192、Agent沙箱与隔离技术那天凌晨两点，我盯着终端里滚动的日志，CPU风扇像直升机一样轰鸣。一个本该只读文件系统的Agent，不知道哪根筋搭错了，居然把宿主机上的/etc/hosts给改了。更诡异的是，这Agent根本没有root权限，它的工作目录明明在/var/agent/sandbox/下面。我反复核对代码，项目里没有任何一个环节调用了subprocess或os.system，唯一可疑的是它通过Python的ctypes直接调用了libc的system()函数。是的，这个Agent被设计成只能写自己的临时目录，但Python解释器本身就在宿主机上跑着，谁能拦住ctypes？那一刻我意识到，所谓“沙箱”，如果只是在应用层拦一拦API调用，面对一个能加载任意原生代码的运行时，基本等同于给自行车上了把挂锁。那天的教训让我重新梳理了Agent隔离的真实层次。你写一个AI Agent，本质上是把一堆不可信的、模型生成的意图翻译成系统操作。模型可能被提示词注入，可能被工具输出误导，可能自己“灵光一闪”想干点别的。你无法彻底信任它生成的任何命令行。所以“沙箱”不只是一个工具，而是一整套从“进程边界”到“系统调用过滤”再到“资源配额”的纵深防御。我们挨个说，别指望有万能药。先看最简单的做法：把Agent跑在一个独立容器里，比如Docker。docker run --rm -v /tmp/agent-work:/work -w /work my-agent-image python