文章指出AI Agent成功的关键常被忽视的要素是环境(runtime)，而非模型或工具。许多Agent演示效果佳但落地差，问题出在环境配置。Manus通过云端沙箱解决方案，为每个任务提供独立一次性VM环境，解决了环境依赖、安全边界和跨平台问题。这种设计支持异步长任务、并行扩展和专用软件预装，将成为未来Agent竞争的关键基础设施。随着模型能力提升，环境稳定性、速度和成本将决定AI Agent的成败。
聊 AI Agent 时，大家往往盯着
- 模型的能力
- 工具的多样性
- 上下文工程
今天我想聊一个被忽略的地方。
现在先进Agent的语境里，Agent 系统其实有三个要素：上下文、模型、环境。
很多演示很猛但落地很弱的 Agent，
其实本质问题不出在模型或者上下文上，而在环境（runtime）：你的 Agent 到底在哪儿工作？
干过开发的同学都知道，配环境是一个多么重要的事情。
演示时：Agent 写了一段PyTorch代码，自己完成了一个模型开始训练，由于演示环境是预设好的，一跑就通。
但实际落地时，比如用户电脑上没装Cuda，或者Cuda和PyTorch版本不匹配，或者缺了某个 C++ 编译组件。
Agent直接报错，开始修复，
但是这个过程人都要调试很久，Agent尽管有可能最后能调试成功，但中途耗费的时间和Token都是极其庞大的。
Manus之所以成功，其中的一个关键设计，就是把“环境”做成了一个可规模化的云端沙箱：
- 不是“给每个用户发一台电脑”
- 而是每个用户发起的任务背后有一个独立、一次性的 sandbox
- sandbox 形态是虚拟机（VM），默认是Ubuntu环境
这让Agent能在一个真实可执行的环境里完成长链路任务。
为什么 Agent 需要 VM，而不是只给工具
Manus的创始人肖弘讲过一个很直观的痛点：像 Cursor、Windsurf 这类工具跑在用户电脑上，经常会出现**“要不要装库？要不要执行命令？要不要确认？”**这种交互。
对工程师来说这是安全确认；但对普通用户来说，这是一种“甩锅式的授权”，他根本没能力判断 Yes or No。
于是结论很直接：
- 不该在用户电脑上执行不确定的代码/命令
- 应该把执行放到云端一个可随时丢弃的虚拟服务器/虚拟机里
- “坏了就重开一台”，任务结束还能释放
对于专业开发者来说，Cursor、Claude Code这些Coding Agent CLI，专业开发者有足够的判断力，来承担环境风险。
但通用Agent要处理的任务并不像Coding那样纯粹，很有可能是千奇百怪的任务。
如果也像Coding Agent落地在用户真实环境的话，用户将不胜其扰地去处理各种权限问题或者判断这一步能否让Agent修改。
这个体验是相当差的。
也就是说：Agent的“手”不能伸进用户的真实机器里；它需要自己的工作台。
为什么 Manus 没选 Docker
Manus的首席科学家季逸超解释过，他们没有选择 Docker 这种容器方案。
核心原因不是Docker不好，而是环境边界不匹配：
- Docker基于 Linux 的内核机制，天然绑定 Linux 生态
- 但现实里很多软件只在Windows生态里有
因此 Manus 选择了更偏“全虚拟化”的路线：
- 基于Firecracker这种轻量级虚拟化去做 sandbox
- 让同一套 Agent 框架不被单一操作系统绑定
- 为后续支持 Windows 形态的运行环境留出空间
通用Agent和垂直Agent不一样，
它不是只跑一个固定服务，
面对的是大量不确定的任务形态和不确定的软件依赖。
所以，一个环境够不够用不是关键，关键的是这个环境的能力能否拓展。
VM / Sandbox 给 Agent 带来的能力
下面这些能力，有些是 VM 的通用收益，有些是 Manus 在访谈里明确提到的产品化方向。
1) 把长任务变成“异步任务”
季逸超在谈 AI 浏览器失败经验时提到一个关键点：如果 Agent 接管的是用户本机，长任务会让体验变得非常尴尬——用户不能合上电脑、不能休眠，否则任务就停了。
毕竟大部分任务，不像Coding，Coding还能放在终端启动一个进程一直跑，但大多数真实任务是要和界面交互的。
把执行挪到云端 sandbox 后：
- Agent 能在后台跑长链路任务
- 用户不需要盯着屏幕“陪跑”
2) Scale out：一次启动 100+ 个 sandbox 并行
季逸超用了他们的 “wide research” 举例：
- 有些任务需要大量并发检索与验证
- Manus 可以通过scale out，一次启动100+ 个 sandbox并行跑子任务，再汇总
这类能力用“只给工具”很难实现：工具调用是串行/有限并发的；
而 sandbox 是可复制的运行环境，可以直接扩容算力与执行带宽。
3) 把“工具”升级为“环境”：预装软件 + 专用发行版
季逸超还提到：如果给模型的是“完整虚拟机”，那么虚拟机里预装的软件本身就成了工具的一部分。
他们甚至在维护一个专门为 Agent 设计的 Linux 发行版，在里面放一些“只有 Manus 才知道怎么用”的内部工具。
这点非常关键：
- function calling 解决的是“能不能调用工具”
- sandbox 解决的是“工具/软件/依赖本身就是环境的一部分”
4) 更清晰的安全边界
VM 并不意味着绝对安全，但它至少把风险边界拉清楚了：
- LLM 生成的代码/命令默认不可信
- 让它在一次性 sandbox 里执行，出问题就销毁
- 避免“一个 AI 把用户机器搞坏”的灾难体验
这也是为什么 Manus 会强调：外界常误解“每个用户分配一台电脑”，但他们实际是“每个会话一个独立的一次性 sandbox”。
这层基建为什么容易被忽略
因为它并不是很Cool：
- 模型、上下文工程、工具看起来“更像 AI”
- sandbox、虚拟化看起来像传统基础设施
但说实话，以后这层基建的重要性将逐步体现。
随着模型能力继续提升，上下文工程逐渐成熟，sandbox 会从目前只是一个可选项，逐渐变成卡脖子的地方。
类比一下，就像早期互联网大家拼的是网站功能，后来 CDN、云服务这些基础设施反而成了决定体验的关键。
Agent 也会走这条路：模型能力拉满之后，谁的执行环境更稳定、更快、更便宜，谁就有优势。
未来 Agent 赛道可能会分化：有基建能力的玩家做通用 Agent，没有的就只能做轻量级、依赖用户本地环境的垂直场景。
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