沙盒中執行 1,000 個代理任務：當 LLM 執行程式碼時，什麼會出錯——AWS 的 Kevin Orellana
Kevin Orellana 任職於 Amazon Bedrock AgentCore（AWS 的代理沙箱代管平臺），在這場演講前的幾個月裡，他把一個 coding agent 指向自家團隊的雲端沙箱環境，讓它整夜執行、試圖把環境弄壞。最核心的發現不是某個單一 bug，而是結構性的問題：當你把代理代管在沙箱裡，而不是暴露長時間執行的 REST API，沙箱的底層原語——記憶體、CPU、檔案系統許可權、行程生成許可權、核心控制——就成了代理能否完成任務的主要限制。Orellana 的團隊跨 10 個領域生成約 1,000 個測試來對平臺做模糊測試（fuzz testing），結果失敗案例不是集中在商
推薦理由：沙箱限制成 LLM 執行程式碼的主要瓶頸，透過 1,000 次模糊測試證實，記憶體、CPU、檔案系統與行程生成許可權是關鍵限制，提醒設計者重視底層資源與許可權管理。