如果你在过去一个月关注过 AI Agent 开发，会注意到一个反复出现的词：沙箱。
不是 Docker 容器那种传统意义上的沙箱，而是专门为 AI Agent 设计的执行环境——要能跑 LLM 生成的代码，要有文件系统隔离、网络限制、权限控制，还要能跟外部工具和服务对接。
这个赛道正在快速成型。
为什么沙箱突然变得重要
Agent 能写代码了，但在哪里执行成了最大的工程问题。
Claude Code、Codex、Cursor 都有自己的沙箱层，但它们不对外提供。如果你想构建一个面向用户的 Agent 产品——比如让用户用自然语言描述需求、Agent 自动完成开发——你需要一个安全、可控的执行环境来跑 Agent 生成的代码。
这就是沙箱基础设施存在的理由。
当前生态分层
粗略看，这个赛道分三层：
底层：云沙箱提供商
- E2B：最早的 Agent 沙箱即服务，提供隔离的代码执行环境
- Modal：以 serverless 方式提供计算资源，被大量 Agent 框架用作执行后端
- Daytona：专注开发环境沙箱，最近也在向 Agent 方向转型
中层：框架级沙箱
- flue（withastro）：Astro 联合创始人 Fred K. Schott 新开源的 TypeScript Agent 沙箱框架，刚发布 0.4.1
- AgentScope Runtime：面向生产级的 Agent 运行时，内置沙箱生命周期管理
- Anthropic Managed Agents：Anthropic 自家的托管 Agent 基础设施，包含沙箱执行
上层：集成方案
- Claude Code：内置沙箱，不对外提供但定义了行业标准
- OpenAI Codex：同样内置沙箱，近期更新了技能目录
- Cursor：编辑器内置 Agent 执行环境
核心挑战
安全是第一位的。LLM 生成的代码不可预测，沙箱必须能防御容器逃逸、权限提升、数据外泄。2024-2025 年已经有多个公开的容器逃逸 CVE（比如 CVE-2024-21626 runc 逃逸），AWS、Google、Azure 在 2025-2026 年密集推出的 AI 沙箱产品，无一例外都采用了高于标准 Docker 的隔离级别。
标准缺失。目前没有一个统一的 Agent 沙箱 API。E2B 有自己的一套，Modal 有自己的一套，Anthropic 又是一套。flue 试图做标准化，但刚起步。
成本。沙箱不是免费午餐。每次 Agent 执行都要启动隔离环境、分配资源、执行后销毁，这些成本直接反映在产品价格上。对高频 Agent 应用来说，沙箱开销可能比模型 API 调用还贵。
判断
沙箱层正在从"Agent 框架的一个组件"变成"独立的基础设施层"。这个趋势在 2026 年上半年已经很明显了。
对开发者的建议：如果你在做 Agent 产品，不要自己搞沙箱。要么用 E2B、Modal 这类现成服务，要么用 flue 这种开源框架。自己从 Docker 搞隔离边界的风险和成本都不值得。
对投资者的信号：Agent 沙箱正在复制 2020 年代初期"数据库即服务"的路径——从项目内置组件变成独立的基础设施层。这个层的赢家会是谁，取决于谁能提供最好的安全保证和最低的延迟。
下一步观察点：E2B 的下一轮融资（如果有），以及 flue 能否在开源社区建立起连接器生态。沙箱的价值不在沙箱本身，在它能连多少服务。
主要来源：
- GitHub withastro/flue 项目
- AI Agent 沙箱架构深度分析（今日头条）
- AgentScope Runtime 文档
- Anthropic Managed Agents 官方文档