# Beeuni, E2B und Daytona: Die passende Infrastruktur für dein Agent-Produkt finden

Sandbox-Infrastruktur und Beeunis Computer für Agenten im Vergleich: vorbereitete Werkzeuge, Codeausführung, Kontrolle über die Umgebung und mehrstufige Agentenaufgaben.

Canonical page: https://beeuni.ai/blog/de/beeuni-vs-e2b-and-daytona

Ein Agent, der Lieferanten recherchiert, muss vielleicht Websites öffnen, Preislisten herunterladen, mit Python rechnen und einen Bericht erstellen. Eine isolierte Umgebung bietet einen Ort, an dem die Aufgabe ausgeführt werden kann. Für diese Schritte braucht es außerdem Software, angebundene Werkzeuge und eine Agentenlaufzeit. Beeuni stellt diesen Computer mit integriertem Agenten und Arbeitswerkzeugen bereit. Codeausführung und angepasste Umgebungen gehören dazu.

## Was bringt die Umgebung mit?

[E2B](https://docs.e2b.dev/) bietet Sandbox-Infrastruktur für die Ausführung von Code und Werkzeugen. Der Code-Interpreter enthält vorinstallierte Bibliotheken. Mit den [Vorlagen für Coding-Agenten](https://docs.e2b.dev/use-cases/coding-agents) lassen sich Umgebungen starten, in denen ein Agent bereits installiert ist. Du kannst dein Modell und dein Orchestrierungsframework mitbringen, eine Vorlage wählen und deine Anwendung um die Ausführungs-APIs herum aufbauen.

[Daytona](https://www.daytona.io/docs/) bietet programmierbare Sandboxes mit Dateien, Prozessen, Netzwerkfunktionen, Snapshots und Umgebungskonfiguration. Dazu kommen [Computer Use](https://www.daytona.io/docs/en/computer-use/) und Anleitungen zur Agentenintegration. Diese Dienste bieten mehr als Isolation: Sie geben Entwicklern Ausführungs- und Desktopwerkzeuge zum Aufbau von Agentensystemen.

Beeuni stellt einen Computer bereit, auf dem ein Agent arbeiten kann. Die Standardumgebung vereint die Agentenlaufzeit, Browser, Terminal, Dateien, Python- und JavaScript-Werkzeuge sowie Skills für übliche Aufgaben. Über die Projekteinstellungen verbindest du den Agenten mit seinem Modell und autorisierten Anwendungen. Während der Aufgabe hält eine Session Anweisungen, Werkzeugaktivitäten und Gespräch zusammen.

Der Unterschied liegt darin, was beim Start einer Aufgabe bereits bereitsteht. Bei einem Sandbox-Dienst wählst du eine Ausführungsumgebung oder Agentenvorlage und baust das übrige Agentensystem darum herum. Beeuni integriert dieses laufende System. Trotzdem kann der Agent deine Programme ausführen und eine angepasste Umgebung nutzen.

| Was du brauchst | E2B | Daytona | Beeuni |
| --- | --- | --- | --- |
| Code ausführen und Dateien verwalten | Ausführungs- und Dateisystem-APIs | Code-, Prozess- und Dateisystem-APIs | Skripte und Befehle ausführen, Aufgabenabhängigkeiten installieren und Dateien in der Session prüfen |
| Umgebung vorbereiten | Code-Interpreter-Umgebungen, Agentenvorlagen und eigene Vorlagen | Snapshots, eigene Images und Computer-Use-Umgebungen | Standard-Agentenumgebung sowie eigene Images und Ressourceneinstellungen |
| Agenten mit Werkzeugen verbinden | Agentenvorlage nutzen oder gewähltes Framework und Werkzeuge integrieren | Integrationsanleitung nutzen oder gewählten Agenten mit Sandbox-Werkzeugen verbinden | Agenten, Modelle, Skills und autorisierte Werkzeuge im Projekt konfigurieren |
| Ein Produkt um eine laufende Aufgabe aufbauen | Sandbox-Operationen mit Agenten- und Anwendungsstatus verbinden | Sandbox-Operationen mit Agenten- und Anwendungsstatus verbinden | Aufgaben senden und Agentennachrichten, Werkzeugereignisse und Session-Status per SDK oder HTTP API verfolgen |

## Die Werkzeuge vorbereiten, die ein Agent tatsächlich braucht

Einen Python-Prozess starten zu können bedeutet noch nicht, dass für einen Preisvergleich alles bereitsteht. Der Agent braucht vielleicht auch einen Browser, Tabellenbibliotheken, Dokumentleser und eine Möglichkeit, einen brauchbaren Bericht zu erstellen. Beeunis Standardumgebung enthält Browserautomatisierung, Python- und JavaScript-Laufzeiten sowie Werkzeuge für übliche Dokument-, Tabellen-, PDF- und Bildaufgaben. Nicht jede Aufgabe beginnt mit einem leeren Betriebssystemabbild.

Skills geben dem Agenten Anleitungen und Hilfsskripte für bestimmte Arbeiten. Ein Skill für die Dokumentbearbeitung kann beispielsweise erklären, wie der Agent installierte Bibliotheken nutzt, eine Datei konvertiert und die erzeugte Datei prüft. Für die Formate und Arbeitsregeln deines Produkts kannst du eigene Skills ergänzen.

