AI应用的“新基建”是什么？沙盒环境无疑是关键一环。然而，如何将AI智能体与沙盒有效集成，却是一个值得深入探讨的架构问题。
随着智能体能力的增强，执行代码、安装软件包、访问文件等操作变得日益普遍。这些操作需要一个独立的工作空间，同时又必须与主机系统严格隔离，以防止智能体越权访问敏感凭证、文件或网络资源。沙盒技术正是为此而生的隔离解决方案。
最近，LangChain创始人Harrison Chase分析了这一领域，并清晰地指出了目前存在的两种主流架构模式：一种是智能体完全在沙盒内运行；另一种则是智能体运行在外部，将沙盒作为一个可调用的工具来使用。
模式一：智能体在沙盒内运行
在这种模式下，AI智能体的整个生命周期都在沙盒环境中进行，外部的应用程序通过网络与其进行通信。
实现方式：通常会构建一个预装了智能体框架（如 deepagents）的 Docker 或虚拟机镜像。这个镜像在沙盒内启动并运行，外部通过连接向其发送消息。智能体需要暴露一个 API 端点（通常是 HTTP 或 WebSocket），以便应用程序能够跨沙盒边界与之对话。
优势：
- 镜像本地开发环境：如果你的智能体在本地开发时就是通过命令行运行的，那么在生产沙盒中运行完全相同的命令即可，一致性高。
- 直接的环境访问：智能体可以直接读写沙盒内的文件系统，并修改其运行环境。
- 适用于紧密耦合的场景：当智能体的逻辑与特定的执行环境库或复杂的环境状态紧密相关时，这种模式很适用。
挑战：
- 通信基础设施：跨沙盒边界的通信需要额外的基础设施支持。虽然像 E2B 这样的提供商在其 SDK 中封装了这部分复杂性，但否则你就需要自己构建 WebSocket 或 HTTP 通信层，包括会话管理和错误处理。
- API密钥安全：为了让智能体能调用外部模型（如 Claude、GPT）进行推理，API 密钥必须存储在沙盒内部。一旦沙盒被攻破，密钥便面临泄露风险。E2B 和 Runloop 等提供商正在开发密钥保险库功能来应对此问题。
- 更新迭代慢：任何智能体代码或提示词的更新，都需要重新构建容器镜像并部署，这会拖慢开发周期的迭代速度。
- 状态恢复开销：沙盒本身需要在智能体被激活前就绪，这通常需要额外的逻辑来处理。
- 知识产权风险：对于注重保护智能体知识产权（代码和提示词）的团队，将智能体完全放在沙盒内运行，可能会增加其被提取或逆向工程的风险。
Witan Labs 的 Nuno Campos 指出了另一个维度的安全问题：“智能体的任何部分都不应拥有比 bash 工具更多的权限。举个例子，如果你设计了一个同时具备 bash 工具和网络搜索工具的智能体，那么所有由 LLM 生成的代码都将获得无限制的网络访问权，这是一个巨大的安全隐患。如果是模式二，你可以让工具拥有比 LLM 生成代码更高的权限，因为安全边界是围绕 bash 工具建立的，而不是整个智能体。”
模式二：沙盒作为工具
在这种模式下，智能体运行在你的本地机器或某个服务器上。只有当它需要执行代码时，才会通过 API 去调用一个远程沙盒。
实现方式：智能体在本地（或服务器）运行，当它生成一段需要执行的代码时，便调用沙盒提供商（如 E2B、Modal、Daytona 或 Runloop）的 API。提供商的 SDK 会处理所有通信细节。从智能体的视角来看，沙盒仅仅是另一个可用的工具。
优势：
- 快速迭代：你可以随时更新智能体的代码和逻辑，无需重建和重新部署整个容器镜像，这极大地加快了开发期间的迭代速度。
- 密钥外部化：API 密钥可以安全地保留在沙盒外部——只有代码执行发生在隔离环境中，降低了密钥泄露风险。
- 清晰的关注点分离：智能体的状态（如对话历史、推理链、记忆）存在于智能体运行的地方，与沙盒执行环境是分离的。这意味着沙盒的故障不会导致智能体状态丢失，你也可以灵活切换沙盒的后端提供商，而不影响智能体的核心逻辑。
E2B 的 Tomas Beran 补充了其他优势：
- 可以在多个远程沙盒中并行运行任务。
- 只需为代码实际执行的时间付费，而不是为整个智能体进程的运行时间付费，更具成本效益。
Zo Computer 的 Ben Guo 也提到：“我们选择模式二，还考虑到未来可能需要在 GPU 机器上运行智能体的推理部分——通常，持久化沙盒和运行推理工具的环境需求是会分化的。”
挑战：
- 网络延迟：这是最主要的缺点。每一次执行调用都需要跨越网络边界。对于那些包含大量小型、频繁执行任务的工作负载，累积的延迟会相当可观。
- 状态保持：许多沙盒提供商提供有状态的会话，使得变量、文件和已安装的包在同一次会话的多次调用之间得以保留。这可以通过减少所需的网络往返次数，来部分缓解延迟问题。
如何选择？
倾向于选择模式一（智能体在沙盒内）的情况：
- 智能体逻辑与执行环境紧密耦合（例如，需要持续访问某个特定库或维护复杂的环境状态）。
