最近ClawBot的爆火，让很多深耕Agent领域的开发者达成了一个共识，那就是在Agent基础设施的搭建中，Mac Mini这类硬件设备可以适当精简，但Sandbox技术绝对不能缺席。作为Agent安全运行的核心屏障，Sandbox早已超越了简单的辅助工具范畴，成为Agent Infra中不可或缺的关键组成部分。尤其是在Context Engineering理念逐渐成为Agent开发核心思路的当下，理解Sandbox的技术原理、不同实现方案的差异以及选型逻辑，对于每一个Agent开发者来说都至关重要。
在深入探讨Sandbox技术之前，我们不妨先从Context Engineering的角度出发，搞清楚一个核心问题，为什么Agent离不开Sandbox。很多人在初期开发Agent时都会陷入一个误区，认为给Agent配备的工具越多，它的能力就越强。但实际开发过程中我们会发现，过多的工具不仅不会提升Agent的运行效率，反而会降低工具使用的准确率，还会浪费宝贵的上下文资源，这种现象被业界称为Context Rot，也就是上下文冗余损耗。正是为了解决这个问题，Context Engineering这个全新的领域应运而生，它的核心思路就是通过合理的架构设计，让Agent在有限的上下文窗口内，实现更高效率的任务执行。
结合当前业界领先的Context Engineering实践，我们能清晰地看到一个共同的趋势，那就是代码执行环境和可读写的文件系统，已经成为Agent能力的核心支撑。Cursor的"File-based Tools"方案就是一个典型的例子，它将所有工具的使用说明都进行了文件化处理，当Agent需要使用某一种工具时，会先通过检索找到对应的说明文档，阅读理解后再生成相应的执行代码，这种方式极大地节约了上下文资源。Manus则采用了层级化的工具架构，针对复杂的长流程任务，Agent不再试图将所有中间状态都存储在上下文窗口中，而是通过文件系统进行Context Offloading，也就是上下文卸载，这种方式不同于有损压缩的上下文精简，而是一种无损的状态保存，让Agent能够在复杂任务中保持状态连贯性。Anthropic的"Programming tool-using"和skills理念也异曲同工，让Agent自身编写代码来实现工具调用，相比于直接调用工具，这种方式能节约大量上下文空间，而Agent skills的本质，也是利用文件系统来优化上下文使用效率。
但问题也随之而来，赋予Agent写代码和修改文件的能力，等同于给了它巨大的破坏力。和传统软件固定的执行路径不同，Agent的行为是基于概率和上下文动态生成的，这就意味着它的执行过程充满了不确定性。比如Prompt Injection攻击，攻击者可能通过精心设计的提示词，诱导Agent执行恶意操作；再比如Agent自身的幻觉问题，可能会导致代码进入死循环，最终耗尽服务器的CPU和内存资源。除此之外，对于部署在云端的Agent服务和运行在开发者本地的Coding Agent，两者的信任边界完全不同。开发者本地使用的Claude Code，即便在YOLO模式下偶尔出现误删文件的情况，开发者也有能力把控和挽回损失，但云端的Agent服务面对的是海量用户，用户不可能为Agent的每一次执行都点击"批准"，唯一的解决方案，就是为Agent划定严格的安全边界，而这个边界，就是Sandbox。
Sandbox的核心作用，就是为Agent构建一个隔离的运行环境，通过网络隔离、文件系统隔离、进程隔离等多种方式，限制Agent的操作范围，确保它无论执行什么操作，都不会影响到宿主机和其他系统。目前市面上的Sandbox技术方案种类繁多，不同方案的实现原理、性能表现和适用场景差异很大，接下来我们就从技术实现的角度，逐一解析主流的Sandbox方案，帮大家理清它们的核心区别和适用场景。
第一种主流方案是Local Sandbox-runtime，它的核心原理是利用操作系统本身的原语来实现隔离，比如Linux系统的namespaces和cgroups，或者macOS系统的sandbox-exec。简单来说，就是通过操作系统自带的功能，直接限制Agent进程的权限，比如限制它只能访问特定的文件路径，只能读取或写入指定目录，网络流量则通过内置代理进行路由和过滤，从而实现基础的隔离效果。
