E2B Code Interpreter中JavaScript运行时顶层Promise未自动解析的问题分析
问题背景
在使用E2B Code Interpreter的JavaScript运行时环境时,开发者发现了一个重要问题:当执行包含异步操作的JavaScript代码时,顶层Promise不会被自动等待(resolve),导致代码无法按预期执行完成。
问题现象
具体表现为,当在Sandbox环境中运行包含Promise的JavaScript代码时,执行结果会直接返回一个处于pending状态的Promise对象,而不是等待Promise完成后的最终值。例如以下代码:
const printResult = async () => {
return 'foo';
};
printResult()
.then((result) => {
console.log("glama.result");
})
.catch((error) => {
console.log("glama.error");
});
在E2B Code Interpreter中执行后,输出结果会显示Promise { <pending> },表明Promise未被解析,相关的then/catch回调也从未被执行。
技术原因
这个问题源于JavaScript运行时的执行机制差异。在常规的Node.js或浏览器环境中,顶层Promise会被自动处理,但在某些沙箱环境中,特别是基于特定内核的实现,这种自动解析机制可能不存在。
E2B团队最初使用的JavaScript内核没有正确处理顶层Promise的自动解析,这导致了开发者在编写异步代码时遇到预期之外的行为。
解决方案
E2B开发团队已经意识到这个问题,并采取了以下改进措施:
-
内核替换:团队正在测试使用Deno作为新的JavaScript运行时内核。Deno提供了更好的现代JavaScript特性支持,包括更完善的Promise处理机制。
-
执行环境优化:新内核将更好地支持异步/await语法和Promise链式调用,确保顶层Promise能够被正确解析。
-
兼容性考虑:在过渡期间,团队建议开发者可以通过以下方式临时解决这个问题:
- 显式地等待Promise完成
- 使用IIFE(立即调用函数表达式)包裹异步代码
最佳实践建议
对于需要在E2B Code Interpreter中运行异步JavaScript代码的开发者,建议:
- 明确等待所有顶层Promise,例如:
(async () => {
await printResult();
})();
-
关注E2B Code Interpreter的更新,及时切换到支持Deno内核的版本。
-
在关键业务逻辑中添加错误处理,即使当前环境可能不会触发Promise拒绝。
未来展望
随着E2B Code Interpreter对Deno内核支持的完善,JavaScript运行时环境将提供更符合现代开发预期的行为。这将显著提升开发者在沙箱环境中编写和测试异步代码的体验。
团队还在评估其他可能的JavaScript内核选项,以提供更全面的语言特性和更好的性能表现。开发者可以期待未来版本中更强大、更稳定的JavaScript执行能力。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00