给 AI Agent 一个完整的"沙盒电脑"： BoxLite - 嵌入式 VM 运行时

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起因

最近在做 AI Agent 相关的项目，遇到一个老大难问题：你敢让 AI 直接在你的机器上执行代码吗？

不敢。但不让它执行，AI 的能力就被阉割了一半。

试过 Docker ？内核共享，容器逃逸的 CVE 年年有。试过传统 VM ？太重了，而且 orchestration 复杂到想哭。试过云端沙盒？延迟、成本、vendor lock-in 三连击。

于是我们做了 BoxLite 。

BoxLite 是什么

一句话：能嵌入你应用的虚拟机运行时，给 AI Agent 一个完整的"沙盒电脑"。

硬件级隔离（真 VM ，不是容器）
无需 daemon ，无需 root
兼容 OCI 镜像（直接用 Docker Hub 的镜像）
支持 macOS （ Apple Silicon ）和 Linux
Python/Rust SDK （ Node.js 和 Go 即将支持）

核心理念

借鉴 SQLite 的哲学：small, fast, reliable, embeddable

import asyncio import boxlite

async def main(): async with boxlite.SimpleBox(image="python:slim") as box: result = await box.exec("pip", "install", "numpy") result = await box.exec("python", "-c", "import numpy; print(numpy.version)") print(result.stdout) # AI 随便折腾，你的机器安全无虞

asyncio.run(main())

就这么简单。没有 Docker daemon ，没有复杂配置，没有 root 权限要求。

为什么不是 Docker ？

Docker 容器共享宿主机内核，一个 CAP_SYS_ADMIN 的容器就能玩出花来。而 BoxLite 的每个 Box 都是独立的 microVM ，有自己的内核，硬件级隔离。

为什么不是传统 VM ？

传统 VM 太重。BoxLite 是嵌入式的，就是个 library：

[dependencies] boxlite = { git = "https://github.com/boxlite-labs/boxlite" }

不需要管理 VM 基础设施，不需要学习复杂的 orchestration 工具。启动一个 Box 就像 new 一个对象。

典型场景