- 你希望生产环境能尽可能贴近本地开发环境。
- 所选沙盒提供商的 SDK 已经为你妥善处理了复杂的通信层。
倾向于选择模式二（沙盒作为工具）的情况：
- 在开发阶段，你需要对智能体逻辑进行快速迭代和实验。
- 安全性要求高，希望将敏感的 API 密钥保留在沙盒环境之外。
- 你更青睐清晰的架构分离，即智能体的状态管理独立于代码执行环境。
代码实现示例
以 deepagents 框架为例，我们来看两种模式的具体实现差异。
模式一：智能体在沙盒内
首先，你需要构建一个预装了智能体的 Docker 镜像：
FROM python:3.11
RUN pip install deepagents-cli
然后在沙盒中运行此镜像。完整的实现还需要额外的基础设施来处理应用与沙盒内智能体之间的通信，例如搭建 WebSocket 或 HTTP 服务器、管理会话、处理错误等。
模式二：沙盒作为工具
这种模式的实现则更为直接：
from daytona import Daytona
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from deepagents import create_deep_agent
from langchain_daytona import DaytonaSandbox
# 也可以替换为 E2B、Runloop、Modal 等其他提供商
sandbox = Daytona().create()
backend = DaytonaSandbox(sandbox=sandbox)
agent = create_deep_agent(
model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-20250514"),
system_prompt="You are a Python coding assistant with sandbox access.",
backend=backend,
)
result = agent.invoke({
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Run a small python script",
}]
})
sandbox.stop()
这段代码的运行流程非常清晰：
- 智能体在你的本地机器上进行任务规划和推理。
- 当需要时，它生成解决问题的 Python 代码。
- 调用 Daytona 的 API，在远程沙盒中执行这段生成的代码。
- 沙盒将执行结果返回。
- 智能体接收到输出后，在本地继续后续的推理步骤。
开发者社区的讨论与延伸
Harrison Chase 的观点在社区中引发了广泛讨论。有开发者对模式一在生产环境中的可行性提出质疑，认为其存在“巨大的安全漏洞和各种极具挑战性的基础设施约束（如沙盒可观测性、正常运行时间、扩展性等）”。
Nico Ritschel 则对一些缺点提出了不同的解决方案：
- API密钥问题：可以通过代理所有推理调用，并将密钥注入到沙盒外部来解决。
- 知识产权保护：可以将关键知识产权保存在智能体能够通过工具访问的安全位置，而非沙盒内。
Harrison Chase 回应道，虽然一些提供商正在添加相关功能，但密钥代理目前还不是业内的标准实践。
InvariumAI 的 Adish Jain 指出，无论采用哪种模式，核心挑战之一是如何验证智能体在沙盒内实际执行的操作，这强调了智能体行为测试的重要性。
开发者 Ale Alonso 也表示，沙盒化是他在使用 deepagents 时遇到的主要难题之一。
此外，Nathan Flurry 介绍了他们开发的 Sandbox Agent SDK，这是一个专门为解决“智能体在沙盒内”模式的复杂性而设计的工具。该 SDK 支持 Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Amp 和 Pi 等多种智能体，提供了一个统一的 HTTP API 来远程控制沙盒内的智能体。
小结
为 AI 智能体提供安全的代码执行环境至关重要。目前两种主流的沙盒集成架构各有利弊：将智能体内嵌于沙盒，更适合环境耦合紧密的场景；而将沙盒外置为工具，则在迭代速度、安全性和架构清晰度上更有优势。开发者需要根据自身项目的具体需求、安全考量和发展阶段来做出合适的选择。欢迎在云栈社区分享你在构建AI应用时关于沙盒设计的实践经验。
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发表于 2026-2-12 11:26:37
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