Agent 时代的Sandbox
智能体执行环境的安全边界
过去几年，我们对大模型风险的讨论，主要集中在"它会说什么"，比如模型可能编造论文，给出错误建议，误解用户意图，或者输出带有偏见和风险的内容。换句话说，在Chatbot阶段，大模型的主要风险发生在输出层 ：它说的话能不能信，它生成的内容有没有错。随着智能体（Agent）的出现，当大模型不再只是回答问题，而是开始调用工具、执行命令、读写文件、访问网页、连接数据库、操作浏览器甚至修改代码仓库时，风险开始出现在执行层：大模型不再只是"说错话"，而是变成了"做错事"。智能体时代，大模型风险正在从内容风险转向执行风险。
一个Agent在完成任务时，通常不会只生成一段文本。它会经历一条连续的执行链：理解任务→制定计划→调用工具→读取结果→修改计划→再次执行。在这个过程中，Agent可能会运行shell命令、安装依赖、访问外部网页、读取本地文件、调用API，甚至修改项目代码。这些能力让Agent变得真正"能做事"，但也让它拥有了真实世界中的副作用。例如：
▴ 误删文件，覆盖配置，读取不该读取的密钥；
▴ 访问未知域名，安装不可信依赖；
▴ 在网页、邮件、PDF 中受到间接提示注入影响；
▴ 在看似合理的多步工具调用中，把一个小错误放大成真实损害；
2026年4月，PocketOS创始人公开称，一个运行在Cursor中、由Claude驱动的编程Agent在执行任务时，找到了权限过大的Railway API token，并删除了生产volume。相关报道指出，该操作没有经过确认步骤，而且备份也受到影响，导致客户预订、注册和记录短时不可用。这个事件暴露的问题并不只是"模型犯错"，而是Agent获得了可以触达生产环境的真实权限，缺少破坏性操作审批、生产/备份隔离和最小权限控制。此外，Vercel在2026年4月发布的安全公告中提到他们的智能体使用了第三方工具Context.ai，攻击者利用该工具访问并接管了一名员工的Vercel Google Workspace账号，枚举、解密了部分敏感环境变量，导致数据泄漏。
OWASP在LLM Top 10中将这类问题称为"过度授权"（Excessive Agency），即当模型被赋予过大的工具权限或外部系统权限时，模型输出、幻觉或注入攻击可能触发真实动作。OWASP Agentic Application风险中也进一步强调，Agent的工具滥用、权限继承、链式调用和外部内容注入，会形成传统Chatbot不具备的新攻击面。大模型提示词（Prompt）可以告诉模型"不要删除重要文件""不要访问敏感信息""不要执行危险命令"，但一旦模型误解任务、被外部内容注入，或者在多轮执行中偏离原本工作流，单靠自然语言规则很难真正阻止副作用发生。这时，Agent需要一个更硬的边界，这个边界就是执行沙箱（Sandbox）。
传统意义上的Sandbox，通常指一个隔离环境：把不可信代码关在容器、虚拟机或受限进程里运行，限制它访问宿主机文件、网络和系统资源。但Agent场景下的Sandbox，不能只被理解为"一个跑代码的容器"。因为Agent不只是执行一段代码，它会持续运行，它需要文件系统，需要 shell，需要浏览器，需要网络，需要长期任务上下文，也需要被审计、被限制、被回滚。所以在Agent时代，Sandbox更准确的定义应该是"围绕智能体行动能力建立的执行边界系统"。它规定了Agent在哪里运行、能访问什么、能调用哪些工具、哪些动作需要审批，以及整个执行过程如何被记录、追踪和恢复。
从现有Sandbox到Allox
我们如何设计智能体执行边界
如果说前一部分回答的是"为什么Agent需要Sandbox"，那么接下来要回答的是另一个更具体的问题：这个Sandbox到底应该长什么样？现有国内外方案已经给出了不同答案，但它们往往各自强调某一类能力：有的强调云端安全代码执行，有的强调API统一管理，有的强调浏览器、终端和文件系统的一体化，有的强调microVM级强隔离。对于Allox而言，我们并不希望简单拼接这些能力，而是希望提供一个对于Agent来说容易接入，对于开发人员来说沙箱内容容易配置的统一智能体沙箱，让Agent可以在一个独立、可控、可观测、可回滚的环境中完成代码生成、测试执行、网页访问、文件处理和工具调用等任务。在介绍 Allox之前，我们先看一下当前国内外Agent Sandbox相关工作的技术形态。
01
国内外Agent Sandbox的主要技术形态
当前面向Agent的Sandbox都在回答同一个问题：当Agent需要真正执行任务时，应该把它放在哪里执行，以及如何限制它的行动范围。主要可以分为四类。
▴ **云端托管式代码执行环境：**典型代表是CubeSandbox，这类面向Agent的云端Sandbox，它通过SDK为Agent提供隔离的代码运行环境，开发者可以上传文件、执行代码、读取输出，并在任务完成后销毁环境。但这类方案通常更偏向"远程代码运行时"，它解决的是Agent 在云端安全运行代码的问题，而不一定完整覆盖本地开发工作流、代码仓库调试、浏览器协同、企业内网部署，以及Agent对执行环境的持续治理需求。
