执行环境与沙箱：把手关进笼子
2026/8/23大约 2 分钟
AICon 2026 学习系列 · 阶段 3 · Agent 工程 · 第 21/43 篇 · 🚧 占位待学
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学习大纲：《AICon 2026 学习总纲》
状态：待学习。 本文为占位文档：知识点清单、实验与验收标准已就绪，正文待按「先学习、先实验、再撰写」补全。
对应总纲单元：阶段 3 · 单元 3.6
一、本文要解决的问题
Agent 能写代码、能执行命令之后，「它跑的代码」和「你的生产环境」之间必须有一堵墙。沙箱不是可选项，是 Agent 执行的默认前提——AICon 里一切「可控 Agent」的物理基础。
二、知识点清单
- 沙箱的三层隔离：文件系统、进程与资源、网络
- 容器沙箱（Docker）与微虚机（firecracker 类）的档位差
- 资源限额：CPU / 内存 / 时长 / 输出体积
- 产物回传与检查：执行结果怎么安全地流回主循环
三、动手实验（学习时必须真跑）
- Docker 沙箱里跑 Agent 生成的代码（限时、限网、限目录）
- 故意让 Agent 生成危险命令（删库 / 无限循环），观察沙箱拦下什么
四、验收标准（全部通过才进入下一篇）
五、阶段验收（本篇是阶段 3收尾篇）
六、写作提示（补正文时遵守）
- 开篇问题驱动；结构走「是什么 → 为什么 → 怎么做 → 背景知识」
- 所有代码、命令、输出必须先在本机跑通再写入，不得杜撰
- 版本口径以总纲环境清单为准（Python 3.12 / Ollama / vLLM 与 SGLang 最新版 / Spring AI 1.x）
- 涉及版本敏感结论时标注出处与时间
本篇完成后，把文首导航块的「🚧 占位待学」去掉，并在总纲处打卡。