### [CubeSandbox：给 AI Agent 的 60ms 硬件级安全沙箱，腾讯云开源（8.9K Stars）](https://www.willai.cc/article/3536)

**Published:** 2026-07-08T23:57:56

**Author:** hiyoho

**Excerpt:** 📌 项目简介 CubeSandbox 是腾讯云开源的、面向 AI Agent 的即时、并发、安全、轻量沙箱服务。它基于自研的 RustVMM + KVM 微虚拟机（MicroVM）构建，主打「硬件级隔离」——每个沙箱都跑在独立的 Guest

![CubeSandbox](https://admin.hiyoho.com/wp-content/uploads/2026/07/cubesandbox_featured.png)

## 📌 项目简介

**CubeSandbox** 是腾讯云开源的、面向 AI Agent 的**即时、并发、安全、轻量**沙箱服务。它基于自研的 RustVMM + KVM 微虚拟机（MicroVM）构建，主打「硬件级隔离」——每个沙箱都跑在独立的 Guest OS 内核里，从根上杜绝了 Docker 共享内核的逃逸风险。平均冷启动

## 🛠 安装要求与过程

**环境要求：**

-   x86\_64 Linux 服务器（推荐 OpenCloudOS 9，Ubuntu / Debian / CentOS 同样支持）
-   ≥ 4 核 CPU、≥ 8 GB 内存，建议挂载独立数据盘给 `/data/cubelet`
-   需要 KVM 支持（云服务器若无 `/dev/kvm`，可开启腾讯云 PVM 嵌套虚拟化）
-   v0.5.0 起原生支持 ARM64 全栈

**一键安装：**

```
# 标准安装（需 /dev/kvm）
curl -sL https://github.com/tencentcloud/CubeSandbox/raw/master/deploy/one-click/online-install.sh | bash

# 云服务器无嵌套虚拟化时，开启 PVM 安装
curl -sL https://github.com/tencentcloud/CubeSandbox/raw/master/deploy/one-click/online-install.sh   | CUBE_PVM_ENABLE=1 bash

# 国内加速镜像
curl -sL https://cnb.cool/CubeSandbox/CubeSandbox/-/git/raw/master/deploy/one-click/online-install.sh   | CUBE_PVM_ENABLE=1 MIRROR=cn bash
```

安装完成后打开 Web 控制台：`http://<控制节点IP>:12088`，三步即可上手：查看 Overview → 从 Template Store 准备模板 → 创建沙箱（Sandboxes → + New sandbox）。

如果只想在本地 Python 里玩，也可以 `pip install cubesandbox` 拉起组件做开发联调。

## ⚡ 核心功能

-   **亚 60ms 冷启动 + 高密度：**单实例开销
-   **硬件级隔离：**每个实例独立 Guest OS 内核，基于 KVM MicroVM + eBPF 虚拟交换机（CubeVS）做内核级网络隔离，不存在容器共享内核的逃逸面。
-   **无缝兼容 E2B SDK：**原生兼容 E2B 协议，业务代码零改动——只把 `E2B_API_URL` / `E2B_API_KEY` 指向你自己的 CubeSandbox 即可迁移。
-   **企业级安全：**凭据保险库（密钥不进沙箱/上下文/日志）、出口控制（域名白名单 + 未授权出口即时阻断 + 审计日志）。
-   **快照·克隆·回滚：**基于 CubeCoW 写时复制引擎，百毫秒级打检查点，可回滚或开分支，Agent 试错零成本。

## 🎯 典型使用场景

**1\. 跑 LLM/Agent 生成的不受信任代码**

把模型吐出来的 Python/Shell 丢进沙箱执行，硬件隔离 + 出口白名单保证即使代码作恶也伤不到宿主。E2B 兼容意味着你现在的 Code Interpreter 代码直接换环境变量就能用：

```
export E2B_API_URL=http://<你的控制节点IP>:12088
export E2B_API_KEY=<你的API Key>

from e2b_code_interpreter import Sandbox
sandbox = Sandbox()
execution = sandbox.run_code("x = 1 + 1; print('result =', x)")
print(execution.logs.stdout)   # result = 2
```

**2\. 浏览器自动化 / 数据抓取 Agent**

给爬虫、RPA、AI 操作员一人一个干净隔离的浏览器环境，跑完即销毁，避免指纹污染和横向污染。配合 Template Store 预置好带登录态的镜像，开箱即用。

**3\. 强化学习 / SWE-Bench 类大规模评测**

官方用 CubeSandbox 做 SWE-Bench RL 训练，上千个独立环境并发创建、秒级回收，单节点高密度把评测成本打下来。

## 💡 推荐理由

这两年「让 Agent 自己写代码自己跑」成了标配，但把模型生成的代码直接丢宿主机执行，等于把大门钥匙交给一个偶尔会发疯的实习生。CubeSandbox 的价值就在于：它把「隔离」这件事做到了**又快又便宜又省心**——60ms 启动让你几乎感觉不到沙箱的存在，

对国内团队尤其友好：有 CN 镜像、有 PVM 解决云厂商嵌套虚拟化痛点、有中文文档和微信社群。想自建一套「AI 代码执行底座」，CubeSandbox 是目前最省事的开源选择之一。

## 📥 下载地址

-   项目官网：[https://cubesandbox.com](https://cubesandbox.com)
-   GitHub 仓库：[https://github.com/TencentCloud/CubeSandbox](https://github.com/TencentCloud/CubeSandbox)
-   一键安装脚本：[deploy/one-click/online-install.sh](https://github.com/TencentCloud/CubeSandbox/raw/master/deploy/one-click/online-install.sh)
-   PyPI：`pip install cubesandbox`

许可：Apache-2.0（仓库主协议，部分组件为其他开源协议）。当前 Star 数约 8.9K，仍在快速增长中。

**Tags:** AI, AI Agent, AI开源项目, Rust, 云原生, 容器, 开源, 沙箱, 自托管

**Categories:** 开源项目

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