引言：定義問題與趨勢

AI Sandbox 的崛起

計算領域正在經歷一場革命性的轉變。我們正從簡單的請求-響應模型，邁向一個由自主的、以目標為導向的 AI Agent 定義的新時代。這些 Agent 不再僅僅是被動地執行指令，而是能夠進行推理、規劃、并擁有記憶，以代表用戶完成復雜的多步驟任務。

然而，這種強大的自主性也帶來了前所未有的安全風險。如何在一個安全可控的環境中執行AI驅動生成的業務邏輯？答案就是 AI Sandbox。
AI Sandbox 是一個被嚴格控制的隔離環境，它允許 AI Agent 在其中安全地執行代碼、與應用交互和訪問資源，而不會危及主機系統或泄露敏感數據。其核心價值在于，它為創新提供了一個“安全環境”，在釋放 AI 強大潛力的同時，有效規避了潛在的安全風險，是推動 Agent 技術走向成熟和商業化應用不可或缺的基礎設施。

運行時面臨的關鍵挑戰

AI Agent 這一新興工作負載范式，對底層的運行時環境提出了三個根本性的、前所未有的技術挑戰：

1. 隔離與安全 (Isolation & Security): 這是首要且不容妥協的要求。執行由大語言模型（LLM）動態生成且不可信的代碼，引入了巨大的安全漏洞，包括沙箱逃逸、代碼注入、權限提升和未經授權的系統訪問。傳統的軟件沙箱技術在應對這種動態、復雜且可能具有對抗性的 AI 工作負載時，正變得越來越力不從心，頻繁出現的高危漏洞證明了這一點。
2. 狀態管理與成本 (State Management & Cost): AI Agent 的工作模式是對話式、持續性的，這意味著每個 Agent 都需要一個持久的、有狀態的會話來維持上下文、記憶和交互式環境。這與傳統的基礎設施模式產生了尖銳的沖突。為每一個潛在的用戶會話（可能是數百萬個）都預置一個長期運行的虛擬機（VM），將導致驚人的閑置資源成本和巨大的運維負擔。
3. 可擴展性與運維 (Scalability & Operations): Agent 應用的流量往往是突發且不可預測的。基礎設施必須能夠瞬時、動態地擴展以應對峰值，并在空閑時迅速縮減以節約成本。然而，從零開始構建并維護一個既安全隔離又具備彈性伸縮能力的沙箱環境，需要極其專業的 DevOps 知識和大量的人力投入，這對大多數初創公司和開發團隊而言都是一個難以逾越的障礙。

這三大挑戰共同指向一個結論：AI Agent 的興起催生了一種全新的、獨特的云工作負載類型。它既不完全符合傳統 IaaS（對于零散、突發的使用場景而言過于昂貴和笨重）的模式，也打破了第一代 FaaS（函數即服務，因其無狀態和較弱的隔離保證而無法滿足需求）的設計假想。市場迫切需要一種新型運行時——它必須兼具虛擬機的狀態化和隔離性與** Serverless 的經濟性和彈性**。這正是阿里云函數計算（Function Compute, FC）架構演進所要解決的核心問題。

為何函數計算是理想的起點

在深入探討函數計算為 AI Sandbox 提供的原生解決方案之前，我們必須首先理解其底層架構所帶來的獨特基礎優勢。這些優勢并非后期添加的功能，而是根植于平臺設計的基因之中，使其成為構建安全、經濟、高效沙箱的理想起點。

始于物理隔離的底層架構

安全性是 AI Sandbox 的基石，而函數計算的安全性始于最底層——物理硬件。其獨特的 “神龍裸金屬 + MicroVM 安全容器” 架構，為用戶提供了一個從硬件到應用運行時的端到端、縱深防御安全體系。

• 神龍裸金屬服務器 : 與傳統的多租戶虛擬化技術（即多個用戶的虛擬機共享同一臺物理機上的 Hypervisor）不同，函數計算的實例運行在阿里云自研的彈性裸金屬服務器之上。這意味著不同租戶的計算實例在物理層面就是隔離的，不存在共享的 Hypervisor 層。這種物理隔離從根本上消除了整個類別的 Hypervisor 逃逸漏洞，為多租戶環境提供了當前業界最高級別的安全保障。
• MicroVM 安全容器 : 在物理隔離的堅實基礎上，函數計算采用 MicroVM 作為其容器運行時。MicroVM 是一款專為高密度、高并發的 Serverless 場景設計的輕量級安全容器運行時。它提供了必要的進程、文件系統和網絡隔離，其開銷遠低于傳統的虛擬機，從而能夠實現毫秒級的快速啟動和銷毀，完美契合了沙箱環境的動態需求。

