VM0 云沙盒全天运行智能体落地方案

原创灵阙教研团队

A 推荐进阶 | 约 13 分钟阅读更新于 2026-02-02

AI 导读

VM0 云沙盒全天运行智能体落地方案版本：v1.0面向：研发/数据/运营自动化团队（可作为“智能体运行时”产品化底座）范围：用 VM0 在云端沙盒中运行 Claude Code / Codex 智能体；用自然语言（AGENTS.md/CLAUDE.md）定义工作流；通过内置调度实现 24/7 自动化；以“可回放、可审计、可控权限”为安全底线。 0. 结论摘要 VM0...

VM0 云沙盒全天运行智能体落地方案

版本：v1.0
面向：研发/数据/运营自动化团队（可作为“智能体运行时”产品化底座）
范围：用 VM0 在云端沙盒中运行 Claude Code / Codex 智能体；用自然语言（AGENTS.md/CLAUDE.md）定义工作流；通过内置调度实现 24/7 自动化；以“可回放、可审计、可控权限”为安全底线。

0. 结论摘要

VM0 的核心价值不是“又一个工作流编排器”，而是把智能体的运行时做成一个可复用的基础设施单元：

运行环境：智能体在远端隔离沙盒里执行，避免把“会执行命令的模型”直接丢进员工笔记本或生产主机。
工作流接口：用自然语言写 AGENTS.md 作为系统级指令，VM0 会在运行时把它加载进智能体上下文（Claude Code 默认映射到 ~/.claude/CLAUDE.md）。
能力扩展：用 Skills（GitHub tree URL）挂载 SaaS 集成能力；VM0 下载并挂载到沙盒中固定目录，智能体可直接调用。
持久化与回放：用 Artifact 做工作目录的持续状态；用 Session / Checkpoint 做续跑与分支调试；用 Logs 做可观测性闭环。
全天运行：用 VM0 内置 scheduler 配置 cron 式运行，不依赖 GitHub Actions 或外部 cron。

落地目标：把“本地跑一跑的智能体脚本”升级为可持续运行、可审计、可控成本、可快速迭代的云端自动化系统。

1. 背景与目标

1.1 典型痛点（你现在就会遇到）

本地运行：电脑合盖就停；网络/权限/依赖漂移；无法稳定复现。
安全：一旦给了本地智能体高权限，它的“失误”就直接变成“事故半径”。
运维：一堆零散脚本 + cron + CI 拼装出来的系统，观察、回滚、复现都很痛。
协作：靠口口相传的 prompt、散落的 token、不可追溯的输出，最终变成组织级混乱。

1.2 目标定义（落地可验收）

把 Claude Code / Codex 统一纳入云端沙盒执行（同一套运行、存储、观测、调度机制）。
把“意图”固化成可版本化的工作流：vm0.yaml + AGENTS.md 进入代码仓库，变成可 review、可回滚的资产。
把“状态”变成可追溯的存储对象：Volume（工具/技能/配置）与 Artifact（工作产物）严格分离。
把“自动化”做成可控的调度系统：内置 schedule + 变量/密钥注入 + 输出落盘。
把“安全”做成默认值：最小权限、隔离执行、审计与回放、供应链约束（技能 pin）。

2. VM0 机制速记（用于方案设计对齐）

2.1 Agent 的组成

VM0 把一个“智能体”拆成四个部分：

Provider：默认 Claude Code；vm0.yaml 的 framework 也支持 codex（标注为 experimental）。
Sandbox：运行时环境（含系统工具、依赖、基础配置），可通过 apps 预装工具（如 GitHub CLI）。
Instructions：自然语言工作流（AGENTS.md / CLAUDE.md），运行时会被加载进智能体上下文。
Skills：可复用能力包（GitHub tree URL），运行时被下载并挂载到沙盒指定目录。

2.2 关键配置文件

vm0.yaml：定义 agent、framework、skills、apps、volumes、environment。
AGENTS.md：定义工作流与行为规则（系统提示词的一部分）。

2.3 Skills（能力扩展）

skills 以 GitHub tree URL 引用：https://github.com/{owner}/{repo}/tree/{ref}/{path}。
VM0 运行时会下载并挂载到沙盒内固定路径（Claude Code 侧为 ~/.claude/skills/{skillName}/）。

