https://amirmalik.net/2025/03/07/code-sandboxes-for-llm-ai-agents
# 比较LLM生成Python代码执行的沙箱方案
## 方案比较
### 1. Linux容器 (LXC/Docker)
**优点:**
- 成熟的技术栈，广泛应用
- 资源隔离较好，启动速度快
- 可以限制资源使用（CPU、内存、网络等）
- Docker生态系统丰富，易于配置和使用
**缺点:**
- 共享主机内核，存在潜在的容器逃逸风险
- 权限管理需要谨慎配置，否则可能导致安全问题
- 对于恶意代码的防护不如VM完整
### 2. 用户态内核 (gVisor)
**优点:**
- 提供比容器更强的隔离性
- 拦截系统调用，减少攻击面
- 启动速度比VM快
- 资源占用比VM小
**缺点:**
- 性能开销比普通容器大
- 兼容性问题，某些应用可能无法正常运行
- 相对较新的技术，生态系统不如Docker成熟
### 3. 虚拟机 (Firecracker/Kata Containers/Cloud Hypervisor)
**优点:**
- 最强的隔离性和安全性
- 完整的操作系统环境，兼容性好
- Firecracker专为无服务器计算优化，启动速度快
- Kata Containers结合了VM安全性和容器便利性
**缺点:**
- 资源开销大
- 启动时间长（虽然Firecracker已大幅改进）
- 配置复杂度高
- 运行大量实例时成本高
### 4. Jupyter
**优点:**
- 交互式环境，适合教学和演示
- 易于使用和部署
- 可与LLM集成，展示代码和结果
- 支持多种编程语言
**缺点:**
- 安全隔离能力有限
- 不适合生产环境中执行不可信代码
- 资源限制功能较弱
- 主要设计用于交互式计算，而非安全沙箱
### 5. WebAssembly
**优点:**
- 近乎原生的执行速度
- 强大的安全沙箱模型
- 跨平台，可在浏览器中运行
- 启动速度极快，资源占用小
**缺点:**
- 生态系统相对较新
- 某些Python库可能不兼容或需要特殊处理
- 对系统资源的访问受限
- 实现完整Python环境有一定挑战
## 推荐方案
根据不同场景需求，我推荐以下方案：
1. **对于生产环境和高安全需求：**
- **gVisor + Docker** - 提供良好的安全性和性能平衡，适合大多数场景
- **Firecracker微型VM** - 当需要更高安全性且能接受轻微性能开销时
2. **对于Web应用和客户端执行：**
- **WebAssembly** - 特别是通过PyScript或Pyodide实现的Python环境，适合在浏览器中安全执行代码
3. **对于教育和演示目的：**
- **Jupyter + 资源限制** - 结合nbsafety等安全扩展
4. **更优的混合方案：**
- **分层安全架构**：使用WebAssembly作为第一层执行环境，对需要更多权限的代码使用容器化环境，并通过API网关限制访问
- **短生命周期执行环境**：为每个代码执行创建临时容器或VM，执行后立即销毁
5. **新兴解决方案：**
- **WASM + WASI**：随着WebAssembly系统接口的发展，这可能成为最佳平衡点
- **专用沙箱如OpenSandbox**：专为AI代码执行设计的安全环境
最终选择应基于您的具体需求、安全要求、性能期望和资源限制来确定。对于大多数LLM代码执行场景，Docker+gVisor或WebAssembly提供了安全性和便利性的良好平衡。