這種“物理隔離保障租戶間安全，安全容器保障租戶內隔離”的雙重隔離模型，構建了一個遠比單一依賴 Hypervisor 的傳統虛擬化方案更為堅固的安全壁壘，為運行不可信的 AI 生成代碼提供了前所未有的信心。

Serverless 時代的紅利

除了堅不可摧的安全基礎，函數計算作為 Serverless 平臺，為 AI Agent 場景帶來了顛覆性的經濟和運維優勢。

• 極致的成本效益: AI Agent 的用戶活躍度通常是突發和間歇性的。如果采用傳統的預置服務器模式，企業將為大量的閑置時間付費。研究表明，超過 70% 的服務器資源處于未被充分利用的狀態。函數計算的按需付費模型（精確到毫秒）則徹底改變了這一局面。您只需為沙箱實際運行的計算時間付費，當沒有請求時，不產生任何計算費用，資源利用率可達 100%。
• 零運維負擔: 平臺完全托管了底層基礎設施的生命周期管理，包括資源調配、系統補丁、安全加固、容量規劃和彈性伸縮。這意味著您的開發團隊可以從繁瑣復雜的 DevOps 工作中解放出來，將全部精力聚焦于構建Agent 的核心能力和業務邏輯，從而極大地縮短產品上市時間。

函數計算的這些基礎優勢，直接回應了引言中提出的核心挑戰。它以一種“無妥協”的姿態，同時解決了安全和成本這兩個構建 AI Sandbox 時最令人頭疼的問題。

函數計算還缺什么？

盡管函數計算擁有強大的底層優勢，但在其演進的早期階段，和其他 FaaS 平臺一樣，也面臨著一個核心的架構性矛盾：平臺設計的“無狀態”本質與 AI Sandbox 需求的“有狀態”特性之間的沖突。

短暫的執行 vs. 持久的環境

傳統的 FaaS 平臺被設計為處理無狀態的、短暫的事件。每一次函數調用都被視為一個獨立的、全新的開始，執行環境在調用結束后隨時可能被回收，不保留任何上下文信息。然而，一個 AI Sandbox 的工作流程恰恰相反，它本質上是有狀態的。Agent 需要在一個連續的會話中加載代碼庫、安裝依賴、在內存中維護上下文、在文件系統中讀寫文件，并與用戶進行多輪交互。這種根本性的不匹配，是第一代 Serverless 架構應用于此場景時最大的障礙。

E2B 項目的實踐與啟示

開源項目 E2B 是一個廣受歡迎的 AI Sandbox 框架。我們將其應用層的 Jupyter 以及 Envd 移植到阿里云函數計算的早期嘗試（https://github.com/aliyun-fc/e2b-on-aliyun-fc）中，探索出靜態預留實例的模式，該模式將函數與 Sandbox 一一對應，將函數的“最小實例數”和“最大實例數”都設置為 1，可以強制平臺為一個函數長期保留一個運行中的實例，這個實例不會因為空閑而被回收，從而實現了一種偽狀態化的“會話粘性”。

這次實踐將函數計算作為 E2B 的 Infra 層，成功驗證了函數計算底層環境的可行性，但也清晰地暴露了上述所有局限。它讓平臺和社區都深刻地認識到：僅僅“讓實例活得更久”是遠遠不夠的。真正的挑戰在于，如何在一個龐大的、動態的實例池中，智能地管理成千上萬個有狀態會話的生命周期，并將屬于特定用戶的請求精確地路由到其對應的實例上。

