作者在 X 上发起调查，询问开发者是否敢给 AI Agent 开启 Full Access（全权限自动执行），收到 100 多条回复后发现超过 85% 的重度玩家都在开全权限运行。文章总结了敢开全权限的三大理由：频繁确认打断工作流、手动确认只是心理安慰（确认疲劳）、翻车需靠工程兜底而非人眼审查。并详细介绍了 Claude Code、Codex、Gemini、DeepSeek、ZCode 五大工具的全权限开启方式与安全护栏配置，最后给出保命三件套：终端拦截器 dcg、Git 高频提交与备份、容器/虚拟机环境隔离，实现高效与安全的平衡。
梁文锋亲自署名的新论文公开了DeepSeek的Agent训练沙盒工厂DSec。该系统由约160台机器、3万核CPU、250TB内存组成，一天能造300万个沙盒，同时运行38万个，每秒新建超过5000个。DSec支持从简单函数调用到Docker容器、轻量虚拟机甚至完整Windows/macOS环境，通过镜像三层按需拼装和3FS文件系统按需拉取数据，内存节省三四成，单机最高承载3200个容器。论文还特别阐述了如何防止被训练的Agent作弊——如修改系统文件、绕过权限、扫描端口偷答案等行为。
作者通过类比互联网泡沫时期的历史，预测AI发展将经历类似'坍缩'。互联网泡沫正确预见了互联网的巨大价值，但错误认为人人都会建网站；实际上互联网坍缩成了社交媒体和视频流媒体这种更简单、可100%沙盒化的形态。同样，当前AI领域'人人都会做软件''所有人都会用编程Agent'的说法也犯了类似错误。作者认为所有人都会使用Agent，但只有不到1%会用编程Agent。关键在于Agent需要一个'傻瓜式'的零失败率沙盒环境，必须杜绝误购买、误发消息、信息泄露等风险，这需要彻底重新思考抽象设计，而非仅靠模型能力提升。
作者介绍了其开源项目 k8e-sandbox 的沙盒服务实现。该沙盒基于 k8s 分布式架构，目标场景是一台笔记本跑 agent harness、一台远程服务器跑沙盒。文中详细演示了在 AWS 2C/2G 低配机器上一键安装 k8e、配置域名与 EIP、创建 API key、通过 k8e-sandbox-cli 与 DeepSeek Harness（DSH）联通，并在沙盒内运行网页并通过 Gateway/HTTPRoute 对外暴露 URL 的完整流程。沙盒内置 gvisor 实现用户态内核隔离，安全性接近 KVM 虚拟机。作者认为 agent infra 仍有大量工作要做，希望个人开发者拥有自己的工具箱。
本文介绍了Hermes Agent Masterclass的第二模块，重点讲解如何使用Docker后端和VPS部署Agent，实现本地沙盒和全天候运行。文章详细解释了后端概念、Docker容器的隔离性优势，并演示了如何切换设置、验证沙盒安全性及通过消息平台连接Agent。
本文介绍了针对 Codex 的新手向十行核心配置。通过修改 `~/.codex/config.toml`，用户可以设置默认强模型、提高推理深度、优化审批策略、配置沙盒模式（限制仅修改当前项目并默认断网）、使用缓存搜索、保留终端历史及关闭日志与数据记录。这些配置旨在解决 AI 权限过大、思考不足及界面干扰等问题，提升日常开发的安全性与体验。
本文阐述了在 Harness（AI 智能体架构）时代，沙盒作为新型服务器的核心地位。文章从评估测试环境出发，探讨了长期运行的智能体如何依赖沙盒进行隔离执行。重点分析了系统状态的持久化——包括推理轨迹和文件系统数据——对于恢复任务和审计的重要性。作者认为，未来的市场将由拥有“群体”控制层和轨迹数据所有权的一方定义，这引发了关于数据控制权是属于实验室还是企业内部的战略博弈。
