https://amirmalik.net/2025/03/07/code-sandboxes-for-llm-ai-agents


# 比較LLM生成Python代碼執行的沙箱方案

## 方案比較

### 1. Linux容器 (LXC/Docker)

**優點:**
- 成熟的技術棧，廣泛應用
- 資源隔離較好，啟動速度快
- 可以限制資源使用（CPU、內存、網絡等）
- Docker生態系統豐富，易于配置和使用

**缺點:**
- 共享主機內核，存在潛在的容器逃逸風險
- 權限管理需要謹慎配置，否則可能導致安全問題
- 對于惡意代碼的防護不如VM完整

### 2. 用戶態內核 (gVisor)

**優點:**
- 提供比容器更強的隔離性
- 攔截系統調用，減少攻擊面
- 啟動速度比VM快
- 資源占用比VM小

**缺點:**
- 性能開銷比普通容器大
- 兼容性問題，某些應用可能無法正常運行
- 相對較新的技術，生態系統不如Docker成熟

### 3. 虛擬機 (Firecracker/Kata Containers/Cloud Hypervisor)

**優點:**
- 最強的隔離性和安全性
- 完整的操作系統環境，兼容性好
- Firecracker專為無服務器計算優化，啟動速度快
- Kata Containers結合了VM安全性和容器便利性

**缺點:**
- 資源開銷大
- 啟動時間長（雖然Firecracker已大幅改進）
- 配置復雜度高
- 運行大量實例時成本高

### 4. Jupyter

**優點:**
- 交互式環境，適合教學和演示
- 易于使用和部署
- 可與LLM集成，展示代碼和結果
- 支持多種編程語言

**缺點:**
- 安全隔離能力有限
- 不適合生產環境中執行不可信代碼
- 資源限制功能較弱
- 主要設計用于交互式計算，而非安全沙箱

### 5. WebAssembly

**優點:**
- 近乎原生的執行速度
- 強大的安全沙箱模型
- 跨平臺，可在瀏覽器中運行
- 啟動速度極快，資源占用小

**缺點:**
- 生態系統相對較新
- 某些Python庫可能不兼容或需要特殊處理
- 對系統資源的訪問受限
- 實現完整Python環境有一定挑戰

## 推薦方案

根據不同場景需求，我推薦以下方案：

1. **對于生產環境和高安全需求：**
   - **gVisor + Docker** - 提供良好的安全性和性能平衡，適合大多數場景
   - **Firecracker微型VM** - 當需要更高安全性且能接受輕微性能開銷時

2. **對于Web應用和客戶端執行：**
   - **WebAssembly** - 特別是通過PyScript或Pyodide實現的Python環境，適合在瀏覽器中安全執行代碼

3. **對于教育和演示目的：**
   - **Jupyter + 資源限制** - 結合nbsafety等安全擴展

4. **更優的混合方案：**
   - **分層安全架構**：使用WebAssembly作為第一層執行環境，對需要更多權限的代碼使用容器化環境，并通過API網關限制訪問
   - **短生命周期執行環境**：為每個代碼執行創建臨時容器或VM，執行后立即銷毀

5. **新興解決方案：**
   - **WASM + WASI**：隨著WebAssembly系統接口的發展，這可能成為最佳平衡點
   - **專用沙箱如OpenSandbox**：專為AI代碼執行設計的安全環境

最終選擇應基于您的具體需求、安全要求、性能期望和資源限制來確定。對于大多數LLM代碼執行場景，Docker+gVisor或WebAssembly提供了安全性和便利性的良好平衡。