這種探索過程中的變通方案，其失敗之處恰恰揭示了通往真正解決方案的道路。它證明了市場需要的不是一個配置技巧，而是一個平臺級的、原生的會話管理和路由層。

方案的局限性

盡管這種方法在小規模驗證中看似可行，但它很快就暴露出一系列致命的局限性，使其無法成為一個可持續、可擴展的解決方案：

• 高昂的管理成本: 開發者需要為每個用戶或每個會話手動創建和管理一個獨立的、配置了靜態實例的函數。這違背了 Serverless 簡化運維的初衷，帶來了巨大的管理復雜性。
• 可擴展性的噩夢: 這種模式完全破壞了 Serverless 自動伸縮的核心價值。當用戶規模從十增長到一萬時，平臺無法自動擴展。開發者需要手動或通過復雜的外部編排邏輯來管理這一萬個“永久在線”的函數，這在操作上是極其脆弱和不可行的。
• 經濟效益的喪失: 靜態預留模式需要函數始終保持一個實例存活來模擬“會話粘性”，這種使用模式完全抵消了 Serverless 按需付費的最大成本優勢。
• 平臺與用戶的雙重負擔: 這種反模式（Anti-pattern）不僅給用戶的架構帶來了技術債，也對云平臺的調度系統造成了不必要的壓力，是一種低效的資源利用方式。

從變通到原生支持AI Sandbox配套能力

AI Agent 工作負載的興起，標志著 Serverless 計算范式的一次重要演進。需求已經從單純的“執行一段代碼”，轉變為“管理一個有狀態的、可交互的完整環境”。這要求平臺本身必須從一個簡單的事件觸發器，進化為一個具備復雜會話生命周期管理能力的智能調度系統。

阿里云函數計算敏銳地捕捉到了這一趨勢，并推出了業界領先的原生解決方案，徹底告別了過去的變通，為有狀態 Serverless 應用提供了堅實的平臺級支持。

核心能力：安全、會話親和、隔離與管理

函數計算推出的這套原生解決方案，由三大核心能力構成，它們協同工作，為 AI Sandbox 提供了完美的運行環境。

1. 靈活的安全機制

   傳統Serverless架構，基于函數執行角色，通常會由平臺默認注入一個臨時的STS Token實現運行時的無AK化，確保AK的安全；但考慮到AI執行環境的安全性和STS Token被 AI 濫用的潛在安全風險，平臺提供了禁止注入STS Token的能力。

2. 強會話親和 (Session Affinity):
   這是解決狀態化問題的關鍵。會話親和性是一個智能路由層，它確保在一次會話的整個生命周期中，所有來自同一客戶端的請求，都會被精確且持續地路由到同一個函數實例上。函數計算提供了多種靈活的親和方式，包括專為 Agent 場景設計的 MCP SSE 親和，以及適用于 Web 場景的 HeaderField 親和和 Cookie 親和。這就為每個用戶會話分配了一個固定的函數實例，保證了交互的連續性和上下文的完整性。

3. 會話物理隔離 (Session Isolation):
   如果說會話親和解決了“連續性”的問題，那么會話隔離則解決了“安全性”的問題。在多租戶 SaaS 平臺中，確保不同租戶的沙箱環境絕對隔離是最高安全準則。啟用會話隔離后，函數計算會為每一個會話獨占一個完整的函數實例（強制將單實例 Session 并發度設置為 1）。這意味著租戶 A 的內存、臨時文件、進程空間與租戶 B 的環境是物理上分離的（基于神龍裸金屬）和邏輯上獨立的，從而提供了金融級別的多租戶安全保障。

4. 會話管理接口 (Session Management Interface):
   函數計算將這些強大的底層能力，通過簡潔的控制臺配置選項和 API 接口開放給開發者。開發者無需編寫復雜的外部編排和調度邏輯，只需通過簡單的配置，就能創建、查詢和銷毀這些被隔離的、有狀態的會話。平臺在后臺自動處理了會話生命周期與實例生命周期的精確映射和管理，極大地降低了開發門檻。

架構對比：從混亂到優雅

通過下面的架構對比圖，我們可以清晰地看到從“變通方案”到“原生支持”的巨大飛躍。

會話親和與會話隔離并非兩個孤立的功能，而是一個統一概念的兩個側面，共同構建了一個全新的 Serverless 原語：“按需生成的、隔離的、有狀態的運行時環境”。親和性定義了“得到什么”（一個連續的環境），隔離性定義了“如何得到”（一個安全獨占的環境）。這種組合，讓函數計算超越了傳統 FaaS 的范疇，成為一個能夠原生承載有狀態應用的強大平臺。

存儲隔離：解決狀態持久化難題

一個完整的 AI Sandbox 解決方案，不僅需要解決計算層的狀態管理，還必須應對存儲層的持久化挑戰。函數計算通過創新的技術和完善的最佳實踐，為 Agent 的兩類核心存儲需求——本地臨時存儲和持久化共享存儲——提供了端到端的解決方案。