2.4 存储模型：Volume vs Artifact

Volume：预置环境与技能/配置的实现形态；适合放私有技能、脚本、dotfiles。
Artifact：工作目录持久化；运行前加载、运行后自动回写；适合累积产物与状态。

2.5 运行、续跑、回放

vm0 run：执行 agent，可注入 vars/secrets，可绑定 artifact。
Session：延续最近一次会话与 artifact 状态。
Checkpoint：每次 run 产生快照点；可 vm0 run resume 回到某个 checkpoint 进行分支尝试。
vm0 logs：查看运行日志。

2.6 内置调度

vm0 schedule setup：创建/编辑计划任务（daily/weekly/monthly/once）。
可在 schedule 配置中附带 --var 与 --secret，每次触发都自动注入。
VM0 自带调度基础设施，不需要 GitHub Actions 或外部 cron。

3. 目标用例库（优先级从“能稳定落地”到“高风险高收益”）

P0：可稳定自动化、低权限、收益确定

日报/周报生成：拉取多源数据 -> 汇总 -> 写入 Notion -> Slack 推送。
技术情报/竞品扫描：Hacker News / RSS / 目标网站 -> Firecrawl 抽取 -> 结构化报告。
GitHub 例行维护：issue triage、PR 列表、变更摘要、release note 草稿（不自动合并）。

P1：中等风险，需要更强治理

CI 失败自诊断：拉日志 -> 定位原因 -> 生成修复 PR（需要分支保护 + 代码 review）。
依赖升级与安全扫描：生成升级分支、跑测试、输出变更报告（需要成本与失败回滚机制）。

P2：高风险（默认不自动化写生产）

生产系统操作类：部署/回滚/配置变更（必须引入审批闸门、只读检查、强审计）。

4. 落地总体架构

4.1 逻辑架构（概念图）

开发者/CI
  |
  |  vm0 CLI / VM0 API
  v
VM0 控制面
  - Agent Compose/版本管理
  - Scheduler（内置定时触发）
  - Credential/Secret 管理
  - Run 编排（创建 run / session / checkpoint）
  - Observability（logs/元数据）
  |
  v
Sandbox Runner（隔离执行环境）
  - Provider: Claude Code / Codex
  - Apps: 预装工具（如 GitHub CLI）
  - Mounted Volume: skills / scripts / configs
  - Working Dir + Artifact: 运行产物与状态
  |
  v
外部系统（Skills 触达）
  - GitHub / Slack / Notion / Gmail / Firecrawl / ...

4.2 隔离与沙盒技术栈（对外口径）

“隔离沙盒”是你对风险的第一道硬边界：把智能体的执行从个人设备与生产主机剥离。
VM0 开发者在公开讨论中提到其托管沙盒使用 E2B 的 managed sandbox（Firecracker microVMs），并在推进自研 Firecracker runner 与网络防火墙能力；这意味着微虚拟机级隔离是其重要安全叙事基座。（参考：Hacker News 讨论串）

5. 方案设计

5.1 代码与资产组织方式

建立三个仓库（或 monorepo 三个目录）：

agents/：每个 agent 一个目录（vm0.yaml + AGENTS.md + 可选脚本/模板）。
skills-private/：企业内部私有 skills（以 Volume 形式管理）。
ops/：运行策略与治理（变量命名规范、审计规则、成本配额、Runbook）。

这样做的目的：把“prompt/技能/运行参数/输出”从个人电脑迁移到可审计的仓库结构中。

5.2 Agent 编写规范（AGENTS.md 模板）

把 AGENTS.md 固化成可 review 的“工作说明书”，强制包含以下段落：

# <Agent Name>

## Role
你是谁，你负责什么，不负责什么。

## Inputs
- 触发方式：手动 run / schedule
- 输入参数：vars/secrets/外部数据来源

## Workflow
1. ...
2. ...
3. ...

## Rules (Hard)
- 不做破坏性操作（除非满足条件 X）
- 输出必须写入指定文件
- 遇到不确定：停止在安全点并输出待确认清单（用文件表达）

## Safety / Data Handling
- 不把 secrets 写入 artifact
- 只访问允许域名列表（如需要）
- 记录关键动作到 audit.md

设计要点：把“口头 prompt”变成“可读的规章”，用文件输出替代聊天确认，从而减少不确定性交互。

5.3 配置与凭据策略（vars / secrets / credentials）

VM0 支持三类模板变量：

vars：非敏感配置（每次 run 可以不同）。
secrets：敏感值，运行时注入，不持久保存。
credentials：敏感值，存 VM0 平台，长期复用（值不可被列出）。