▴ **一体化开发环境沙箱：**这类方案比如AIO Sandbox，把Shell、文件系统、浏览器、Notebook、MCP工具等能力集成到同一个容器环境中，使Agent不只是能运行一段代码，而是能够在一个完整工作区里完成"读文件---改代码---运行测试---查看网页---迭代测试"等。
▴ **通用Sandbox管理平台：**这类系统比如OpenSandbox，通常关注沙箱生命周期管理，例如创建、启动、暂停、销毁、文件传输、命令执行、日志诊断、网络策略配置等。它们不一定绑定某一种Agent，而是提供一套通用API或SDK，使不同Agent都能调用Sandbox。这类平台把Sandbox从一次性的执行容器，提升为可以被管理、被调度、被诊断的基础设施。
▴ **强调强隔离的microVM或轻量虚拟化：**这类方案比如MicroSandbox，不同于容器化方案，通常用更强的虚拟化边界来运行不可信代码，适合公网、多租户、高风险代码执行等场景，但在启动速度、镜像生态、调试便利性和部署复杂度上也会付出额外成本。
总体来看，现有Agent Sandbox方案已经分别在代码执行、工具集成、生命周期管理和强隔离等方面提供了有价值的能力，但它们往往只覆盖了智能体执行需求的某一个侧面。真实的Agent任务并不是简单运行一段代码，而是需要在持续的任务工作区中读写文件、调用工具、执行命令、访问网络，并根据反馈不断迭代。与此同时，现有方案对 Agent 和开发者来说也存在一定接入成本：有的需要适配特定SDK或API，有的需要开发者额外封装工具调用入口，有的需要手动配置容器、镜像、网络和文件挂载，导致Agent不容易快速接入，开发者也难以用统一方式复现、调试和治理任务过程。我们希望一个Agent Sandbox不仅要能提供隔离环境，还要能统一组织任务上下文、多工具协同、权限边界、执行治理和过程审计，并提供对Agent和开发者都足够简单的统一入口。换句话说，Agent Sandbox的设计核心不只是"把Agent放在哪里运行"，而是"如何让Agent低成本接入，并在可控、可观测、可恢复的边界内完成真实任务"。
02
Allox设计：从四个组件维度，到六类行动边界
在工程实现中，我们可以把Sandbox拆成执行隔离层、任务工作区、多工具执行场、执行治理层四个组件。执行隔离层负责为Agent提供独立的运行环境，将任务执行与宿主机隔离开来；任务工作区负责为每个任务创建执行空间；多工具执行场则负责组织工具调用；最后，执行治理层提供命令执行、文件访问、网络连接、工具调用等关键节点的策略检查。
此外，我们可以从六类边界来描述Sandbox的核心能力：文件边界、网络边界、命令边界、身份边界、资源边界和审计边界。它们分别回答Agent能读写什么、能访问哪里、能执行什么、以什么身份执行、能消耗多少资源，以及执行过程如何被记录和追踪，这六类边界共同构成了Agent Sandbox的能力基线。
基于上述分析，我们设计了Allox，一个面向智能体统一接入的执行沙箱。Allox以更稳定、更低token损耗的CLI控制面统一完成沙箱创建、任务执行、文件传输和策略审计，让Agent在可隔离、可治理、可恢复的环境里完成真实任务。Allox的目标可以概括为四句话：第一，为Agent提供独立的执行隔离，并支持智能体快速接入；第二，为每个任务提供可持久、可销毁的工作区；第三，把 Shell、浏览器、文件系统等能力组织成统一的多工具执行场；第四，对Agent的执行过程进行记录、约束和治理。Allox在现有容器生态和Agent工具链的基础上，形成了一个面向Agent执行的统一控制层，把沙箱生命周期、任务工作区、多工具能力和执行治理组织起来，使开发者、Agent都可以用一致的方式使用Sandbox。
▴ 在执行隔离层上，Allox通过容器为每个Agent任务提供独立运行环境，将任务执行与宿主机隔离开来。相比直接在本机运行Agent，容器化沙箱可以限制文件系统、进程空间、资源使用和环境依赖，降低误操作对真实机器的影响。
▴ 在任务工作区上，Allox为每个任务创建独立工作区，Agent的文件读写、代码修改、依赖安装、测试运行都在该工作区内完成。任务结束后，工作区可以保留用于复盘，也可以被销毁以清理副作用。
▴ 在多工具执行场上，Allox把Shell、浏览器、文件系统、Notebook、编辑器和外部工具放在同一个沙箱上下文中，使他们共享同一个工作区、同一组文件和同一套执行状态。
▴ 在执行治理层上，Allox不希望Sandbox只是一个临时容器，而是希望它成为Agent执行过程的治理入口。Allox在命令执行、文件访问、网络连接、工具调用等关键节点加入了策略检查、风险提示、审批确认、日志记录和异常回滚的治理措施。
▴ 在文件边界上，Allox将Agent的读写范围限制在任务工作区中，并避免默认暴露宿主机敏感目录。对于需要输入的代码仓库、数据文件或配置文件，Allox可以通过显式挂载、复制或上传的方式进入沙箱，而不是让Agent直接访问开发者本机环境。