本地臨時存儲：快照技術帶來的極速恢復

• 挑戰: 當一個用戶會話進入空閑狀態時，為了節約成本，平臺可能會回收或“凍結”其占用的實例。那么，當用戶再次發起請求時，如何快速恢復該實例本地磁盤上原有的環境狀態（例如已安裝的依賴包、生成的代碼文件、會話日志等）？傳統的冷啟動方式需要重新初始化整個環境，耗時過長，嚴重影響用戶體驗。
• 解決方案：函數計算為此引入了基于快照的會話運行時環境恢復機制。當一個啟用了會話隔離且設置了最小實例數的函數實例進入空閑時，平臺并不會簡單地銷毀它。相反，系統會自動為該實例的狀態（包括其完整的本地磁盤）創建一個快照 (Snapshot)。當該會話的下一個請求到達時，平臺會直接從這個快照“喚醒”一個全新的實例。這個過程是“熱啟動”，能夠在短時間內恢復會話之前的所有本地環境。

這種機制巧妙地平衡了成本與性能，為用戶提供了持久化會話的體驗，而其計費模式卻依然遵循 Serverless 的按需使用原則，只在實例活躍時才收取全額費用。

持久化共享存儲：會話粒度存儲隔離

共享存儲架構的多租隔離挑戰

對于采用SaaS（軟件即服務）模式的Agent平臺而言，其核心架構必須支持成千上萬個租戶（Tenant）在隔離環境中安全地運行。在數據持久化層面，這些租戶的項目文件、數據集等核心資產，通常會統一存放在一個高可用、可擴展的共享后端存儲系統上（例如，NFS協議的阿里云文件存儲NAS）。

在此背景下，一個嚴峻的安全挑戰應運而生：如何在物理共享的存儲資源上，實現邏輯上租戶之間數據的嚴格隔離，有效防止任何形式的數據越權訪問。傳統的做法，即將所有用戶的會話相關實例掛載到同一個共享根目錄，是一種完全不可接受的方案。這種設計存在重大安全隱患，無法滿足企業級的安全與合規要求。

從計算隔離到存儲隔離的延伸

為應對這一挑戰，Serverless 平臺需要一套端到端的數據隔離與訪問控制方案。該方案以前文所述的“會話（Session）”抽象為基礎，將會話親和（Session Affinity）與會話隔離（Session Isolation）能力從計算層延伸至存儲層，構建起一道堅實的數據安全防線。

我們為此引入了“會話粒度存儲粘性”（Session-level Storage Stickiness）的核心機制。其設計思想是：將會話與一個持久化的、歸屬于特定租戶的存儲子目錄進行強綁定。

具體而言，當平臺為租戶創建會話時，會執行以下關鍵操作：

• 動態綁定： 每個會話都將唯一關聯到一個用戶指定的掛載子目錄（Sub-Path）。此目錄成為該會話期間所有持久化數據的唯一、專屬存儲位置。
• 按需創建： 如果租戶指定的子目錄尚不存在，平臺將自動、原子化地創建該目錄，確保服務啟動的無縫銜接。

通過這種方式，我們巧妙地在共享的存儲掛載點（Mount Point）之上，為每個會話構建了一個獨立的、目錄級別的邏輯“數據沙箱”，從基礎文件系統層面杜絕會話間數據交叉的可能性。