这种方案的最大优点就是极轻量，不需要额外部署独立的服务，也没有镜像拉取之类的开销，启动速度达到毫秒级，非常适合开发者的本地开发环境。我们常用的Claude Code，它的sandbox就是基于这种方案实现的，在Claude Code中，Agent执行的所有命令都会被限制在/sandbox目录下，开发者可以在.claude/settings.json文件中，详细配置sandbox的权限。比如开启sandbox功能，设置自动允许沙箱内的Bash命令执行，排除git、docker等危险命令，还可以配置网络权限，比如允许访问特定的Unix套接字，开启本地绑定功能等。本质上，Claude Code的sandbox runtime就是一个操作系统级别的受限Bash运行环境，它会对Agent发出的所有bash命令及其子进程，统一施加文件系统隔离和网络隔离，确保Agent的操作不会超出预设范围。
值得一提的是，Anthropic已经将这个sandbox runtime开源了，开发者可以通过npx @anthropic-ai/sandbox-runtime 的命令，将其应用到自己的Agent项目中，通过MCP的方式进行权限配置，非常便捷。不过需要注意的是，macOS系统的sandbox-exec基本上已经处于废弃状态，存在很多安全隐患，无论是本地开发还是云端部署，都建议谨慎使用，优先选择基于Linux原语的Local Sandbox-runtime方案。
第二种方案是WebAssembly，也就是我们常说的WASM。WASM最初是为浏览器设计的，天生就具备沙箱属性，它的核心原理是将代码编译成一种通用的二进制格式，运行时会像显微镜一样检查每一条指令，确保代码只能访问分配给它的那块内存数组，一旦出现越界访问，就会立即终止执行，从根源上杜绝了恶意代码对系统的破坏。
WASM的最大优势就是启动速度极快，达到微秒级，而且运行成本极低，非常适合执行简单的纯计算任务，比如一些轻量级的代码片段执行、简单的数值计算等。对于一些不需要复杂系统调用、不需要依赖大量第三方库的Agent任务，WASM是一个非常高效的选择。但它的缺点也同样明显，生态兼容性是最大的痛点。虽然Python可以编译成WASM，也就是我们熟知的Pyodide，但很多依赖C扩展的Python库，比如Pandas、NumPy、Scipy的部分功能，在WASM环境下的支持还不够完善，经常会出现无法运行的情况。除此之外，WASM的网络栈也受到很大限制，无法实现复杂的网络请求，这也大大局限了它的适用场景，只能用于简单的纯计算类任务，无法满足Agent复杂的代码执行和文件操作需求。
第三种方案是Docker，这是目前应用最广泛的容器化技术，也是很多开发者最初接触Sandbox时会选择的方案。但需要明确的是，默认配置的Docker并不是一个安全的Sandbox，因为标准Docker中的容器，本质上只是宿主机上的一个进程，它和宿主机共享同一个内核。这种架构就存在很大的容器逃逸风险，Linux内核由数千万行代码组成，不可避免地存在各种漏洞，如果Agent发送了一个精心构造的恶意系统调用，触发了内核漏洞，就有可能瞬间逃出容器的限制，直接控制整台宿主机，造成严重的安全事故。
所以如果要将Docker作为Agent的Sandbox，必须进行严格的安全加固，通过一系列配置来限制容器的权限，降低逃逸风险。常用的加固配置有很多，比如--cap-drop ALL参数，可以删除Linux系统的所有功能，包括NET_ADMIN和SYS_ADMIN这些可能导致权限提升的功能；--security-opt no-new-privileges参数，可以防止进程通过setuid二进制文件获得更高的权限；--security-opt seccomp参数，可以限制容器内可用的系统调用，Docker的默认配置会阻止约44个危险系统调用，而自定义的配置文件可以阻止更多；--read-only参数，可以让容器的根文件系统变为只读，防止Agent在容器内持久化恶意文件；--tmpfs参数，可以提供一个可写的临时目录，并且在容器停止时自动清除目录内的内容，避免恶意文件残留；--network none参数，可以删除容器的所有网络接口，让Agent无法直接访问外部网络，只能通过挂载的Unix套接字与外部代理通信；--memory和--cpus参数，可以限制容器的内存和CPU使用量，防止Agent因死循环等问题耗尽宿主机资源；--pids-limit参数，可以限制容器内的进程数量，防止Agent通过fork炸弹攻击宿主机；--user参数，可以让容器以非root用户身份运行，降低逃逸后造成的损害；--v参数，可以将宿主机的特定目录以只读方式挂载到容器内，让Agent可以分析代码但无法修改，同时要避免挂载/.ssh、/.aws等敏感目录。
