Agent 任务往往是突发的,一次强化学习训练可能瞬间需要数千个环境,在线服务的高峰期请求也会汹涌而至。针对这类负载,Agent Sandbox 支持最高每分钟 15000 个沙箱的创建规模,配合 Warm Pool 预热池可实现百毫秒级拉起,镜像缓存加速让拉取耗时缩短 90% 以上;公开案例中,MiniMax 曾在 10 秒内拉起 5000 个沙箱。状态保持方面,运行中的沙箱支持按需休眠,内存状态完整保留并可在 1~10 秒内快速唤醒;配合 Checkpoint/Restore,Agent 的执行状态可存、可迁移、可克隆。这样多轮会话中断时不必销毁重建,休眠期间不收取 CPU 与内存费用,按秒计费让「随用随停」真正省钱。




