随着AI智能体（AI Agents）的广泛应用，执行不可信代码已成为常态，而沙盒技术正是保障系统安全的关键防线。一篇深度技术分析文章系统性地指出，构建一个有效的AI沙盒需要从三个核心维度进行考量：隔离边界、访问策略和执行生命周期。隔离边界定义了不可信代码的运行范围；访问策略则精细控制其对系统资源的调用权限；执行生命周期管理着沙盒的创建、运行与销毁全过程。目前业界主流的沙盒方案呈现出多样化的技术路径：容器技术（如Docker）通过共享主机内核实现轻量级隔离，但其隔离强度不足以抵御恶意代码；谷歌推出的gVisor通过在用户空间拦截系统调用，提供了更强的安全性；基于硬件虚拟化的微虚拟机（microVM，如Firecracker）则运行独立的客户内核，实现了接近物理隔离的安全等级；而运行时沙盒（如某些语言运行时环境）则完全禁止直接的系统调用访问。这些技术的演进与选型，直接关系到AI应用在自动化、插件化场景下的安全性与可靠性，是AI基础设施领域备受关注的前沿议题。