Spezielle Abhängigkeiten müssen möglicherweise weiterhin installiert werden, und private Anwendungen brauchen weiterhin eine Autorisierung. Der Vorteil besteht in vorbereiteten Werkzeugen und einem Agenten, der sie gemeinsam einsetzen kann. Dein Team ergänzt, was die Aufgabe braucht, statt zunächst jede grundlegende Laufzeit, jedes Dateiwerkzeug und jede Browseranbindung einzurichten.

## Den Agenten durch mehrere Aktionen begleiten

Ein Agent muss nach einer Aktion erfahren, was passiert ist. Ein Befehl kann scheitern, eine Seite andere Inhalte laden oder eine erzeugte Datei eine weitere Prüfung brauchen. Beeunis Laufzeit verbindet Modellanfragen, Werkzeugaufrufe und ihre Ergebnisse. Der Agent kann den Fehler lesen, sein Vorgehen ändern und innerhalb derselben Aufgabe fortfahren. Deine Anwendung verfolgt dies über Session-Ereignisse.

Bei Browseraufgaben mit vielen Screenshots begrenzt Beeuni die angesammelten älteren Bilder in Modellanfragen und behält aktuelle visuelle Informationen bei. Für Standardkonfigurationen nutzt es vorbereitete Abhängigkeiten oder zwischengespeicherte Pakete nach Möglichkeit erneut, statt sie bei jedem Start herunterzuladen.

Die Session bildet außerdem Zustände ab, die dein Produkt verwalten kann. Du kannst gespeicherte Nachrichten lesen, während der Computer gestoppt ist, oder dich mit einer laufenden Session erneut verbinden. Falls der Computer verloren geht, kannst du die Session auf einem neuen Computer anhand des gespeicherten Gesprächs und des gepushten Branches fortsetzen. Die Wiederherstellung bringt verlorene, ungespeicherte Dateien und zuvor laufende Prozesse nicht zurück. Diese Unterschiede sind im Session-Modell bereits berücksichtigt, statt sie jeder Anwendung neu zu überlassen.

## Einen Lieferantenvergleich von der Website bis zum Bericht verfolgen

Angenommen, dein Einkaufsprodukt lässt einen Agenten drei Lieferanten vergleichen. Einer veröffentlicht Preise auf einer Website, ein anderer stellt eine Tabelle bereit, und beim dritten steht das aktuelle Angebot in einer E-Mail. Die Aufgabe braucht Browserzugriff, Dateiverarbeitung, Berechnungen und eine autorisierte Anwendungsverbindung. Drei Suchauszüge zurückzugeben reicht nicht aus.

In Beeuni konfigurierst du Modell, Skills und Anwendungszugriff des Agenten und startest dann eine Session mit den Vergleichskriterien. Der Agent kann die Website prüfen, Tabelle und Angebot lesen, ein Skript zur Preisumrechnung schreiben und ausführen. Trifft das Skript auf eine unerwartete Spalte, kann er die Datei untersuchen und den Code anpassen. Anschließend erstellt er einen Vergleich mit Berechnungen und Quellenangaben zur Prüfung.

Dein Produkt sendet die Aufgabe, zeigt Fortschritte und stellt das Ergebnis dar. Beeuni liefert den laufenden Agenten, seinen Computer und die unterwegs nötige Werkzeugausführung. Du bestimmst weiterhin, welche Lieferanten einbezogen werden, wann zwei Angebote vergleichbar sind und ob der Bericht deine Anforderungen erfüllt. Mit E2B oder Daytona lässt sich derselbe Ablauf aufbauen. Der Unterschied ist, welche Agentenkonfiguration, Werkzeugverbindungen, Aufgabenstatus und Ergebnisverarbeitung dein Team um die Sandbox herum zusammensetzt.

## Kontrolle über Code und Umgebung behalten

Beeuni beschränkt dich nicht auf vordefinierte Agentenaufgaben. Der Computer kann deine Skripte ausführen, Aufgabenabhängigkeiten installieren, Repository-Dateien bearbeiten und Anwendungen starten, die du über eine Vorschau prüfst. Für neue Computer wählst du Umgebungsvorlagen, eigene Images und Ressourcengrößen. Die vorbereitete Agentenumgebung ist ein erweiterbarer Ausgangspunkt.

Konfiguriere Modell, Anweisungen, Skills und Werkzeugberechtigungen passend zur Arbeit. Verbinde nötige Anwendungen oder ergänze Werkzeuge für deinen eigenen Dienst. Umgebungsanpassung und Agentenkonfiguration lösen unterschiedliche Probleme; Beeuni bietet beides. Der [Computer-Leitfaden](/docs/de/work/runtime) erklärt Dateien, Vorlagen, Ressourcen und Vorschauen. Der [Agentenleitfaden](/docs/de/project/agents) behandelt Verhalten und Zugriff.

## Zusammenfassung

E2B und Daytona bieten Sandbox-Infrastruktur und Werkzeuge für die Ausführung von Agentenaufgaben. Sie eignen sich für Entwickler, die darauf aufbauend ihre eigene Agentenlaufzeit, Werkzeuganbindungen und Aufgabenverwaltung zusammenstellen möchten.

Beeuni verbindet diese Ausführungsmöglichkeiten mit einer Agentenlaufzeit, vorbereiteten Werkzeugen, Modellkonfiguration und Anwendungsanbindungen. Dein Produkt kann eine Aufgabe senden und verfolgen, wie der Agent Websites nutzt, Code ausführt und Dateien bearbeitet. Du behältst die Kontrolle über Skripte, Abhängigkeiten und Umgebung.