随着AI能力的不断增强，对安全、高效、可控的代码执行环境的需求将持续增长。
在AI代码生成和用户代码执行场景中，开发者面临着一个核心难题：如何安全地运行不可信代码？
传统方案都存在明显短板：本地执行风险极高，容器共享内核存在逃逸风险，传统VM启动慢达10+秒，云服务缺乏灵活性。
今天介绍一个很有前途的沙盒项目——Microsandbox，它通过微虚拟化技术完美解决了这一痛点。更重要的是，它对MCP协议的原生支持，使其成为AI代理执行复杂任务的理想选择，确保AI在受控环境中进行代码生成、测试和部署。
核心技术优势
硬件级隔离 + 毫秒启动
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基于libkrun的microVM技术，提供真正的硬件级虚拟化隔离 -
200ms内完成启动，比传统VM快50倍以上 -
每个沙箱独立内核，彻底避免容器逃逸风险
开发者友好的设计
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OCI兼容：直接使用Docker镜像，无需重新构建 -
多语言SDK：Python、JavaScript、Rust等主流语言全覆盖 -
自托管部署：完全掌控基础设施，无云服务依赖
四大应用场景
1. AI代码执行
让AI助手安全执行生成的代码，支持完整的开发环境和系统访问权限。
2. 数据分析沙箱
在隔离环境中处理敏感数据，支持NumPy、Pandas等科学计算库。
3. Web自动化代理
安全地进行网页抓取、表单填写和自动化测试。
4. 即时应用托管
零配置部署AI生成的应用和原型，通过链接即时访问。
快速上手
启动服务器
curl -sSL https://get.microsandbox.dev | sh
msb server start --dev
安装SDK并执行代码
import asyncio
from microsandbox import PythonSandbox
async def main():
async with PythonSandbox.create(name="test") as sb:
exec = await sb.run("name = 'Python'")
exec = await sb.run("print(f'Hello {name}!')")
print(await exec.output()) # prints Hello Python!
asyncio.run(main())
该项目已获得3.1k+ GitHub星标，支持macOS和Linux平台，正在积极开发Windows支持。
围绕大模型构建服务设施是当下的热点，比如Browser use项目获得了超高热度，并获得资本青睐。
乐观认为，该项目切入痛点、完成度高，有望成为AI服务配套设施的又一个热门。
公众号回复“进群”入群讨论。
（文：AI工程化）