随着Agent应用场景的深入，安全隔离的执行环境将成为标配。理解这两种模式的区别，有助于开发者根据实际需求构建更安全、高效的Agent架构。

随着AI Agent能力的提升，越来越多的Agent需要一个独立的"工作空间"——一台可以运行代码、安装依赖包、访问文件的计算机。为了保证安全，这个工作空间通常是一个隔离的沙箱（Sandbox）。

对于构建Agent的开发者来说，问题不在于"是否"使用沙箱，而在于"如何"将沙箱集成到Agent架构中。

LangChain官方博客最近详细探讨了两种主流的连接模式，并分析了各自的优劣势。

核心观点速览

目前主要存在两种架构模式：

• 模式一（Agent IN Sandbox）：Agent直接运行在沙箱内部，通过网络与外部通信。这种模式模拟了本地开发环境，Agent与环境紧密耦合。

• 模式二（Sandbox as Tool）：Agent运行在本地或服务器上，通过API远程调用沙箱执行代码。这种模式下，沙箱仅作为Agent的一个工具，便于逻辑更新和密钥管理。

模式一：Agent运行在沙箱内 (Agent IN Sandbox)

在这种模式下，Agent本身就驻留在沙箱环境中。你通过网络与Agent进行交互。

实践方式：
构建一个预装了Agent框架的Docker镜像或虚拟机镜像，在沙箱中启动它，并通过HTTP或WebSocket暴露接口供外部调用。

优势：
这种方式最接近本地开发体验。Agent拥有直接的文件系统访问权限，可以自由修改环境。当Agent与执行环境紧密耦合（例如需要特定依赖库或复杂的环境状态）时，这种模式非常有效。

挑战与权衡：
1. 通信基础设施：需要处理跨沙箱边界的通信。虽然部分提供商（如E2B）提供了封装好的SDK，但如果自行实现，则需要处理WebSocket/HTTP层、会话管理和错误处理。
2. 安全风险：API密钥必须存放在沙箱内部以便Agent调用模型。如果沙箱隔离被突破或遭遇提示词注入攻击，密钥可能泄露。
3. 迭代效率：更新Agent逻辑通常需要重新构建镜像并部署，这会减慢开发迭代速度。
4. 知识产权：Agent代码完全运行在沙箱中，面临更高的代码泄露风险。

Witan Labs的Nuno Campos指出了另一个安全隐患：在这种模式下，Agent的所有部分都拥有与Bash工具相同的权限。如果LLM生成的代码可以无限制地访问网络，这将是一个巨大的安全漏洞。而在"沙箱即工具"模式下，你可以更精细地控制权限边界。

模式二：沙箱即工具 (Sandbox as Tool)

在这种模式下，Agent运行在你的本地机器或服务器上。当需要执行代码时，它通过API调用远程沙箱。

实践方式：
Agent在本地运行，当生成需要执行的代码时，调用沙箱提供商（如E2B, Modal, Daytona, Runloop）的API。对Agent而言，沙箱只是众多工具中的一个。

优势：
1. 快速迭代：更新Agent代码无需重构镜像，开发效率极高。
2. 安全性：API密钥保留在沙箱外部，只有代码执行在隔离环境中进行。
3. 关注点分离：Agent的状态（对话历史、推理链、记忆）与执行环境分离。沙箱崩溃不会导致Agent状态丢失，且更换沙箱后端不影响Agent核心逻辑。
4. 并行与成本：支持在多个远程沙箱中并行执行任务，且只需为代码执行时间付费，而非整个Agent运行时间。

挑战与权衡：
主要的缺点是网络延迟。每次执行都需要跨越网络边界，对于包含大量微小执行任务的场景，延迟会累积。不过，许多沙箱提供商支持有状态会话（Stateful Sessions），可以在多次调用间保持变量和文件状态，从而减少不必要的往返。

如何选择？

选择"Agent IN Sandbox"模式，如果：
• Agent与执行环境高度耦合（依赖特定库或复杂状态）
• 需要生产环境与本地开发环境完全一致
• 使用的SDK已经完美封装了通信层

选择"Sandbox as Tool"模式，如果：
• 需要快速迭代Agent逻辑
• 希望将API密钥保存在沙箱之外
• 倾向于将Agent状态与执行环境解耦

代码实现示例

以开源框架 deepagents 为例，展示"沙箱即工具"模式的实现：

from daytona import Daytona
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from deepagents import create_deep_agent
from langchain_daytona import DaytonaSandbox

# 初始化沙箱后端（也可以使用 E2B, Runloop, Modal 等）
sandbox = Daytona().create()
backend = DaytonaSandbox(sandbox=sandbox)

# 创建 Agent，将沙箱作为后端传入
agent = create_deep_agent(
　　model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-20250514"),
　　system_prompt="You are a Python coding assistant with sandbox access.",
　　backend=backend,
)

# 调用 Agent
result = agent.invoke(
　　{
　　　　"messages": [
　　　　　　{
　　　　　　　　"role": "user",
　　　　　　　　"content": "Run a small python script",
　　　　　　}
　　　　]
　　}
)

sandbox.stop()

在这个流程中：
1. Agent在本地进行规划
2. 生成解决问题的Python代码
3. 调用API在远程沙箱中执行代码
4. 沙箱返回结果
5. Agent根据结果继续在本地进行推理

随着Agent应用场景的深入，安全隔离的执行环境将成为标配。理解这两种模式的区别，有助于开发者根据实际需求构建更安全、高效的Agent架构。