现在，大多数 Coding Agent 都运行在完整的 Linux 虚拟机或容器中，以保障 Agent 安全地读取文件、执行 Bash 命令、安装依赖并运行项目。目前来说，这个方案够用，也符合模型已经形成的工具使用习惯。

一开始，开源 AI 应用构建项目 camelAI采用的也是这条路线：基于 Claude Code Harness 构建 Agent，并为每位用户配置一台带持久磁盘的虚拟机。

但随着用户规模的扩大，这套架构逐渐暴露出成本和扩展问题。常驻虚拟机要持续占用计算资源，用户文件还要保存在高性能磁盘中。每增加一名用户，平台都要增加相应的机器和存储资源。

camelAI 最终选择把 Agent、文件系统和代码执行逐步拆出虚拟机。拆出后，Agent 会运行在 Cloudflare Durable Object 中，项目文件则进入 SQLite 和 R2。像文件处理、部署之类的常见操作会通过 JavaScript 沙箱执行，只有构建和 Notebook 等依赖完整 Linux 环境的任务，才会临时启动容器。

因此，标题说的“Coding Agent 不需要 VM”，重点在于 Agent 不用长期绑定一台完整的虚拟机。Linux 依然保留，只是从默认运行环境转为按需调用的执行资源。

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图 1：Coding Agent 运行架构演进

## 会话与执行环境的耦合

传统 Coding Agent 往往将 Agent Harness、会话状态、项目文件和命令执行集中在同一台虚拟机或容器中。这样一来，一旦运行环境发生故障，任务状态和会话恢复也可能受到影响。

Anthropic 早期的 Managed Agents 架构就遇到过类似问题。当时，Session、Harness 和 Sandbox 被放在同一个容器中，由容器同时承担会话保存、Agent Loop 和代码执行。实际运行中，容器失效连带导致 Session 丢失；进程卡死后，故障难以快速定位，因为问题可能出在 Harness、事件流或底层容器。

因此，架构拆分的第一步是把 Agent Harness 从虚拟机中迁出。

## Agent 与执行环境的解耦

Claude Code Harness 与 Linux 环境结合比较深，因此需要重新构建一套 Harness。camelAI 新 Harness 的实现使用 Pi 提供的底层组件，包括 Agent Loop 和状态管理，并将这些组件运行在 Cloudflare Durable Object 中。

Durable Object 是一种有状态计算实例。每个对话线程可以拥有独立的实例和持久状态，需要处理请求时被唤醒，空闲则进入休眠。Agent 因此可以保持稳定身份和会话状态，同时避免长期占用计算资源。

在这个阶段，系统仍然保留虚拟机，但 Agent 已经不再住在里面。只有要执行命令时，Harness 才会远程调用对应的 VM。

整个系统由此被拆成两个部分：

- Agent 负责推理、规划、上下文和状态管理，相当于系统的“大脑”；
    
- 虚拟机负责执行命令、安装依赖和操作项目，相当于系统的“手”。
    

完成拆分后，Agent 不用等待 VM 启动就能开始响应；当前任务不涉及命令执行时，虚拟机可以继续休眠；同一个 Agent 也可以同时控制多个执行环境。

不过，这一步主要是为了改善启动速度和请求延迟。只要每位用户仍然对应一台虚拟机，机器和磁盘带来的成本压力就依然存在。

Anthropic Managed Agents 后来也采用了类似思路。早期架构将 Session、Harness 和 Sandbox 放在同一个容器中，后来将三者拆成独立接口：Session 负责保存事件日志，Harness 运行 Agent Loop，Sandbox 则提供代码执行和文件编辑能力。

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图 2：Agent 的“脑手分离”。Session 负责保存历史，Harness 负责推理循环，Sandbox、工具和外部系统作为可替换的执行端

经过架构拆分，Harness 不再依赖某个固定容器。执行环境发生故障后可以单独替换，新的 Harness 也能够读取外部保存的历史事件并恢复任务。Sandbox 则被封装为标准化的 `execute(name, input)` 接口，只有任务确实需要执行代码时才会创建。

这项改造还带来了明显的延迟收益。Anthropic 公布的数据显示，首 Token 延迟的 p50 下降约 60%，p95 下降超过 90%。模型推理无需再等待容器创建、仓库克隆和进程启动，因此可以更早开始响应。

