在沙盒中部署智能体 vs 解耦

在云环境中部署智能体分化为两种模式：直接将智能体部署在沙盒中，以及将智能体解耦为更小的组件并分别部署。第一种模式可行，但第二种模式更适合云环境。在深入探讨这一论点背后的原因之前，我们先回顾一些历史：智能体的起点是 OpenClaw 和 Claude Code。正是在这时，智能体能够完成意外任务，给创建者带来惊喜。从那时起，智能体可以执行自己编写的代码。它们不再受限于人类创建者提供的固定工具集。对于 OpenClaw 和 Claude Code，它们选择利用用户的计算机来完成所有操作。它们在计算机上执行代码，并将会话和内存存储在磁盘上。没有用户的计算机，它们就无法运行。这种设计其实很有道理，因为用户需要的是个人助手。计算机包含了所有工作上下文，因此如果计算机宕机，个人助手也就没有存在的必要了。现在，人们希望将智能体从 Mac 迁移到云端。最简单的解决方案是将它们部署在虚拟机或沙盒中，这立即可行。然而，我们忽略了云机器也会出现故障。如果只是简单地将为本地使用优化的解决方案迁移到云端，我们将遭遇更严重的失败。这是因为该系统建立在计算机几乎永不故障的假设之上。如何解决这个问题？Anthropic 发布了 Claude Managed Agent 作为答案。我阅读了博客文章，其中指出智能体需要“解耦”。智能体被解耦为三个组件：会话存储（session store）、智能体运行时（agent runtime）和沙盒（sandbox）。此前，它们全部位于沙盒内部。如果沙盒宕机，所有组件都会丢失。现在，这三个组件是独立运行的服务。如果沙盒发生故障，智能体运行时会将此故障视为工具调用错误，并返回给 Claude。如果 Claude 决定重试，可以使用标准配置重新初始化一个新容器。