基于POSIX標準的多租存儲安全實踐框架

在會話粒度存儲粘性能力基礎上，函數計算給用戶提供了一套可落地的多租戶存儲安全最佳實踐框架。開發者可以利用平臺能力，構建一個層次化的縱深防御體系：

• UID 隔離: 這是 POSIX 文件系統權限控制的基石。用戶需要為每個會話（可以映射為每個租戶或會話）頒發一個唯一的 POSIX 用戶 ID (UID) 。這樣，每個會話在文件系統層面就有了自己獨立的“身份”。
• SecurityContext 繼承: 平臺側在自動創建不存在的掛載目錄時，會自動將目錄的 UID 和 GID 指定為用戶配置的 UID 以及 GID，并將目錄的訪問 Mode 設置為 700 (rwx------)，保證掛載目錄的權限只為其所有者，在此基礎上，用戶的函數主進程在掛載目錄下創建子目錄或者文件時，需要主動繼承掛載目錄的 SecurityContext ，從源頭上防止了權限混亂。
• 主進程 UID 切換: 這一步在進程層面加固了隔離。Agent 的代碼本身就運行在受限的、非 root 的用戶身份下，極大地縮小了潛在的攻擊面。
• 目錄配額 (Directory Quotas): 這是防止“鄰居噪音”問題的關鍵一環。需要借助存儲平臺側的目錄級配額能力，主動為不同會話（或不同租戶）的目錄精確設置配額，有效防止某個惡意或行為異常的租戶耗盡整個共享文件系統的存儲空間，從而保障了其他所有租戶服務的可用性。
• UID 復用: 當一個UID被回收后，它在文件系統上的內容依然存在，在真正清理完文件系統上對應會話的內容后，該 UID 才能被再次復用，若依賴存儲平臺側具備目錄 TTL 能力，那么基于會話最大存活時間進行合理設置即可，否則需要用戶主動啟動異步垃圾回收進程來定期掃描文件系統，回收過期的會話文件內容。

這套閉環的安全體系，表明函數計算提供的不僅僅是孤立的存儲功能，而是一套經過深思熟慮的、面向多租戶 SaaS 場景的、企業級的安全架構。

引入 PolarFS 以實現極致性能

盡管基于 NAS 的多租戶安全框架已經足夠強大和安全，但對于某些追求極致性能的場景，例如在 Sandbox 內進行大規模代碼編譯、高頻讀寫海量小文件、或運行 I/O 密集型數據分析任務時，通用文件存儲的毫秒級延遲可能成為瓶頸。

為了滿足這些最嚴苛的性能需求，PolarFS 是專為云原生數據庫 PolarDB 設計的高性能分布式文件系統，其核心優勢在于極致的低延遲。通過利用 RDMA、NVMe 以及用戶態 I/O 棧等前沿技術，PolarFS 繞過了傳統的操作系統內核，實現了接近本地 NVMe SSD 的微秒級訪問延遲，這比 NAS 的毫秒級延遲有數量級的提升。

這種極致性能對于 AI Sandbox 意味著更快的環境初始化、更流暢的代碼執行和數據處理體驗。為了將這種能力賦予廣大開發者，阿里云函數計算正與 PolarFS 團隊緊密合作，即將推出 PolarFS 的原生掛載能力。這項新功能將支持在會話粒度上，為每一個獨立的 Sandbox 動態掛載專屬的 PolarFS 存儲盤。這將為需要極致 I/O 性能的 AI Agent 應用提供一個無與倫比的運行時環境，進一步鞏固函數計算在該領域的領導地位。

函數計算：AI Sandbox 的首選運行時

經過層層深入的剖析，我們可以清晰地看到，阿里云函數計算已經超越了傳統 Serverless 的范疇，為 AI Sandbox 這一新興的、要求嚴苛的工作負載，提供了原生、集成且完整的平臺級解決方案。

端到端的原生解決方案

阿里云函數計算的核心優勢在于其方案的完整性和原生性。它不是通過零散功能的拼湊或復雜的變通來實現對 AI Sandbox 的支持，而是從底層硬件到上層應用提供了一套無縫集成的、端到端的解決方案：

• 計算隔離: 以“神龍裸金屬”的物理隔離為根基，結合“MicroVM 安全容器”的輕量級隔離，提供了業界最高標準的安全保障。
• 會話管理: 通過原生的“會話親和”與“會話隔離”能力，完美解決了 Agent 所需的有狀態、長連接和多租戶隔離問題，將 Serverless 的彈性和經濟性帶入有狀態應用領域。
• 存儲安全: 創新的“快照恢復”技術實現了本地臨時存儲的秒級恢復，而基于“UID/GID 隔離”和“目錄配額”的完整安全隔離框架，則為持久化共享存儲構建了堅不可摧的多租戶安全堡壘。

正是這三大支柱，共同鑄就了函數計算這一 AI Sandbox 的“新基座”。這個強大而優雅的架構，不僅代表了函數計算自身的成功進化，更標志著 Serverless 架構邁入了一個能夠原生承載復雜、有狀態 AI 應用的新紀元。它讓開發者能夠以最低的成本、最快的速度和最高的安全性，站在這塊堅實的基座上，構建和部署下一代 AI Agent 應用。