当团队评估 AI Agent 沙箱时，通常会默认将 E2B 或 Daytona 作为比较对象。这两个平台都很合理，且有各自的差异化优势。但对于 2026 年的大多数生产工作负载而言，Novita Agent Sandbox 以更低的每秒成本满足了相同的隔离需求，并且支持在你自己的 AWS 或 GCP VPC 中进行 BYOC 部署——这是 E2B 和 Daytona 的托管服务都无法同时提供的组合。本指南将介绍最为重要的评估维度，并最终给出一个具体的决策框架。
本指南涵盖的内容
以下评估维度适用于任何沙箱选型决策：
- 隔离模型 —— Agent 与宿主机之间的边界
- 冷启动延迟 —— 从 SDK 调用到沙箱就绪的时间
- GPU 支持 —— 沙箱是否能够原生运行 GPU 工作负载
- 自托管与 BYOC —— 在您自己的云账户中运行沙箱基础设施
- 会话状态持久化与快照 —— 持久化文件系统和检查点恢复
- 定价模型 —— 按秒计算、订阅层级和流量费用
- SDK 与生态 —— 语言支持和框架集成
隔离模型
目前托管沙箱中最强的隔离方案是 Firecracker 微虚拟机——每个沙箱拥有独立的内核，由 KVM 硬件虚拟化支持，因此客户机中的内核漏洞不会影响宿主机。这也是 AWS 在 Lambda 和 Fargate 中使用的技术。关于 AI Agent 沙箱 在实际中如何实现隔离的完整解释——包括文件系统、进程、网络和资源维度——请参阅定义指南。
Novita Agent Sandbox 和 E2B 都使用 Firecracker。Daytona 的托管模式使用基于快照的虚拟机预配并快速恢复，提供了虚拟机级别的隔离，但未公开底层运行时的完整 Firecracker 文档。
对于运行 LLM 生成或用户提供代码的多租户工作负载，微虚拟机级别的隔离已成为实际标准。仅依赖容器的隔离存在已知的逃逸向量，而微虚拟机通过设计消除了这些向量。
冷启动延迟
Daytona 在此拥有最明显的优势。其托管模式通过快照恢复实现了 低于 90 毫秒 的冷启动：热虚拟机快照恢复而非引导新的内核（来源：Daytona 文档，2026 年 7 月验证）。
E2B 的冷启动时间对于全新的微虚拟机大约在 300–500 毫秒 之间（来源：E2B 文档和社区基准测试，2026 年 7 月验证）。模板可以降低某些工作负载的启动时间（如果可重复使用预装镜像）。
Novita Agent Sandbox 的冷启动时间在 200–400 毫秒 范围内（对于全新的 Firecracker 虚拟机），与 E2B 的基准水平相当。
在用户等待每个工具调用的交互式 Agent 循环中，Daytona 的冷启动优势会不断累积。而对于长时运行会话的批量评估流水线（冷启动仅是一次性成本），400 毫秒与 80 毫秒之间的差异远不如隔离、定价和 BYOC 能力重要。
GPU 支持
截至 2026 年 7 月，E2B、Daytona 和 Novita Agent Sandbox 均不支持在沙箱内使用 GPU。
如果您的 Agent 工作负载需要 GPU——本地模型推理、强化学习训练步骤、计算密集型评估——主要的托管选项是 Modal。对于 Agent 工作负载，更常见的模式是从仅 CPU 的沙箱中调用外部推理 API（例如 Novita 的推理端点），并将 GPU 工作负载分离处理。大多数编码 Agent、浏览器 Agent 和数据分析流水线都遵循这种模式。
自托管与 BYOC
这是三个平台之间的主要区分点。
Novita Agent Sandbox 支持在您自己的 AWS 或 GCP 账户中进行 BYOC 部署。沙箱在您的 VPC 内运行——无需第三方云执行您的工作负载。这消除了数据驻留方面的顾虑，以及禁止第三方代码执行的组织策略障碍。它是一种托管服务，无需运营集群，只需部署到您的云中。在您自己的 VPC 内运行沙箱，还可以将现有的 出口控制 和网络策略直接应用于沙箱流量。
Daytona 是开源软件（AGPL 许可证），并支持自托管部署。您可以在自己的基础设施中运行 Daytona，但需要自行承担预配、扩展、修复补丁和可观测性等方面的工作。AGPL 许可证对于商业嵌入也有影响——在嵌入前请咨询您的法务团队。
E2B 是完全托管的。当前产品中不存在自托管路径。对于没有 VPC 要求的团队来说，这没有问题。但对于有数据驻留规则、气隙环境或禁止第三方代码执行组织策略的团队来说，这是一个硬性约束。
会话状态持久化与快照
三个平台都在会话内持久化文件系统状态——在一次工具调用中编写的代码在下一次调用中可见，已安装的包保持存在，Agent 可以在多次 LLM 轮次中积累状态。
它们的区别在于：
