pip install boxlite
wget https://raw.githubusercontent.com/boxlite-ai/boxlite/refs/heads/main/examples/python/clawboxlite.py
python clawboxlite.py
如果你喜欢这个例子，可以考虑关注下： https://github.com/boxlite-ai/boxlite 世界上第一个嵌入式 micro-VM 沙箱
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d0r1an OP sorry ，还得执行下
``` pip install greenlet ``` |
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detached 1 天前
这是你的 project 的？
这和 firecracker 的 MicroVM 有什么区别呀？ |
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d0r1an OP @detached 没事，正常讨论。没有用 firecracker ，做这个之前我深度研究了 firecracker 和相关 vmm 的代码，坑和细节比较多，很多设计决策和 bug 需要解决
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detached 1 天前
@d0r1an 我看了一下文档，就我的理解是：使用 kvm （只讨论 Linux ）来进行 hardware isolation ，然后在 vm 里运行 container （？）来实现 OCI 兼容性？
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detached 1 天前
@d0r1an 以我对 firecracker 的了解，是有项目让 Firecracker microvm / kata container 满足 oci 的，所以我实际上是没搞清楚你这么做的 motivation ，（当然个人项目想怎么做就怎么做）。
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d0r1an OP @detached 我的出发点非常简单，agent 怎么快速的被开发出来，跑起来，又不会束手束脚还能保证尽可能安全。其他沙箱产品你可以试下体感
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detached 1 天前
@d0r1an 我在找我的（下一个） research project 的 idea 。
可以达成的共识应该是：sandox for agent 主要是为了解决 coding agent 在运行过程中有一个拥有所有权限环境。 这一点与 serverless function (firecracker microvm)比较接近，所以逻辑上讲可以启动一个 microvm ，并在里面运行 coding agent ，这样就完成了你的出发点：完整的环境、硬件隔离。 所以如果是站在 research/产品的角度，这个项目应该回答的问题是：boxlite 与 Firecracker 在解决这个问题上有什么差别？（ aws 已经有了基于 microvm 的 agentcore ）。 如果你的实现（最底层上）是启动一个 microvm （利用 kvm ），并且在里面运行一个 container 。这样的效率从逻辑上来讲是低于 kata container 的（ kata 是将 vm 包装成一个兼容 oci 的 container ，其实质上是 vm ）。 整个项目的逻辑可以二元的拆分为：sandox 以及为 agent 做的 protocol 。如果在 sandox 层面回答不了这个问题，这个项目的意义就只能落在后者：为 agent 部分做的修改。 |
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