02 Agent 沙盒与执行环境

页面目标

工具调用既是 Agent 能力的来源，也是不可控副作用的来源。沙盒把“模型提出动作”与“动作是否获准执行、执行后留下什么证据”分开处理，使训练、数据生产和评测可以在同一环境契约下复现。

核心机制：动作经过受控执行层

层	负责什么	常见约束	要保存的证据
工具接口	schema、参数类型与返回格式	参数校验、允许工具列表	tool name、args、schema version
执行隔离	运行命令、访问文件与网络	容器、用户权限、网络策略	image、依赖锁定、资源配额
资源控制	限制任务消耗与异常扩散	timeout、CPU/GPU、内存、并发	预算、开始/结束时间、终止原因
状态与日志	记录可回放结果	临时目录、快照、结构化 trace	observation、exit code、状态差异

环境契约

字段	必须明确的内容	学习者需要检查什么
镜像与依赖	image、包版本、模型/工具版本	同一任务能否重新运行
权限边界	文件挂载、网络、密钥与写入范围	工具是否获得了不必要权限
资源预算	超时、CPU、GPU、内存、磁盘与并发	失败是否来自资源耗尽
重置策略	每任务新环境、快照恢复或持久状态	上一个任务是否污染当前结果
日志与回放	trace、标准输出、错误、状态快照	是否能定位并复现失败步骤

连接到现有专题

需要补的能力	入口	在本页中的作用
部署、资源与异构环境	部署与异构	理解运行资源、设备和服务契约
环境、配置与 I/O	Part00 · 04 配置与 I/O	管理路径、配置和临时结果
可观测性	性能优化	将工具等待、资源耗尽和模型耗时写入同一条 trace

交付物

完成本页后，应能定义一个最小沙盒合同：允许的工具、镜像与依赖、资源预算、超时、重置方式、日志字段和成功条件。后续 Task3/4 才能比较调度策略或任务质量，而不是比较不一致的环境。