编辑｜杜伟 当一个 Agent 开始接管你的工作，搜索资料、读取文件、运行代码、调用 API，这些都是常见的执行环节。任务复杂一些，Agent 还要根据环境返回的结果调整计划。这样的工作方式对底层基础设施提出了新的要求。 过去，企业部署大模型应用时，基础设施的关注重点更多地集中在推理效率上，包括响应时延、吞吐和算力成本。随着 Agent 进入真实业务，执行环境成为系统设计中的重要一层。 企业需要确定 Agent 能访问哪些数据和系统，代码、浏览器和其他工具在什么环境中执行以及不同任务之间如何隔离。请求量突然上升时，平台还要快速准备大量独立环境。对于持续时间较长的任务，执行状态、临时文件和中间结果也需要保存下来，避免一次中断就从头再来。 模型时代的基础设施更多服务于「让 AI 思考」，Agent 进入生产环境后，执行本身成为需要重点解决的基础设施问题。也正是在这一变化过程中， 沙箱这一传统上多用于隔离不可信代码和进程的安全机制，逐渐演化为承载 Agent 执行的重要组件 今年 4 月，阿里云正式亮相面向企业级 AI Agent 的 Agent Sandbox 并开启公测，试图打造一套面向生产环境的智能体执行底座。 2026 云栖大会上，阿里云进一步披露了智能体沙箱 Agent Sandbox 的技术架构和更多产业实践 一句话概括，阿里云 Agent Sandbox 面向 AgentRL/Eval 与 Agent Use/Serving 几大场景，通过安全隔离、弹性供给、状态保持和大规模并发能力，为 Agent 构建安全、稳定、高效的生产级云上执行环境。 阿里云智能集团研发副总裁、弹性计算产品线负责人吴结生发布阿里云 Agent Sandbox 在深入剖析阿里云 Agent Sandbox 的具体架构之前，我们有必要先厘清，沙箱为什么会进入 Agent Infra 的核心执行链路。 在 Agent Infra 中，沙箱承担什么角色？ 在一套完整的 Agent Infra 中，不同组件各司其职。模型负责推理并生成下一步行动，编排系统负责组织任务、协调工具调用和执行流程。当任务需要运行代码、访问文件或操作浏览器时，通常还需要一个受控的执行环境， 智能体沙箱便承担这一角色 它为进程、文件、网络、存储和系统权限设定边界，避免不同任务相互干扰，也降低单个任务对宿主系统和其他业务的影响。并且，随着 Agent 任务从短时交互转向长程执行，智能体沙箱还要管理运行环境的完整生命周期，包括创建、启动、暂停、状态保存、恢复和回收。 由此看来， 智能体沙箱位于 Agent Infra 的执行层，其核心作用是为 Agent 提供受控的运行环境 。它承载模型和编排系统产生的行动计划，把工具调用转化为真实的代码、进程和环境操作，同时对执行过程中的安全边界、资源使用和运行状态进行管理。 此前MiniMax云端 AI 助手 MaxClaw 和 MaxHermes 的架构中，就使用 Agent Sandbox 作为 agent的安全执行环境。 从并行训练到在线服务，透视 Agent Sandbox 理解沙箱在 Agent Infra 中的位置后，下一步要看它实际承载的任务形态。不同任务对执行环境的要求各有侧重，训练和自主迭代需要大量环境并行试验，并反复重置、复用状态；在线 Agent 则要在请求到达后快速启动环境，并在工具调用、长会话和暂停恢复过程中维持安全边界。 沿着这两类工作负载，阿里云 Agent Sandbox 的核心场景可以划分为两组：一是面向训练与评测场景，满足 模型强化学习 Agentic RL 和模型 RSI 自我进化 的需求。二是面向生产应用场景，为 Agent Serving 和 Agent Use 提供工具调用、代码执行等开箱即用、极致弹性、安全可靠的执行环境。 场景差异自然会落到接入和管理方式上。开发者关注能否快速调用，平台团队则关心沙箱能否纳入现有集群和治理体系。阿里云 Agent Sandbox 据此提供了两种 API 接入方式。 Developer API 兼容 E2B，适合开发者快速创建和操作沙箱，也便于迁移已有 Agent 应用。开发团队可以通过熟悉的 API 完成代码执行、文件读写和工具调用， 减少底层环境搭建工作。 Kubernetes API 面向企业平台和基础设施团队，适用于沙箱资源管理、安全治理以及日常运维。平台团队可以结合已有 Kubernetes 集群、权限体系和运维流程，对大规模 Sandbox 进行统一管理。 云平台还需要让算力规格与任务价值匹配。阿里云表示， Agent Sandbox 当前定价在云厂商同类产品中最低、最具竞争力 ，提供了经济型、通用型和性能型三档算力 QoS： 经济型 适合价格敏感、成本优先的