经过加固后的Docker，能够满足大多数通用场景的Agent Sandbox需求，它的启动速度较快，达到秒级，隔离强度处于中等水平，而且生态成熟，配置灵活，对于很多中小企业和开发者来说，是一个性价比很高的选择。但它的局限性也很明显，即便经过加固，依然无法完全消除容器逃逸的风险，因为它本质上还是和宿主机共享内核，一旦内核出现漏洞，所有基于Docker的Sandbox都会受到威胁。此外，Docker的扩容能力也有限，主要依赖PostgreSQL的扩容方案，并非专为向量场景优化，大规模向量数据下扩容灵活性不足。
第四种方案是gVisor，它是谷歌开源的一款容器运行时，核心目标就是解决Docker共享内核带来的安全隐患。gVisor的实现原理和Docker完全不同，它通过在用户空间中拦截所有系统调用来实现隔离，当Agent在容器内发出系统调用时，并不会直接传递给宿主机的真内核，而是先被gVisor的Sentry组件拦截，Sentry相当于一个伪内核，会对系统调用进行检查和过滤，只有经过验证的、安全的系统调用，才会被转发给宿主机的真内核执行，恶意的系统调用会被直接拦截和拒绝。
我们可以通过一个简单的流程对比，更清晰地理解gVisor的隔离机制。在标准Docker中，Agent发出的系统调用会直接传递给宿主机真内核，中间没有任何拦截和过滤环节；而在gVisor中，Agent发出的系统调用会先经过Sentry伪内核的检查和过滤，再将必要的系统调用传递给宿主机真内核。这种架构的好处是，攻击面被大大缩小，恶意代码要想逃逸，首先需要突破gVisor的Sentry组件，而Sentry的代码量远小于Linux内核，漏洞数量也少得多，而且它对宿主机真内核的访问是有限制的，即便突破了Sentry，也很难对宿主机造成严重破坏。
gVisor的部署也比较灵活，可以和Docker结合使用，只需要安装runsc运行时，然后修改Docker的守护程序配置文件即可。在/etc/docker/daemon.json文件中，添加runtimes配置，指定runsc的路径，之后运行容器时，只需加上--runtime=runsc参数，就可以让容器在gVisor环境下运行。gVisor的隔离强度很高，非常适合多租户环境和处理不可信代码的场景，比如云端的Agent服务，需要同时为多个用户提供服务，每个用户的Agent执行的代码都不可信，这时候gVisor就能提供可靠的隔离保障。
但gVisor也存在一定的性能开销，具体的开销大小取决于工作负载的类型。对于CPU密集型计算任务，比如矩阵运算，因为几乎不需要进行系统调用，所以gVisor的性能开销几乎为零，和直接在宿主机上运行没有区别；对于简单的系统调用密集型任务，gVisor的性能会比Docker慢大约2倍；而对于文件I/O密集型任务，尤其是大量小文件的打开和关闭操作，gVisor的性能开销会非常大，最多可能慢200倍。所以在选择gVisor作为Sandbox方案时，需要充分考虑自身的任务类型，如果是系统调用和文件I/O较少的任务，gVisor是一个很好的选择，如果是文件I/O密集型任务，就需要权衡隔离强度和性能开销之间的关系。
第五种方案是MicroVM，它的核心逻辑是解决Docker无法解决的根本性矛盾，既要像容器一样快速启动、轻量高效，又要像物理机一样安全可靠。提到MicroVM，就不得不提到AWS在2018年开源的Firecracker，它是专为Serverless和多租户容器设计的MicroVM方案，砍掉了传统虚拟机比如QEMU中90%对Agent无用的功能，只保留了CPU、内存、网络和最基础的块设备，这种极简的设计带来了惊人的性能，冷启动时间大约只有125毫秒，内存开销不到5MiB，完美兼顾了启动速度和隔离强度。
目前，Firecracker已经成为了公有云Sandbox服务商的底层标准技术，比如E2B、Modal等主流的Sandbox云服务，都是基于Firecracker构建的。除了Firecracker之外，还有两款比较常见的MicroVM方案，一款是QEMU，它是传统的虚拟机方案，功能非常强大，但启动速度慢，内存占用高，适合对功能要求高但对性能要求不高的场景，不太适合Agent这类需要快速启动的场景；另一款是Kata Containers，它对外暴露Docker和K8s的操作接口，让开发者可以像使用容器一样使用MicroVM，对内则会启动一个轻量级虚拟机，可以调用QEMU或Firecracker作为底层虚拟化技术，兼顾了兼容性和安全性，适合已经使用Docker或K8s架构的团队。
MicroVM的隔离强度是目前所有Sandbox方案中最高的，因为它采用的是硬件虚拟化技术，每个MicroVM都有自己独立的内核，和宿主机以及其他MicroVM完全隔离，不存在共享内核带来的逃逸风险，恶意代码即便在MicroVM内执行，也无法突破硬件隔离的限制，只能在自己的虚拟机环境内活动。而且MicroVM的性能表现也非常出色，启动速度接近容器，内存开销极小，非常适合公有云、高密度Agent托管等场景，尤其是用户面向的Serving场景，需要同时处理大量用户的Agent请求，对多租户隔离和响应延迟要求很高，MicroVM无疑是最佳选择之一。
