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# 环境选择

> 选择 host、Docker、Modal 或 Daytona 执行。

当你已经确定 benchmark 和 harness，但还需要决定任务在哪里执行时，使用这个 cookbook。

## 选择表

| Provider       | 适用场景                                   |
| -------------- | -------------------------------------- |
| `host_process` | 轻量、本地或 service-backed benchmark。       |
| `docker`       | 需要本地容器可复现。                             |
| `modal`        | 需要 registry-image cloud sandbox 和云端计算。 |
| `daytona`      | 需要远程开发式 sandbox。                       |

## Docker Smoke Test

```bash theme={null}
agentcompass run \
  swebench_verified \
  mini_swe_agent \
  glm-5.2 \
  --env docker \
  --benchmark-params '{"sample_ids":["astropy__astropy-12907"]}' \
  --model-base-url "$MODEL_BASE_URL" \
  --model-api-key "$MODEL_API_KEY" \
  --model-api-protocol openai-chat \
  --task-concurrency 1
```

## 远程 Smoke Test

```bash theme={null}
export DAYTONA_API_KEY="..."

agentcompass run \
  terminal_bench_2 \
  terminus2 \
  your-model \
  --env daytona \
  --benchmark-params '{"sample_ids":["overfull-hbox"]}' \
  --model-base-url "$MODEL_BASE_URL" \
  --model-api-key "$MODEL_API_KEY"
```

## Image 与 Workspace

对于 recipe-backed benchmark，image 和 workspace 通常由任务元数据推导。Custom task 可以传 `--env-params`。

```bash theme={null}
agentcompass run <benchmark> <harness> <model> --env docker --env-params '{"image":"python:3.13-slim","workspace":"/workspace"}'
```

## 相关页面

* [执行环境概览](/zh/environments/overview)
* [Recipes](/zh/key_modules/recipes)
* [并发](/zh/cookbooks/operations/concurrency)