TencentCloud / CubeSandbox

问题：AI Agent生成的代码可能包含恶意操作，直接运行在宿主机或Docker中风险极高。

方案：CubeSandbox为每个Agent分配独立的Guest OS内核，硬件隔离+ebpf控制，60ms内启动，5MB内存开销，安全运行不可信代码。

示例：LLM调用外部API时，密钥通过凭证保险库注入，不进入沙箱；Agent代码在沙箱内执行，即使代码有恶意也无法逃逸到宿主机。

问题：运行大量AI Agent时，传统VM启动慢、资源占用高，无法支撑千级并发。

方案：CubeSandbox冷启动<60ms，单实例内存<5MB，单节点可运行数千个Agent，支持多节点集群扩展。

示例：在SWE-Bench评测中，同时启动500个Agent沙箱，每个沙箱独立执行代码任务，总资源消耗仅相当于传统VM的1/10。

问题：AI Agent执行长任务时，中间状态丢失后需从头开始，调试和重试成本高。

方案：CubeCoW写时快照引擎支持百毫秒级快照、克隆和回滚，可保存任意时刻的Agent运行状态。

示例：Agent执行多步数据分析时，每步完成后自动快照；若某步出错，直接回滚到上一步快照，无需重新执行。

问题：已有E2B SDK集成的AI Agent项目，想切换到更轻量、自托管的沙箱方案，但担心改动代码。

方案：CubeSandbox原生兼容E2B SDK，只需修改一个环境变量URL，无需改动业务代码即可完成迁移。

示例：将Agent代码中的E2B沙箱URL从e2b.io改为自部署的CubeSandbox地址，所有create/exec/close接口自动适配。