looplane 已先做 bounded tool-program DSL：唯讀程式支援 list/read/search/diff、repeat 與 if_contains；modify/check transaction 會經整體 approval，失敗時回滾 touched paths。它還不是任意 JavaScript/Python code mode，也沒有平行 transaction execution。
OS 沙箱是 path policy 之外的核心防線。looplane 已落地 fail-closed `CommandSandbox`：macOS 包 sandbox-exec，Linux 用 Landlock 加 seccomp，verification 預設在能證明 containment 時進沙箱；不支援時回 exit 126。剩餘限制是目前主要只包 verification、外部 CI 結果仍待確認。
Looplane 的 disposable clone 與 SafePathPolicy 保護來源 repo；現在 `--sandbox-checks` 也能用 macOS sandbox-exec、Linux bubblewrap 或 Landlock 包住 verification command，Cloudflare 另有受限 Sandbox slice。但不同 backend 的 network policy、外部 runtime coverage 與 production hardening 仍未一致驗證。
Looplane 的舊同步 M6 路徑曾完成一次真實 deployed coding run；目前已擴成帶 RunSession、SSE、approval、cancel 與 artifact 的 async control plane，但新增路徑尚未 live revalidate。Sandbox 只拿分 audience 的短效 HMAC capability，provider credential 留在 Worker；現有證據不等於 production traffic 或 SLO。
Looplane 先把指定的完整 Git commit 複製到 run directory 裡的 detached-HEAD workspace，再讓 runtime 修改與驗證。原始 repo、執行 workspace 與 run artifacts 因此有清楚邊界；這能提供 source isolation 與 audit bundle，但不等於 OS sandbox。
這篇只拆 Looplane 的 tool executor 如何把一次呼叫安全落地：`SafePathPolicy` 限制 path 並阻擋 symlink escape，`VerificationCommand` 固定 argv 且使用 `shell=False`，subprocess 只拿清理過的 env，寫入走 read-version hash 與 atomic replace，timeout 會終止整個 process group。權限決策、OS sandbox 與 tool program 各留給後續專篇。
沙箱不是單一套件，而是 Namespace、cgroups、seccomp、gVisor、Firecracker 層層疊起的光譜；本地 OS 級沙箱管爆破半徑，雲端 microVM 管多租戶隔離，選型關鍵在信任邊界與維運成本。
Looplane 可把指定的 local command／verification 包進 macOS sandbox-exec、Linux bubblewrap 或 Landlock/seccomp。需要的 backend 不存在時以 exit 126 停止，不直接裸跑；但這個範圍不涵蓋 external CLI、MCP/LSP 或整個 Looplane process。
Omnigent 把治理從 prompt 抽到 Server 層的 Policy 引擎：Python 函式回 allow/deny/ask，三層堆疊疊加 cost budget 與 tool caps，搭配 Omnibox 以 bwrap/seatbelt 做 OS 原生隔離與 egress 憑證代理；本文對照 FailproofAI、DashClaw 等五套治理方案的定位與決策表。
Databricks 開源的 Omnigent 把 Claude Code、Codex、Cursor、Pi 等 harness 包在 Runner/Server 與 Omnibox 沙盒之上，用三層 Policy 與可分享的持久化 Session 讓模型與 harness 一鍵替換，9.3k stars 的 alpha 專案。
每家成熟 coding agent 都有 headless 機器介面：codex 有 `exec --json` 和更完整的 app-server JSON-RPC，claude-code 有 `-p` 加 stream-json，pi/opencode/omp 各有一種 JSON 事件流。直接把這些 CLI 當 backend 是最快的路，但代價是：它們自帶 agent loop、自己的權限模型、自己的登入。looplane 的答案是讓外來 CLI 完整擁有它的 loop，自己只守住三件事——隔離副本、patch audit、最終驗證——並且一條 runtime 永遠不偽裝成另一條。
本地沙箱管的是『agent 在你的機器上爆炸半徑多大』，雲端沙箱管的是『怎麼把程式碼安全地搬到別人的機器上跑』——五家成熟專案幾乎都在做前者，只有 looplane 真的部署了後者。實戰教訓：mock 測不出 SSE framing、CI 綠燈擋不住 stale wheel，而清理路徑要跟成功路徑一樣有 timeout。
Cloudflare Sandboxes 把 Worker 當入口、Durable Object 當具名控制面、獨立 VM 內的 Container 當執行面；適合已在 Cloudflare 上、需要大量短暫 Linux 工作區的 agent，但持久資料、安全邊界與三層費用都得自己設計。
