trang web dự án: https://www.sandbase.ai/
Kho GitHub: https://github.com/sandbaseai/

Sản xuất dữ liệu huấn luyện cấp chuyên gia: Tổ chức các chuyên gia trong ngành sản xuất hàng loạt dữ liệu SFT có yêu cầu cao cho các công ty phát triển mô hình tiên tiến, bao phủ các lĩnh vực có “mật độ tư duy chuyên gia” cao như tài chính, pháp lý, y tế và STEM.
Môi trường RL và dữ liệu phản mẫu: Xây dựng môi trường học tăng cường và tập dữ liệu huấn luyện “phản mẫu” cho mô hình, giúp mô hình nâng cao năng lực suy luận và sửa lỗi thông qua nhiều vòng thử và sai; đồng thời đã mã nguồn mở các tập dữ liệu và sản phẩm huấn luyện như Dynasor và ProRL.
Đánh giá chuẩn và “tạo phòng thi”: Cung cấp dịch vụ đánh giá chuẩn cấp chuyên gia, mô phỏng môi trường thi thực tế để kiểm tra năng lực thực sự của mô hình trong các tác vụ chuyên môn khó, với kết quả đánh giá phục vụ các phòng thí nghiệm mô hình tham khảo.
Chinh phục năng lực mô hình trong các ngành dọc: Tập trung vào các bối cảnh chuyên môn theo ngành dọc của Agent ngoài lập trình, tạo ra các tác vụ huấn luyện tái hiện quy trình làm việc thực tế, giúp mô hình hoạt động ổn định và đáng tin cậy trong các tác vụ chuyên môn có chuỗi dài.