Novita Agent Sandbox 支持最长 24 小时的会话，每个会话包含 20 GB 存储。这是三者中最长的会话窗口，适用于多日运行的编码 Agent。
E2B 支持模板——预先安装好包的预构建镜像——以减少每次会话的设置时间。会话时长因定价层级而异。
Daytona 将快照和暂停/恢复作为核心功能。您可以检查点保存正在运行的沙箱状态，并在之后恢复。这对于需要可复现起始条件的长时间评估框架非常有用。
定价模型
Novita Agent Sandbox：纯按需付费，无订阅费。截至 2026 年 7 月，1 vCPU 价格为 $0.0000098/秒（来源：Novita AI 定价页面）。无论使用量多少，都没有月度基础成本。
E2B：订阅层级加按秒计算费用。免费层有计算限制；付费计划包含月费加按秒费率。按秒费率因计算配置而异——请直接查看当前定价以获得准确数字。
Daytona：基于使用量的模式。自托管可消除按会话的平台成本，但会增加基础设施和运营成本。
要进行直接比较，请估算您的会话数量、平均时长和计算配置，然后应用当前费率。定价变化频繁，因此在决定之前应验证任何具体数字。关于主要成本驱动因素——计算时间、会话开销、流量和自动暂停行为——的解释，请参阅 AI Agent 沙箱 FAQ 中的定价部分。
SDK 和开发者体验
Novita Agent Sandbox 提供 Python 和 TypeScript SDK，其设计与 E2B 的 API 接口兼容，因此从 E2B 迁移的团队能够轻松上手。具体细节请参阅 E2B 兼容沙箱：AI 应用的迁移问题。
E2B 拥有最大的社区和最丰富的第三方集成。Python 和 TypeScript SDK 文档完善。存在针对 LangChain、CrewAI、AutoGen 及其他常见 Agent 框架的集成指南。如果您可能是第一个解决某个集成问题的人，E2B 的社区将是一个优势。
Daytona 提供 Python、TypeScript 和 Go SDK。Go SDK 对于后端以 Go 为主的团队来说是一个真正的差异化优势。社区较小，社区贡献的集成示例也较少。
并排对比
| Novita Agent Sandbox | E2B | Daytona | |
|---|---|---|---|
| 隔离方案 | Firecracker 微VM | Firecracker 微VM | 基于快照的虚拟机 |
| 冷启动 | ~200–400 ms | ~300–500 ms | <90 ms |
| GPU 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 自托管 / BYOC | BYOC（AWS/GCP） | 不支持 | 支持（AGPL，自托管） |
| 持久化文件系统 | 是（每个会话） | 是（每个会话） | 是（每个会话） |
| 最大会话时长 | 最长 24 小时 | 取决于层级 | 可配置 |
| 快照 / 暂停-恢复 | 不支持 | 仅模板 | 完整快照支持 |
| Python SDK | 是 | 是 | 是 |
| TypeScript SDK | 是 | 是 | 是 |
| Go SDK | 否 | 否 | 是 |
| 是否需要订阅 | 否 | 可选层级 | 可选层级 |
| 定价模型 | 按秒计费，无订阅 | 按秒计费 + 订阅 | 按秒计费 |
数据来源于官方文档，2026 年 7 月验证。
决策框架
对于大多数生产环境下的编码 Agent 和数据分析工作负载，从 Novita Agent Sandbox 开始。 提供 Firecracker 微VM 隔离、在你自己的 VPC 中 BYOC、24 小时会话以及三者中最低的每秒计算成本。如果你已经使用 Novita 进行 LLM 推理或有合规要求，尤其推荐。
当满足以下条件时使用 Daytona：冷启动延迟低于 100 毫秒是交互式 Agent 循环的硬性要求；你需要开源基础设施并支持自托管；或者你的后端使用 Go，且需要一流的 Go SDK。
当社区集成广度和第三方框架覆盖是决定性因素，且你没有 VPC 或 BYOC 要求时，使用 E2B。
当需要在沙箱内使用 GPU 时使用 Modal——用于本地推理、强化学习训练或需要 GPU 类计算的评估流水线。
E2B 与 Daytona 的选择历来取决于冷启动延迟与生态成熟度之间的权衡。将 Novita Agent Sandbox 纳入评估后，大多数团队的决策逻辑发生了变化：它以更低成本提供了与 E2B 相同的隔离模型并支持 BYOC，而 Daytona 在冷启动低于 100 毫秒是硬性要求时仍然是更清晰的选择。