Daytona 把 sandbox 設計成可啟動、暫停、快照與 fork 的長生命週期電腦；2026 年完成 2,400 萬美元 A 輪，Laude Institute 案例一週建立 3.7 萬個 sandbox。它適合平行評測與 coding agent，但核心開源 repo 已停止維護，不能再把託管版與可自架版視為同一件事。
E2B 把 Template、Firecracker microVM 與檔案／程序／網路 API 組成 agent 專用執行層；真正的選型優勢是可暫停並保留記憶體與程序，而不是單純多一個 code interpreter。
Runloop 把隔離 microVM、可重現映像、磁碟分支、憑證代理與 eval 放進同一套程式開發 Agent 基建；官方案例已公開單一工作負載突破 10,000 個並行 Devbox。
Vercel Sandbox 用 Firecracker microVM 隔離不受信任的程式碼，搭配 Fluid compute、Active CPU 計價與 Vercel OIDC；它最適合已在 Vercel 上運行的 Agent，但網路預設值、記憶體計費與持久化生命週期仍要自己設計。
Agent execution 要同時限制 kernel、filesystem、process、network、credentials 與 tool authorization；沙箱逃逸只是其中一條路，過寬 API token 往往更直接。
Modal 是按秒計費的 serverless GPU 平台，同時把 agent sandbox 做成一級公民（官方自報累計啟動逾 10 億個 sandbox、佔營收三分之一以上）。選型的關鍵不是它多方便，是你的 GPU 使用率：2026-08-21 實查，Modal A100 80GB 折算 $2.50/hr、RunPod 同卡 $1.59/hr，使用率超過六成四自己開機器就比較便宜；但同一天 H100 SXM Modal $3.95/hr、Lambda $3.99/hr，這張卡的溢價幾乎是零。
Hermes 的審批預設是 smart 模式：低風險指令由 auxiliary 模型放行、真正危險的自動拒絕、不確定的才問人。`--yolo` 與 `approvals.mode: off` 都關不掉 hardline 封鎖清單（`rm -rf /`、fork bomb、`dd` 寫實體磁碟），而 `approvals.deny` 是它的使用者版：在 yolo 之前就攔下來。官方自己標明這整套的威脅模型是「誠實但犯錯的 agent」，不是對抗惡意行程。
Hermes 的指令可以跑在 local、ssh、docker、singularity、modal、daytona、vercel_sandbox 七種後端。關鍵取捨不是效能而是審批：local 與 ssh 會做危險指令檢查，其餘五種一律跳過，因為官方把容器／沙箱本身當成邊界。另外 Docker 預設是「一個長壽容器跨 session 共用」，不是每次對話一個乾淨環境。
OpenClaw 386k star、Hermes Agent 232k，但 OpenRouter 上 Hermes 的日 token 量在 2026-05-10 就反超了（224B vs 186B）。這半年冒出來的九個自架 agent 不是九個競品，是對同一題的九種答案：agent 的執行邊界該畫在哪。CVE-2026-44112 打穿的是 OpenClaw 的沙箱本身，而 Meta 對齊主管那次刪信事故裡連攻擊者都沒有——安全指令是被 context 壓縮吃掉的。
課程量到的 AI SAST 誤報率是 50–100%，而傳統 SAST 本來也有 50% 以上——真正的新問題是非決定性：同一個 prompt 跑兩次結果不同，你無法回答「掃完了沒有」。課程列的 agent 攻擊向量有五種，其中 intent breaking 攻擊的是 agent 的計畫本身。
Claude 沒有 docx_tool / pdf_tool — 它只用 bash + file tools，加上 SKILL.md 指令、容器內預裝的 pdfplumber / python-pptx 等 library，三層拼出檔案讀寫能力。
OpenAI 在 2026 年 5 月公開 Codex 內部部署實踐：沙箱劃技術邊界、審批決定何時停下、Auto-review 用子代理代替人類審批、Managed configuration 由企業管理員強制下發。核心理念是：低風險動作零摩擦，高風險動作必經審查。
GitHub Copilot Coding Agent 讓你把 Issue 指派給 Copilot，它在雲端沙箱裡自動開 branch、寫程式、跑 CI、開 PR。成功關鍵是設好 AGENTS.md，沒設定的話 agent 容易跑偏。適合定義清楚的中型任務，需 Pro+（每月 1,500 premium requests）或 Enterprise 方案。
Vercel Labs 開源的 coding agent 參考實作。三層架構分離 web UI、agent workflow、sandbox VM，設計給想自建 Claude Code / Cursor Background Agent 的團隊當起手。
Claude Managed Agents 是 Anthropic 2026/04/08 推出的 beta 服務，提供 agent harness 加雲端容器沙箱，按 token 加 $0.08/session-hour 計費，適合長時間非同步任務，不想自己寫 agent loop 和跑沙箱的人值得看。
沙箱由三個獨立設定決定：mode（何時套用）、scope（開幾個容器）、backend（在哪執行）。最容易出事的是預期落差——`tools.exec.host` 現在預設是 auto，所以「沒設就等於在沙箱裡」已經不成立，安全稽核有一條專門抓這個。