Lesson 06 — CodeAct 手写：代码是最通用的工具

Agent: 我要算 20 条数据的年份分组统计
工具菜单: search / calculate / send_email
Agent: calculate(数据) → 只能算一个表达式，不能分组循环
       🚫 做不到——calculate 不是为分组统计设计的

Agent: 我要算 20 条数据的年份分组统计
CodeAct: 
  from collections import Counter
  years = [extract_year(d) for d in data]
  stats = Counter(years)
  for y, c in sorted(stats.items()): print(f"{y}: {'█'*c} {c}")
  → ✅ 一次搞定——循环、分组、统计、可视化全在代码里

┌─────────────────── 进程级沙箱 ───────────────────┐
│                                                   │
│  ① import 白名单：只允许安全标准库                 │
│     ✅ json/statistics/collections/math/re        │
│     🚫 os/sys/subprocess/socket/urllib/open      │
│                                                   │
│  ② 超时杀进程：subprocess timeout                 │
│     超时 → kill → 返回"超时"提示                  │
│                                                   │
│  ③ 输出截断：防止内存爆炸                         │
│     stdout 超过 N 字符只保留前 N                   │
│                                                   │
│  ④ 无网络无文件：白名单不放网络/文件库             │
│     （进程级做不到完全隔离，但白名单堵主要风险）    │
│                                                   │
└───────────────────────────────────────────────────┘

# 白名单（本课选它）：只允许安全的，其余全拒
ALLOWED_IMPORTS = {"json", "statistics", "collections", "math", "re", "datetime", "itertools"}
# 检查代码里所有 import，不在白名单里的拒绝执行

# 黑名单（不选）：拒绝危险的，其余放行
BLOCKED_IMPORTS = {"os", "sys", "subprocess", "socket"}
# 问题：漏掉一个危险库就完蛋（如 ctypes、multiprocessing）

def check_imports(code: str) -> list[str]:
    """提取代码里的 import，返回不在白名单里的。"""
    violations = []
    for line in code.split("\n"):
        line = line.strip()
        if line.startswith("import "):
            mod = line.split()[1].split(".")[0]
            if mod not in ALLOWED_IMPORTS:
                violations.append(mod)
        elif line.startswith("from "):
            mod = line.split()[1].split(".")[0]
            if mod not in ALLOWED_IMPORTS:
                violations.append(mod)
    return violations

def codeact_loop(task, llm, max_rounds=3):
    history = ""
    for round in range(max_rounds):
        # 1. LLM 生成代码（基于任务 + 历史结果）
        code = llm.generate_code(task, history)
        # 2. 沙箱检查 import
        violations = check_imports(code)
        if violations:
            history += f"代码被拒：import {violations} 不在白名单\n"
            continue
        # 3. 沙箱执行
        result = sandbox_exec(code, timeout=10)
        # 4. 结果回注
        history += f"代码：\n{code}\n结果：\n{result}\n"
        # 5. LLM 判断是否完成
        if llm.is_done(result, task):
            return result
    return history

任务：对 20 条搜索结果按年份分组统计并画 ASCII 柱状图

工具调用方式：
  calculate(数据) → 只能算一个表达式，不能分组循环
  🚫 做不到——需要预定义一个"分组统计"工具

CodeAct 方式：
  from collections import Counter
  data = [...]  # 20 条
  years = [...]
  stats = Counter(years)
  for y, c in sorted(stats.items()): print(f"{y}: {'█'*c} {c}")
  → ✅ 一次搞定

① import os → 🚫 拒绝（不在白名单）
② import socket → 🚫 拒绝
③ while True: pass → ⏱ 超时杀进程
④ from collections import Counter → ✅ 允许
⑤ print("hello") → ✅ 正常执行

cd frontier-lessons/06_codeact
PYTHONIOENCODING=utf-8 ../../.venv/Scripts/python.exe code.py
# 预期：
# - 演示 CodeAct loop（生成代码→沙箱检查→执行→回注）
# - 拦截越权 import（os/socket 被拒）
# - 超时杀进程（while True 被杀）
# - 统计任务跑通（分组 + ASCII 柱状图）