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[智能体-364]: Deep Agents,什么样的代码是在沙箱中执行?

一、核心判定规则

一句话总结:凡是会调用系统接口、读写本地文件、执行脚本、发起网络请求、运行外部可执行程序的代码 / 命令,一律在沙箱执行;仅纯内存逻辑、文本计算、纯算法运算,默认不走沙箱。

结合之前的架构:

  • 属于Tool(外部调用)的代码 / 命令 → 沙箱执行
  • 属于Skill(纯 LLM 推理、文本处理)的逻辑 → 不进沙箱

二、必须在沙箱中执行的代码 & 指令

1. Python 代码(最常见)

只要是 Agent动态生成、并要求运行的 Python 代码,全部走沙箱。

典型场景 & 示例

  1. 数值运算、循环、基础算法

python

运行

# 执行类代码 → 沙箱 total = 0 for i in range(1, 101): total += i print(total)
  1. 数据处理、第三方库调用(pandas/numpy/matplotlib等)

python

运行

import pandas as pd df = pd.DataFrame([1,2,3]) print(df.describe())
  1. 文件读写(本地物理文件,非 VFS)

python

运行

# 操作宿主机本地文件 → 沙箱 with open("test.txt", "w") as f: f.write("hello")
  1. 网络请求(requests/urllib

python

运行

import requests res = requests.get("https://xxx.com")
  1. 子进程、系统调用

python

运行

import os os.system("ls -l")

2. Shell / 终端命令

Deep Agents 内置execute工具调用的 Shell 指令,强制沙箱运行:

  • 文件操作:ls/cat/mkdir/cp
  • 版本控制:git clone/git pull
  • 包安装:pip install/npm install
  • 进程查看:ps/top

高危命令(rm -rfsudouseradd等)会先被沙箱黑名单拦截,直接拒绝执行

3. 其他脚本与可执行程序

  • JavaScript / Node.js 代码
  • Bash / Shell 脚本
  • 编译型程序、二进制可执行文件
  • 数据库客户端命令、运维脚本

4. 补充规则

  1. 子代理(Subagent)生成并执行的代码 / 命令,同样进入独立沙箱
  2. 自定义 Tool 中封装的代码执行逻辑,建议手动接入沙箱;
  3. 只要代码具备影响宿主机环境、访问外部资源的能力,一律沙箱隔离。

三、不会在沙箱中执行的内容

这类逻辑只在LLM 进程、LangChain 应用进程内运行,无系统级风险。

1. 纯文本生成 & 语义处理(Skill 范畴)

只是生成代码文本,不运行代码:

让模型 “写一段排序代码”,仅输出代码字符串,不调用执行器 → 不走沙箱

plaintext

# 模型输出纯文本代码,无运行动作 def sort_list(arr): return sorted(arr)

2. LLM 原生能力(各类 Skill)

  • 文本摘要、改写、翻译、实体抽取
  • 文案创作、逻辑分析、问答对话
  • 规则校验、格式整理 全程只有文本交互、模型推理,不触发代码执行。

3. VFS 虚拟文件系统操作

Deep Agents内置read_file/write_file操作虚拟文件

  • 仅操作内存级 VFS,不触碰宿主机真实文件系统
  • 属于框架内置能力,不进入沙箱

4. 普通 API 调用(业务接口 / 第三方接口)

通过 LangChain 常规 Tool 发起的 HTTP 接口调用(非代码内requests):

  • 例:对接内部业务接口、MCP 服务、通用查询接口
  • 这类请求由应用进程直接发起,默认不进沙箱(可按需配置隔离)

5. 纯配置、纯描述性内容

配置文本、JSON、YAML、注释、方案大纲等,仅字符串处理。


四、易混淆场景区分(重点避坑)

场景 1:写代码 VS 运行代码

  • 👉写代码(输出文本):Skill → 不进沙箱
  • 👉 运行代码(执行逻辑):Tool → 进沙箱

场景 2:VFS 文件读写 VS 本地物理文件读写

  • 👉write_file(操作虚拟文件):框架内置能力 → 不进沙箱
  • 👉 Python 代码里open()(操作本地真实文件):代码执行 → 进沙箱

场景 3:模型内置计算 VS 代码计算

  • 👉 LLM 口算、简单逻辑推理:不进沙箱
  • 👉 生成代码并用解释器运行:必须进沙箱

场景 4:普通 Tool 网络调用 VS 代码内网络调用

  • 👉 自定义 Tool 调用接口:应用进程直接执行
  • 👉 Python 代码中requests.get:代码执行 → 沙箱

五、Deep Agents 自动判定逻辑(框架内部)

  1. 识别工具类型
    • 调用execute、代码执行类内置工具 → 自动路由沙箱
    • 调用 VFS、规划、纯文本工具 → 跳过沙箱
  2. 内容检测:动态识别内容为Python/Shell/ 脚本,强制执行环境隔离;
  3. 黑白名单前置拦截:即使进入沙箱队列,命中高危关键字也会直接终止,不执行。

备注:

不对本地文件系统造成未知风险的操作,都可以不再沙箱中执行。

对本地文件系统造成未知风险的操作,都需要在沙箱中执行。


六、极简速记表

表格

行为是否进沙箱原因
运行 Python/Shell/ 脚本✅ 是操作系统 / 资源,存在风险
仅让模型编写代码文本❌ 否纯文本生成,无执行动作
读写本地真实文件✅ 是系统文件操作
读写 VFS 虚拟文件❌ 否框架内存文件,无系统风险
摘要、改写、分析等 Skill❌ 否纯 LLM 推理
代码内发起网络请求✅ 是代码执行行为
普通业务 API 调用(Tool)❌ 否应用层直接调用
http://www.gsyq.cn/news/1506703.html

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