Render Sandboxes

嘿 Product Hunt 👋 我是 Slav，Render Sandboxes 的产品经理。

智能体承担的工作正变得越来越复杂。和人一样，智能体也需要机器来完成这些工作，这样它们才能写代码、运行代码、安装依赖、操作文件等等。

但不是随便什么机器都行！为了安全地工作，智能体需要为每个任务或每个用户分配一台单独的机器，并与你的应用以及彼此隔离。而且智能体工作往往是突发性的，所以这些机器需要按需启动和停止。

Render Sandboxes 会在需要时立刻为每个用户或任务提供一台专属机器。每个沙盒都运行在独立的 Firecracker microVM 中。速度：沙盒不到一秒就能准备好接收第一条命令。规模：你可以稳定地同时运行数千个沙盒。安全：你可以把每个沙盒设置为允许所有出站流量、只允许你列出的域名，或者完全阻止出站流量。凭证中转（目前处于 early access；有兴趣请告诉我们）会把你的 API key 加到发出的请求里，这样 key 就永远不会留在沙盒内部。定价：你只需为沙盒实际使用的 CPU 和分配的内存付费。挂起的沙盒不再产生这两项费用，也不再计费，快照存储除外。长时间运行的工作：沙盒可以无时间限制地运行。空闲时，Render 会将其挂起，并在下一条命令时唤醒，文件和内存保持原样。一个平台：你的沙盒与 web 服务、后台 worker 和 Render Postgres 数据库位于同一个 workspace 中，共用一个 API key、一个 SDK 和一份账单。团队使用 Render Sandboxes 在沙盒内运行 Claude Code 或 Codex 这类智能体 harness，启动应用的完整副本以便编码智能体测试改动，以及运行不是他们编写的代码和文件。

Render Sandboxes 处于 public beta——如果觉得缺了什么或有什么不符合预期，请告诉我们。我们全天都会在这里回答问题！

我能不能从同一个快照启动一批沙盒，还是每个都要单独复制一份？

我曾经在一台 48GB 的 Mac 上同时跑过十几个甚至更多编码智能体。九月那次，整台机器因为内存耗尽直接挂了，所有会话一起死掉，所以这里我最在意的就是隔离。一个沙盒撞到内存上限时会发生什么：只有那个智能体会死，其他还能继续跑吗？还有就是，大体积安装下挂起和唤醒表现如何？我们的 node_modules 有 18GB。

恭喜上线！你们建议怎么在 Render 上让长时间运行的 AI 任务和 web API 并行运行？我特别想知道部署期间已经在进行中的任务会怎么样。

暂停期间保留内存和文件对更长任务很有用。调试重试时，我还希望能清楚看到哪些工作是从暂停中恢复的，哪些是重新跑了一遍。

我们所有定时智能体都跑在一台笔记本上，有天晚上 6 点那次运行直接挂了，因为笔记本盖合上了。sandbox 能按计划自己唤醒吗，比如每天下午 6 点，还是必须由外部的东西先给它发第一条命令？