Programmierung / Softwareentwicklung

OpenWebUI integriert Open Terminal — eine gesandboxte Linux-Umgebung mit Python 3.12, gängigen Dokumenten-Libraries (pandas, openpyxl, xlsxwriter, python-docx, python-pptx, reportlab, fpdf2, weasyprint, pypdf, matplotlib, Pillow, numpy, scipy, lxml, PyYAML) sowie den Command-Line Tools ffmpeg und pandoc. Der Code läuft in einer isolierten Umgebung pro Benutzer, und zwar im Home-Verzeichnis dieses Benutzers innerhalb der Sandbox.

Voraussetzungen & aktuelle Einschränkungen

• Nur einfache LLM-Modelle, mit aktiviertem Native Function Calling. OpenWebUI stellt dem Modell die Sandbox als eine Reihe von Tools bereit (run_command, write_file, display_file und weitere), die aus der Terminal-Server-Integration aufgelöst werden — nicht über das eingebaute execute_code-Tool. Native Function Calling muss für das Modell aktiviert sein (Admin → Settings → Models → die Advanced Params des Modells): Erst dann werden diese Tools dem Modell als echte Function-Definitionen übergeben, was es ihm erlaubt, einen Schritt auszuführen, das Ergebnis zu lesen und fortzufahren. Beim Standardwert fällt OpenWebUI auf einen einzelnen prompt-basierten Tool-Auswahldurchlauf zurück, was für einen mehrstufigen Aufbau nicht ausreicht. Modelle ohne Function-Calling-Unterstützung können die Sandbox überhaupt nicht ansteuern.
• Das Terminal muss für die Konversation aktiv sein. Die Tools werden nur aufgelöst, wenn im Chat ein Terminal ausgewählt ist.
• AI-Hub Agents werden noch nicht unterstützt. Agent-Chats steuern ihre eigene Generierung und stellen den Tool-Calling-Handshake von OpenWebUI nicht bereit, weshalb die Code-Ausführung für sie nicht aktiv wird. Dies ist ein geplanter Follow-up.

Es gibt zwei Hauptwege, die Code-Ausführung zu nutzen.

1. Bitten Sie das Modell, Code zu schreiben und auszuführen. Die Nennung eines konkreten Ziels (z. B. „ein Diagramm erstellen", „diese Daten verarbeiten") gibt dem Modell den Kontext, um Python-Code zu generieren und auszuführen, der das Ergebnis direkt im Chat erzeugt.
2. Stellen Sie bestehenden Code bereit und bitten Sie das Modell, ihn auszuführen oder zu verbessern.

Programmierung mit dem LLM

Geben Sie einen Prompt ein, der die „Pydiode environment" erwähnt, um Code zu generieren.

Mit dem „Run"-Button kann der Code direkt im Chat getestet werden.

Zwei Ausführungspfade — nur einer kann eine Datei erzeugen

Modellgesteuerte Ausführung, bei der das Modell die Tools der Sandbox selbst aufruft, läuft serverseitig in Open Terminal mit den oben genannten Libraries, im Home-Verzeichnis des jeweiligen Benutzers. Dies ist der einzige Pfad, der eine herunterladbare Datei erzeugen kann.

Der manuelle „Run"-Button an einem Code-Block — und das eingebaute execute_code-Tool von OpenWebUI, dessen CODE_INTERPRETER_ENGINE standardmäßig auf pyodide steht — nutzen stattdessen die Pyodide-Engine: In-Browser-WebAssembly, leichtgewichtig, auf die mitgelieferten Packages beschränkt und nicht in der Lage, Dateien auf dem Server zu schreiben. Diagramme kommen auf diesem Pfad als Inline-Bilder zurück, nicht als Dateien.

Nach der Ausführung gibt das Code-Snippet das Ergebnis unterhalb der Zelle aus.

Ausführen von bestehendem Code

Wählen Sie „Code Interpreter".

Fassen Sie den Code in Backticks ein, um ihn als auszuführenden Code zu kennzeichnen.

Wenn der Code ausgeführt wurde, wird das Ergebnis ausgegeben.

Generierte Dateien

Während der Code-Ausführung geschriebene Dateien (Reports, Spreadsheets, Diagramme usw.) werden im Home-Verzeichnis des jeweiligen Benutzers innerhalb der Sandbox erstellt (/home/<user>). Das Modell übergibt eine fertige Datei mit display_file, wodurch sie im File-Viewer des Benutzers geöffnet wird; die Dateien bleiben zudem über den File-Browser des Terminal-Panels erreichbar.

Das Erzeugen von Dokumenten ist eine eigenständige Capability und erfordert kein Schreiben von Code. Siehe Dateigenerierung für das empfohlene Modell, die verifizierte Liste der Ausgabeformate und die dafür geltenden Einschränkungen.

Isolation und Einschränkungen

Geteilter Container, Isolation pro Benutzer

Open Terminal läuft in einem einzigen geteilten Container mit aktiviertem OPEN_TERMINAL_MULTI_USER: Jeder Benutzer erhält einen separaten Linux-Account und ein eigenes Home-Verzeichnis (/home/<user>), und die Standard-Dateisystemberechtigungen halten die Dateien eines Benutzers vor anderen privat. Dies ist Isolation pro Benutzer innerhalb eines Containers, kein Container-pro-Benutzer-Modell — alle Benutzer teilen denselben Kernel, CPU, Memory, /tmp und die Prozessliste. Es eignet sich für kleine, vertrauenswürdige Gruppen; es ist keine harte Multi-Tenant-Sicherheitsgrenze. Betrachten Sie die Sandbox als Komfort für Mitarbeitende, nicht als Barriere zwischen sich gegenseitig nicht vertrauenden Parteien.

Gespeicherte Dateien wachsen über die Zeit

Die generierten Dateien jedes Benutzers persistieren auf dem Host (das /home-Volume von open-terminal) und werden nicht automatisch aufgeräumt — es gibt derzeit keine Retention- oder Quota-Policy. Der Speicherbedarf wächst mit der Nutzung; Betreiber sollten das Volume überwachen und alte Benutzerdaten manuell entfernen, bis ein automatisches Cleanup/TTL hinzugefügt wird.