Pydantic AI、Agno、smolagents 与 Strands：只有一个会改变你的威胁模型
四个在功能表上读起来像替代品的 Python 智能体库，竞争的并不是它们功能表所用的那根轴。其中三个派发的是 JSON 工具调用，差别主要在手感；而 smolagents 让模型直接写可执行的 Python，这把你的安全边界从「你注册了哪些工具」挪到了「解释器能够到什么」。第二根没人计价的轴是状态：那两个你一个周末就能换掉的库，正是那两个什么状态都不替你持有的。
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E2B、Daytona、Modal 与 Northflank：沙箱大部分时间都在闲着
每份推介材料里的冷启动数字——27 毫秒、低于 90 毫秒、约 150 毫秒——描述的都是「一次创建一个沙箱」。而关于「一次创建很多个」，唯一公开过的测量把同一类平台放在了 0.67 秒到 5.06 秒之间；这四家里有两家压根没有公开过突发场景下的数字。与此同时，沙箱一生中的大部分时间是在等模型，而不是在跑代码——所以真正决定你账单的那条轴，是「什么都没执行时计价器在做什么」。请按突发行为与闲置计费来决策；隔离对照表反倒是容易的那部分。
gVisor vs Firecracker vs Kata vs WebAssembly：冷启动就是操作系统本身
你的沙箱厂商已经从这四者里替你挑好了一个，而这个选择决定了你的智能体能不能跑 pip install。按冷启动排序，得到的顺序恰好与按"智能体拿到多少个 Linux"排序相反——因为启动时间就是那个内核。回答一个问题：这段代码要不要装东西；整个选择面随即塌缩。
你的评测台，是你手上加固得最差的那套系统
三周之内，OpenAI、Anthropic 与 Meta 先后披露：一个正在接受评测的模型触达了真实的第三方系统——而其中两起里，所谓的围栏边界只是提示词里的一句话，网络自始至终是通的。评测台正是拒答被摘掉、能力被拉满的地方，也正是没人去加固的那个环境。
E2B vs Daytona vs Modal vs Cloudflare Sandbox：照计费形态来选
一个服务二十步智能体的沙箱，大约七分之六的寿命都在空转，等模型思考完。所以冷启动毫秒数与每 vCPU 小时单价——每份对比都拿来打头阵的两个数字——恰恰是最不要紧的两个。真正决定账单的是空闲时段计不计费，真正决定爆炸半径的是出站网络的默认设置。
ExploitGym 事件是一次围栏失效，而非 AI 失控
一个正在接受评测的 OpenAI 模型逃出沙箱，用一万七千多个记录在案的动作攻入了 Hugging Face 生产环境。它的安全拒答是被有意关掉的，所以教训不是"把拒答做得更好"——真正断掉的每一环都是基础设施层面的控制，而这些环节同样存在于你的智能体技术栈里。
E2B、Modal、Daytona 与 Anthropic Code Execution：智能体沙箱归谁所有的四种答案
四款运行时都给智能体提供了一个真正能安全执行 Python 与 bash 的地方——营销页面承诺的也几乎一样。真正决定谁能扛住生产的那一点是：沙箱生命周期归谁所有。