AI Agents

编码代理结合了LLM规划器、工具执行和沙箱化运行时，能够自主编写、运行和修复代码。了解完整的工作循环以及如何构建一个编码代理。

2026年最佳AI Agent沙箱：Novita Agent Sandbox 凭借 Firecracker microVM、AWS/GCP VPC 中的 BYOC 以及零订阅费脱颖而出。对比 E2B、Daytona、Modal 和 Vercel Sandbox。

如何从冷启动、隔离性、GPU、BYOC 及定价等方面评估 AI Agent 沙箱。涵盖 E2B、Daytona 和 Novita Agent Sandbox，并提供具体的决策框架。

按类别划分的 AI 沙箱解决方案：托管云、自托管、嵌入式解释器、完整代理运行时——评估维度和用例匹配表。

了解AI代码执行沙箱的安全要素：隔离模型、出口控制、密钥处理，以及应向任何提供商提出的关键问题。

AI 生成代码沙箱的需求清单：隔离性、生命周期 API、并发性、可观测性、资源限制和后端集成。

评估用于 AI 智能体沙箱的 Firecracker 微虚拟机，包括隔离性、生命周期开销、出口流量、软件包、密钥和审计控制。

在隔离的工作空间中运行 Claude Code 风格的或托管的编码代理，并限定文件范围、Shell 策略、网络控制、日志记录和审查。

在隔离的 MCP 沙箱中运行 MCP 服务器，以限定文件系统、密钥和网络的范围。了解何时 MCP 服务器隔离会改变代理信任边界。

学习如何设计编码Agent沙箱，用于仓库检出、命令执行、测试、差异对比、密钥管理、日志、制品、清理以及人工审查。

了解如何为 AI 应用添加代码解释器功能，包括沙箱化 Python 执行、文件处理、输出、限制、日志和审核。