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GitHub Next 推出了 enclaves，这是一种面向 GitHub Agentic Workflows 的实验性安全原语，它允许 Agent 跨仓库工作，同时以确定性方式约束它们回传的信息，从而缓解从私有到公开的数据泄露风险，例如 GitLost 攻击。
DeerFlow 获得了一个安全的基于 Docker 的“计算机”沙箱，可以执行命令、管理文件并运行长时间任务，在单个容器中集成了 Browser、Shell、File、MCP 和 VSCode Server，并提供 uploads、workspace 和 outputs 文件夹。
Phil Schmid 阐述了 AI Agent 如何将工具目录折叠为单个 `exec` 工具——即 Code Mode，模型在沙箱中编写 TypeScript/Python 脚本来串联操作，并预言 MCP 将在 2027 年强势回归，同时为 Gemini 4 Argon 提供了一个极简示例。
作者发布了 Cyber-Butler-Security（CBS），这是一个面向本地 LLM 智能体的开源 Windows 原生操作系统级沙箱。它将工具调用视为系统调用，采用双账户 ACL 隔离机制，并通过 TOTP 代理处理高风险操作，默认在发生故障时拒绝访问。
Matt Pocock 正在开发 Sandcastle v1，这是一款“软件工厂”工具，将 Claude Code 和 Codex 等 AI 编码框架与沙箱服务提供商、人工介入（HITL）支持，以及由他的技能仓库转换而成的可调用 Agent() 函数整合在一起。
HarborRL开源了一个轻量级智能体强化学习框架，将模型服务、轨迹生成、工具执行、验证器奖励和策略更新整合为可复现的流水线，支持Qwen/GLM模型×GRPO/DAPO算法×200+沙箱任务×40+ Agent Harness（如Claude Code、SWE-agent）的灵活组合。
这篇文章解析了 Anthropic 为 AI agent 自研的十几项关键组件，指出其外包原则是：会随模型迭代而变老的零件自己做，仅提供算力的沙箱可以外包。
Paddock 在 Product Hunt 上线，可为每个 AI 代理在单台自有的 VPS 上分配独立的 Linux 计算机或受控沙箱。该项目免费、开源，采用 MIT 许可证。
Simon Willison 发布了一份研究报告，评测了 webframe——这是 Jeff Lindsay 开发的一款轻量级 Go 工具，可在无头系统 Web 视图中像程序一样运行网页。研究发现它速度很快，性能可与 shot-scraper 相媲美，但也存在一些不足，如 CSP 失败和缺少 HTTP 元数据等问题。
微软开源了 NVX，一个基于 OpenVMM 的超轻量级跨平台 MicroVM 沙箱，用于以硬件强制隔离运行不受信任的工作负载，支持 Windows (WHP) 和 Linux (KVM/MSHV)，推测为 Azure Sandbox 的底层实现。
作者讨论了开源 Sandbox 服务的不足，提出两项核心需求：rootfs 需采用云存储以提升节点故障可用性并降低暂停时延，以及 /workspace 文件接口需在 sandbox 未启动时也可用，并强调应基于 Kubernetes 生态而非自建集群。
一条关于 E2B 创始人 Vasek 发表《沙箱已死》一文的深度分析线程，剖析了这家 AI 沙箱市场领导者为何要主动淘汰自己的品类，转向"Agent 驱动的私有云"，以应对开源自我蚕食、计费模式劣势和竞品夹击的困境。
Perplexity 开源了其 Computer 背后的沙箱平台 SPACE（Apache 2.0），为每个智能体任务提供独立的 Firecracker 微型虚拟机，并在虚拟机外部管控凭证与出站网络流量，还包含 E2B 兼容层，这对构建智能体运行框架的开发者意义重大。
Perplexity 开源了其沙箱平台 SPACE（智能体代码执行沙箱平台），该平台基于 Firecracker 微虚拟机，为 Perplexity Computer 上运行的所有智能体提供隔离的代码执行环境，支持通过 HTTP API 管理沙箱生命周期。
沙箱公司 E2B 称其用量在 5 个月内翻倍至 20 亿个沙箱，且 61% 流量已来自 AI agent；尽管底层基础设施日益商品化，16 人的团队仍押注开源与安全私有云策略。
Mudroom 是一款开源工具，可在 Linux 沙盒虚拟机中运行 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等编码代理，并以 PR 方式审查与回滚代码变更。提供 Mac 应用及 Linux/Windows CLI，免费且采用 MIT 许可。
Plimsoll 是一个自托管沙箱工具，用于运行 AI 代理编写的不可信代码，并在每次结果中明确标注隔离强度（process/container/kernel/vm），支持最低隔离层级要求、运行记录哈希校验与签名验证。
开发者介绍 FetchSandbox——一个用于安全测试 AI agent 构建的工作流的沙箱环境，无需连接真实账户即可验证状态、回放 webhook 并捕获重复扣费/重复邮件等问题。
微软的 ThinkingBox 是一个沙盒环境，用于评估 AI 智能体在有状态业务工作流上的表现——它通过检查终端数据库状态而非智能体消息来进行评分。现已成为 Hugging Face OpenEnv 环境，并附带包含 507 个任务的 ThinkingBox-Bench 基准测试。
CanadaHonk 提议推出一款专注于 JavaScript 的沙箱产品：输入不可信代码，直接输出执行结果，主要面向 agent/用户代码执行场景，隔离性优于 Cloudflare Workers，成本约为其十分之一。