Agent Sandbox OSS

给长时间运行、数据密集型 AI Agent 用的 Kubernetes 运行时

为什么做

把 Agent 放进生产环境时会撞上三件事：隔离每个 Agent 就容易 OOM，临时拉 pod 冷启动要等 40 秒以上，节点一挂正在跑的中间状态就没了。这个项目是我把这三个问题逐个拆开、一层层验证的过程。

维护一个预热的 pod 池，请求进来直接认领，不用等调度和镜像拉取。

工作目录挂在 PVC 上，pod 崩溃或被驱逐后状态还在，可以接着往下跑。

用 Redis 做任务队列，流量尖峰时排队而不是互相抢资源把集群拖垮。

从最朴素的实现开始，每个 lab 只解决上一版暴露出来的一个问题，架构演进过程都留在仓库里。

直接看最终架构的话，很多设计会显得没必要——预热池、PVC、队列，单看每一个都像过度设计。所以我把它拆成 7 步，每一步只解决上一步暴露出来的问题，读的人能看到每个组件是被什么逼出来的。

在写。接口还会变，也还没有 release。代码全部开源，欢迎在仓库里提 issue 讨论设计上的问题。