## 文件系统的数据化

移除常驻 VM 后，下一步是处理项目文件。

在传统架构中，文件系统依附于虚拟机磁盘。机器与磁盘解绑后，Agent 仍然需要一个能够长期保存文件、支持读写编辑，并维持完整项目结构的工作区。

一种实现方式是在 Durable Object 中提供虚拟文件系统：小文件直接写入 SQLite，较大的文件则存入 R2，SQLite 只保留元数据和对象引用。文件超过约 1.5 MB 后会转入对象存储，以避开单行数据的大小限制。对 Agent 来说，这套系统仍然表现为普通文件系统，可以照常读取、写入、编辑、搜索和比较文件，无需关心数据实际存放在 SQLite 还是 R2 中。

但底层的持久化方式已经发生了变化，项目从长期挂载的磁盘迁移为数据库和对象存储中的持久数据。Git 历史则继续交给兼容 Git 的存储服务管理，这样既能保留完整的版本记录，也不用额外运行 Git 服务器。即使虚拟机关闭，项目文件、目录结构和提交历史仍然可以完整保留。

完成这一步后，Agent 状态和文件系统都已离开虚拟机，剩下的主要依赖来自 Bash。

## Bash 与受控代码执行

一般来说，Coding Agent 会频繁地调用 Bash，用它去搜索文件、安装依赖、运行测试、执行脚本和调用部署工具。借助 Bash，Agent 可以自由组合系统命令、访问文件和调用外部服务，因此需要运行在完整的 Linux 环境中。

这种开放式执行方式也扩大了权限风险。当 Agent 通过 Bash 调用数据库、代码仓库、云平台等外部服务时，执行环境还得获得相应的访问凭证。凭证进入沙箱后，Agent 生成的代码也可能直接访问这些敏感信息。

一种替代方案是移除通用 Bash，让 Agent 生成 JavaScript 代码，并通过 Code Mode 和 Dynamic Workers 在独立的 V8 Isolate 中执行。虽然每次代码执行都会创建一个新的 Isolate，但其启动通常只需毫秒级时间。执行环境默认无法访问网络和外部资源，平台只向沙箱提供经过明确授权的文件读写、数据连接和项目部署等能力。相关凭证不会进入沙箱，身份验证统一由平台侧完成。

Agent 日常通过 Bash 完成的大部分操作，其实可以被少量显式工具覆盖：

- `read`、`write` 和 `edit` 负责文件读写与编辑；
    
- `grep` 和 `glob` 负责内容搜索与路径匹配；
    
- `deploy_project` 负责项目部署；
    
- 应用构建和 Notebook 运行则分别封装为独立方法。
    

显式方法还能够提供更准确的执行信息。过去直接运行 `wrangler deploy` 时，平台只能从代理流量中推测部署行为；封装为 `deploy_project` 后，系统可以明确记录部署时间、所属项目、执行状态和最终地址，并在部署完成后自动打开在线预览。

Bash 提供的是开放的通用执行环境，显式方法则把常用操作收敛为边界清晰的平台能力。命令执行范围由此更加可控，也更容易加入权限管理、审计记录、超时限制和错误处理。

## Linux 能力的按需回归

一些任务仍然离不开完整的 Linux 环境。前端项目构建可能涉及 Vite、Tailwind、React Router，以及通过 `bun install` 安装依赖；Python Notebook 也可能需要系统包、原生库和更大的运行内存。这类任务很难全部交给资源有限的 Worker 或轻量 JavaScript Isolate。

因此，系统仍然保留短时容器。当 Agent 发起构建任务时，平台会临时启动一个 Linux 容器，将项目文件复制进去，完成依赖安装和项目构建，再把结果同步回来。任务结束后，容器随即关闭。Notebook 运行也采用类似流程。这样既保留了完整 Linux 环境的兼容性，又把容器的使用时间压缩到真正需要它的几秒或几分钟。

Cloudflare 在 Project Think 中进一步将这套思路整理为一条“执行阶梯”：

1. **Workspace**：通过 SQLite 和 R2 提供持久文件系统；
    
2. **Dynamic Worker**：运行 Agent 生成的 JavaScript；
    
3. **npm** **运行环境**：为代码补充所需依赖；
    
4. **Browser**：处理网页访问与自动化操作；
    
5. **Sandbox**：执行 `git clone`、`npm test`、`cargo build` 等需要完整 Linux 环境的任务。
    

Agent 默认从更轻量的运行环境开始，再根据任务复杂度逐级调用更完整的执行能力。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/778a0119a9e45f9ac466c19551fc531b.png)