了解了这五种主流的Sandbox技术实现方案之后，很多开发者可能会陷入困惑，这么多方案，到底该怎么选才适合自己的项目。其实从工程落地的角度来看，我们可以从四个核心维度进行权衡，结合自身的项目需求、技术实力和成本预算，做出最合理的选择。
第一个维度是自托管和云服务的选择。这两种方式没有绝对的优劣之分，关键在于自身的需求和技术实力。并非所有企业的数据隐私要求都能够接受云托管的Sandbox，对于一些涉及核心数据、敏感信息的Agent项目，自托管无疑是更安全的选择。如果企业拥有成熟的运维团队，基于加固后的Docker、gVisor或Kata Containers自建Sandbox集群，不仅可以更好地控制数据安全，还可以根据自身的业务需求进行个性化配置和优化。
而对于大多数中小企业和个人开发者来说，云托管的Sandbox无疑是更具性价比的选择。云托管服务商已经解决了Firecracker等MicroVM技术极度复杂的网络配置和资源调度问题，开发者不需要投入大量的精力去维护基础设施，只需要专注于Agent本身的开发和快速验证即可。而且很多主流的Sandbox云服务比如E2B，已经成为了Manus、Perplexity等知名Agent项目的底层技术支撑，稳定性和兼容性都经过了实际场景的验证，能够满足大多数Agent项目的需求。此外，云托管的Sandbox还具有弹性扩容的优势，可以根据Agent的并发量自动调整资源，避免了资源浪费和性能瓶颈。
第二个维度是长运行和高频率的选择，这主要涉及到Sandbox的生命周期和持久化需求。现阶段Sandbox的最主要用途还是code Interpreter，也就是执行Agent生成的代码、进行数据分析等任务，对于大多数这类场景来说，Sandbox都是用完即焚的模式，每次请求都会启动一个全新的环境，任务结束后立即销毁，这样可以避免不同任务之间的相互干扰，也可以减少资源占用。同时，通过预装常用的数据分析库、开发工具等，还可以节约Sandbox的启动时间和Agent的执行时间，提升用户体验。
但在一些特定的场景下，Sandbox的持久化就显得非常重要了，比如Agent skills所需要的文件系统场景，Agent需要在多次任务执行中保持文件系统的状态，保存中间结果和配置信息，这时候就需要Sandbox支持持久化功能。目前很多云托管的Sandbox服务商已经实现了这一功能，比如E2B就支持30天内的Sandbox持久化，开发者可以通过简单的代码调用，实现Sandbox的暂停、恢复和终止操作。比如通过Sandbox.create()创建一个Sandbox实例，通过sandbox.betaPause()将其暂停，通过sandbox.connect()恢复运行，通过sandbox.kill()终止实例，这种灵活的生命周期管理，能够满足不同场景下的持久化需求。
第三个维度是Serving和Agentic RL Rollout的选择，这主要取决于业务场景的并发密度和隔离要求。不同的业务场景，对Sandbox的需求也完全不同。在用户面向的Serving场景中，核心关注点是多租户隔离和响应延迟，因为需要同时处理大量用户的Agent请求，每个用户的Agent执行的代码都不可信，而且用户对响应速度的要求很高，这时候就需要选择隔离强度高、启动速度快的Sandbox方案，Firecracker等MicroVM方案和gVisor方案无疑是首选。同时，通过Warm Pool预热机制，提前启动一定数量的Sandbox实例，能够最大程度降低冷启动延迟，确保用户能够获得流畅的体验。
而在Training & Data Gen场景中，核心关注点则是吞吐量和成本，这类场景需要Agent在Sandbox中并行执行数万次代码，生成用于RLVR算法的奖励数据，也就是Rollout过程。这类场景对隔离强度的要求相对较低，因为所有执行的代码都是开发者自己控制的，不存在不可信代码的风险，而且更注重并行处理能力和成本控制。这时候Docker方案就已经足够满足需求了，比如通过sandbox fusion等技术，实现大量Docker容器的并行运行，既能够保证吞吐量，又能够控制成本，是这类场景的最优选择。
