沙箱 面向 AI Agent 的工具
为 AI Agent 提供安全隔离环境，用于执行代码、开展实验和与系统交互，隔离运行风险。
此分类有 17 个工具
AgentuityMCPCLI
专为 AI Agent 构建的全栈云平台
Arga LabsMCPCLI
用于 AI Agent 测试和训练的有状态服务孪生体
BlaxelMCPCLI
持久沙箱平台：可以休眠，但不会消失的沙箱
ConnixMCPCLI
由 Nix 驱动的 AI Agent 编排与可复现环境
CuaMCPCLI
面向 AI Agent 的云桌面与计算机操作基础设施
DaytonaCLI
创建时间低于 90 毫秒的 AI 生成代码安全沙箱基础设施
Dedalus LabsCLI
用于长时间运行 AI Agent 的快速持久 Linux 机器
E2BMCPCLI
让 AI Agent 执行代码的云沙箱
FreestyleMCP
管理非亲自编写代码的基础设施：AI Agent 沙箱虚拟机、Git 与部署
HUDMCPCLI
AI Agent 的强化学习环境与可扩展评估
ix
可分叉的沙箱基础设施：26 毫秒快照任意环境
KernelMCPCLI
面向网页 Agent 的开源云浏览器基础设施
NoorleMCPCLI
集工具、工作流、MCP 网关和生成式 UI 于一体的托管 Agent 运行时
Runloop
编码 Agent 的持久开发沙箱与基准测试
ScrapybaraMCP
AI Agent 的云端虚拟桌面沙箱
TaleMCP
面向团队和 AI Agent 的协作项目管理
Sandbox0 CloudCLI
面向长时间运行 AI Agent 的持久沙箱
如何比较沙箱工具
为 AI Agent 提供安全隔离环境，用于执行代码、开展实验和与系统交互，隔离运行风险。 先写清智能体要完成的操作、可访问的数据，以及运行后操作人员需要的证据。这些要求比脱离具体工作负载比较功能清单更有用。
用相同输入测试两三个供应商。比较输出质量、延迟、错误处理、认证、SDK 适配、用量限制和预期规模下的总成本。确认重试是否安全，以及日志和标识符是否足以调查失败的运行。
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