图 3：Coding Agent 的执行阶梯。文件工具 → JavaScript Isolate → npm / Browser → 短时 Linux Sandbox

## 显式能力的边界与收益

移除 Bash 有好处，也有坏处。这个坏处就是平台需要提前定义 Agent 可以使用哪些能力。

在开放式 Shell 中，Agent 可以临时查找命令、安装工具，并自由地组合执行步骤。而迁移到显式方法后，一旦缺少某项能力，就要为它补充对应的接口。这种约束会增加前期的工具搭建成本，但也变相地推动高频操作的标准化工作。类似部署、构建、文件搜索和 Notebook 执行这样的任务，可以采用固定的输入输出、权限范围和错误结构，整个执行过程也变得更容易观测、排查和恢复。

工具范围缩小后，模型的选择难度也会下降。开放式 Bash 包含大量命令、参数和组合方式，能力较弱或成本较低的模型容易选错工具、生成无效命令。显式方法让工具数量变少、边界变清晰，小模型也更容易稳定地完成任务。

类似的能力设计也出现在其他 Agent 运行时中。LangChain 的 Code Interpreter 会从一个默认无法访问文件、网络和依赖的小型运行时开始，再由 Harness 明确注入所需能力；完整容器仍然保留，用于处理确实依赖完整计算环境的任务。

由此形成了两种常见模式：Agent 可以运行在 Sandbox 内部，或是把 Sandbox 作为普通工具按需调用，运行在外部。后者将 Agent 状态和凭证保留在执行环境之外，即使沙箱发生故障，也不会直接影响会话状态。

## Coding Agent 的分层运行时

经过拆分，一套 Coding Agent 运行时由下面这些相对独立的部分组成：

- Harness 负责 Agent Loop 和会话状态管理，运行在 Durable Object 中；
    
- 项目文件保存在 SQLite 和 R2；
    
- Git 服务独立保存版本历史；
    
- 常见代码通过 JavaScript Isolate 执行；
    
- 外部操作通过显式方法和受控凭证完成；
    
- 构建、测试和 Notebook 等任务按需启动 Linux 容器。
    

从用户角度看，Agent 依然可以读取、编辑、搜索、构建和部署项目，但底层已经不再依赖一台长期运行的完整机器。

这也是“Coding Agent 不需要 VM”更值得讨论的地方。Coding Agent 真正需要的是状态、文件、工具和计算能力，而这些能力可以分布在不同的基础设施中。VM 仍然可以承担重型计算和完整 Linux 任务，只是不再承载全部能力。Agent 可以先在成本更低的持久运行时中完成推理和状态管理，再根据任务需要临时调用更重的执行资源。

当推理、存储和执行完成解耦后，Harness、文件系统和沙箱都可以独立替换，不同任务也能选择更合适的计算环境。这样既能减少空闲资源成本，也能让权限边界、故障恢复和工具调用过程更加清晰。

现在，大多数 Coding Agent 都运行在完整的 Linux 虚拟机或容器中，以保障 Agent 安全地读取文件、执行 Bash 命令、安装依赖并运行项目。目前来说，这个方案够用，也符合模型已经形成的工具使用习惯。

Coding Agent 不需要 VM：如何把 Agent、文件系统和代码执行拆出虚拟机

camelAI重构Coding Agent架构，将长期驻留的虚拟机解耦为按需调用的分层执行环境：Agent运行于Cloudflare Durable Object（“脑”），文件存于SQLite+R2，常规操作交由JavaScript沙箱，仅构建/Notebook等重任务临时启用Linux容器

编程语言

开发工具

架构设计

CodingAgent架构演进：从依赖完整Linux虚拟机到分层运行时设计。通过将Agent状态、文件系统与执行环境解耦，实现成本优化与性能提升。Agent核心运行在轻量级DurableObject中，项目文件存入SQLite+R2，仅对构建等任务按需启动Linux容器。这种分层架构降低60%延迟，同时保留完整Linux兼容性，实现安全可控的代码执行环境。

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