第四个维度是纯文本和GUI的选择，这主要取决于Agent的任务类型。纯文本场景主要是指Code Interpreter场景，Agent只需要执行命令行代码，涉及标准输入输出和文件读写操作，不需要图形界面，这种场景下，基于轻量级Linux发行版的Sandbox就足够了，要求资源消耗低、启动速度快，Local Sandbox-runtime、加固后的Docker、WASM等方案都能够满足需求。
而GUI和Computer Use场景则完全不同，这类场景需要Agent使用浏览器进行操作，比如网页浏览、表单填写、页面截图等，需要通过VNC提供实时截屏功能，传递给VLM进行图像识别和指令生成，这意味着对Sandbox的资源要求更高，数据传输也更复杂。针对这类场景，市面上也有专门的Sandbox方案，比如steel-browser、Browserbase、browser-use-sandbox等，它们都内置了浏览器环境和VNC服务，能够满足Agent操作浏览器的需求，广泛应用于网页爬虫、自动化测试、智能办公等场景。
除了上述五种核心技术实现方案之外，目前市面上还有很多主流的Sandbox方案，我们可以根据它们的定位和特点，分为三大类，方便大家快速选择。第一类是通用Sandbox云服务，这类方案功能全面、兼容性强，适合大多数Agent项目，比如E2B、model sandboxes、daytona、AgentRun、Runloop、cloudflare-sandbox、vercel-sandbox等，其中E2B是目前最受欢迎的方案之一，被很多知名Agent项目采用，稳定性和功能丰富度都处于行业领先水平。第二类是轻量级开源方案，这类方案体积小、部署灵活，适合本地开发和小型项目，比如BoxLite、Microsandbox、anthropic-experimental/sandbox-runtime、agent-infra/sandbox等，其中anthropic-experimental/sandbox-runtime就是Anthropic开源的方案，适合需要轻量级隔离的本地Agent开发。第三类是Browser-using方案，专门针对Agent操作浏览器的场景，比如steel-browser、Browserbase、browser-use-sandbox等，能够提供完整的浏览器环境和图像传输功能，满足GUI场景的需求。
回顾Sandbox技术的发展历程，从最初的Local Sandbox-runtime到如今的MicroVM，从自托管到云服务，Sandbox技术的每一次进步，都在推动Agent技术的成熟和普及。随着Agent能力的不断增强，它们能够执行的任务越来越复杂，对Sandbox的要求也越来越高，不仅需要更高的隔离强度、更快的启动速度，还需要更灵活的生命周期管理、更丰富的功能支持和更低的成本。
那么未来Sandbox技术的发展方向会是什么样的，是Agent Using Sandbox，还是Agent Inside Sandbox。在我看来，这两种模式并不会相互替代，反而会走向融合共生。一方面，Agent会越来越熟练地使用Sandbox，将其作为自己的"安全工具"，根据不同的任务需求，选择不同的Sandbox方案，通过Sandbox来拓展自己的能力边界，同时确保自身的安全运行；另一方面，随着安全需求的不断提升，Agent会被深度嵌入到Sandbox之中，Sandbox不再仅仅是一个外部的隔离环境，而是成为Agent运行的基础载体，从根本上杜绝安全风险。
对于开发者来说，无论未来的发展方向如何，当下最重要的就是深入理解Sandbox的技术原理和选型逻辑，结合自身的项目需求，选择最适合的Sandbox方案，在保证Agent安全运行的前提下，提升开发效率和用户体验。随着Agent技术的不断普及，Sandbox作为Agent Infra的核心组成部分，将会发挥越来越重要的作用，也会迎来更多的技术创新和突破，比如更高效的隔离机制、更灵活的资源调度、更丰富的功能支持等，为Agent技术的发展提供更坚实的支撑。
在实际开发过程中，我们也可以根据项目的迭代情况，动态调整Sandbox方案。比如在项目初期，为了快速验证想法，可以选择云托管的Sandbox方案，降低开发和运维成本；当项目成熟后，涉及到更多的敏感数据和核心业务时，可以考虑自建Sandbox集群，提升数据安全性和可控性；当业务场景拓展到GUI和Browser-using场景时，可以引入专门的Browser Sandbox方案，满足新的业务需求。
总之，Sandbox技术是Agent安全、高效运行的基石，理解它、掌握它、用好它，是每一个Agent开发者的必备技能。希望通过本文的解析，能够帮助大家理清Sandbox技术的核心脉络，了解不同方案的差异和适用场景，在Agent开发的道路上少走弯路，打造出更安全、更强大的Agent产品。