本文介绍将AI代理从原型推向生产所需的五个关键工具：LangGraph管理代理逻辑与状态，E2B提供安全代码执行沙箱，Mem0实现跨会话记忆，LangSmith负责追踪调试，Modal提供弹性计算资源。文章强调生产环境需分层解决各环节问题，而非依赖单一框架，并建议按构建、沙箱、记忆、基础设施的顺序推进，同时从首版就集成可观测性。

Autogen是一个开源框架，用于构建代理工作流。它通过Docker容器提供安全的代码执行环境，并可通过e2b云服务实现更高的扩展性。本文介绍了如何在e2b沙箱中运行AI生成的代码，注册助手和执行器代理以处理消息，并在沙箱中执行Python和Bash代码。示例展示了生成NVIDIA与TSLA股票收益图的方法。