▴ 在网络边界上，Allox可以根据任务需要配置网络访问策略。对于不需要联网的任务，可以默认关闭网络；对于依赖安装、网页访问或API调用，可以通过白名单、代理或受控出口进行访问，避免Agent任意连接未知外部资源。
▴ 在命令边界上，Allox可以将Agent的命令执行收敛到统一入口。所有shell命令不再直接运行在宿主机，而是在沙箱中执行；同时，高危命令、长时间运行命令、后台进程和破坏性操作可以被进一步识别、记录或拦截。
▴在身份边界上，Allox可以避免Agent默认继承开发者本机身份。对于需要凭据的任务，可以采用任务级凭据、短效Token或最小权限授权，使Agent即使发生错误调用，也不会获得超出任务范围的能力。
▴ 在资源边界上，Allox可以为每个沙箱设置 CPU、内存、磁盘和运行时间限制，防止Agent因错误循环、测试卡死或依赖安装异常耗尽宿主资源。任务完成后，沙箱可以自动停止或销毁，释放占用资源。
▴ 在审计边界上，Allox可以记录沙箱创建、命令执行、文件变化、工具调用和任务结果，使Agent的执行过程不再是黑盒。开发者不仅能看到最终生成了什么，也能追踪Agent是如何一步步得到这个结果的。
03
Allox与现有 Sandbox 的能力对比
为了更清楚地说明Allox 的定位，我们将Allox和代表性的Sandbox进行了对比。
综合来看，Allox首先强调"边界优先"。我们从文件、网络、命令、身份、资源和审计六类边界定义 Agent可以做什么，再反推系统应该提供哪些接口，而不是先有一个容器再向外包装功能。第二，Allox强调"入口统一"。对于Agent来说，入口越多，调用越复杂，策略越难统一；对于开发者来说，入口越多，复现和排障越困难。Allox用CLI把开发者和Agent操作收敛在一条链路上，让沙箱既能被Agent调用，也能被开发者直接操作。第三，Allox强调"本地和内网优先"。很多强隔离云端方案更适合公网多租户，而大量真实需求发生在本地项目、实验室服务器和企业内网。Allox当前选择容器路线，是为了降低落地门槛，并让后续架构可以平滑扩展。
目前，Allox的第一版将于近期开放。后续，我们会继续增强Allox的策略治理能力，包括更细粒度的网络访问控制、高危命令识别、文件变更审计、任务级身份管理、执行过程回放。
Allox由复旦大学CodeWisdom团队的AI系统工程组博士生鲁游、硕士生张纪岩、张坤、黄鑫渝、郝硕共同参与研发。团队聚焦大模型智能体基础设施研究，包括智能体构造、可观测体系、测试与保障、工具调用与Skill优化等，致力于构建更可靠、更可控、更易落地的智能体基础设施。
作者简介
鲁游
复旦大学CodeWisdom团队AI系统工程组博士。主要研究方向包括自动驾驶系统测试，大模型智能体测试与保障。
张纪岩
复旦大学CodeWisdom团队AI系统工程组硕士。主要研究方向包括模型合并技术、大模型智能体构造。
参考文献
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OWASP GenAI Security Project. OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026.
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OWASP Agentic Security Initiative. Agentic AI: Threats and Mitigations.
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Alibaba. OpenSandbox: Secure, Fast, and Extensible Sandbox Platform for AI Applications. GitHub repository.
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Agent-Infra. AIO Sandbox: All-in-One Sandbox for AI Agents. GitHub repository.
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TencentCloud. CubeSandbox. GitHub repository.
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superradcompany. microsandbox: secure, local and self-hosted microVM sandboxes. GitHub repository.
审核丨陈碧欢
排版丨牛嘉阳
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