落地约束：

业务系统访问统一走 credentials（集中托管、便于轮换）。
CI 动态注入走 secrets（最小暴露面）。
环境/开关走 vars（避免把配置写死在 prompt）。

5.4 Skills 供应链管理

技能引用是 GitHub URL；这既是优势（可复用），也是供应链入口。

落地约束（直接写进团队规范）：

P0 业务只允许 tag 或 commit SHA pin，禁止直接跟随 main。
私有技能不走公网：用 Volume 管理（vm0 volume init/push/pull）。
新 skill 引入必须走一次“权限与副作用评审”：它能访问什么 API、会写什么文件、是否可能 exfiltrate 数据。

5.5 状态与产物管理（Artifact 策略）

每个长期任务必须绑定 artifact：--artifact-name <project>。
artifact 内必须有 audit.md（动作流水）与 outputs/（产物目录）。
artifact 中禁止写入 secrets；输出文件必须做敏感信息脱敏（在 AGENTS.md 里写 Hard Rule）。

5.6 运行与发布流程（开发到生产）

定义四个环境态：

dev：手动 vm0 run，不设 schedule。
staging：开启 schedule 但用测试数据/只读 token。
prod-read：生产数据读取 + 报告输出（不写回外部系统）。
prod-write：允许写回（例如推送 Notion、评论 PR），必须满足审批闸门规则（见 5.8）。

发布流程（命令级）：

vm0 init：初始化结构。
vm0 compose vm0.yaml：上传配置与引用技能，生成可运行版本。
vm0 run ... --artifact-name ...：验证输出与副作用。
vm0 schedule setup ...：上线定时。

5.7 可观测性与可回放（排障基线）

每次 run 必须留存：run-id、session-id、checkpoint-id（写入 artifact 的 audit.md）。
事故排查路径固定为：
1. vm0 logs <run-id> 看行为
2. vm0 artifact pull 看产物
3. vm0 run resume <checkpoint-id> 复现/分支修复
任何“智能体发疯”问题，先回放 checkpoint，再改 AGENTS.md，而不是改 prompt 口头描述。

5.8 安全与治理（默认安全，按需放权）

把安全控制拆成三层：

A. 隔离层（环境边界）

运行必须在沙盒中完成，避免在员工设备/生产主机直接执行。
外部网络访问默认收敛：只允许必要域名（可在未来自建 runner 上用网络策略更强约束）。

B. 权限层（凭据与动作）

所有 token 必须最小权限：例如 GitHub token 分离 read/write；prod-write 只在 schedule 上启用。
任何“破坏性动作”必须触发“文件闸门”：
- 智能体先生成 plan.md（含将要执行的写操作清单）
- 另一个只读审计 agent 复核 plan.md 并给出 approve.txt / reject.txt
- 没有 approve.txt，主 agent 不得写回外部系统

这套闸门不依赖聊天确认，完全通过 artifact 文件实现可审计的审批链。

C. 供应链层（skills 与依赖）

skills 只能来自白名单仓库；版本 pin；定期审计。
私有脚本/配置走 volume；volume 版本同样 pin。

5.9 成本与配额（防止“自动化烧钱”）

成本控制四件事：

模型选择：把“重推理”与“轻执行”拆成不同 agent（或不同 prompt）分别用不同模型/供应商。
调度频率：业务指标允许的最低频率优先（每天一次优先于每小时一次）。
失败策略：连续失败 N 次自动 disable schedule（避免无限重试）。
token/时间限制：对每类任务设定最大运行时长与最大 token（如果平台未提供硬限制，则用 AGENTS.md 强约束 + 输出中断规则）。

6. MVP 实施步骤（按顺序执行即可）

6.1 基础接入

安装 CLI：npm install -g @vm0/cli
登录：vm0 auth login
配置模型凭据：
- 交互式：vm0 model-provider setup
- 或持久化 credential：vm0 credential set <NAME> <VALUE>

6.2 建立第一个可运行 agent

初始化项目：vm0 init
写 AGENTS.md（按 5.2 模板）
写 vm0.yaml（最小可运行）
vm0 compose vm0.yaml
绑定 artifact 运行验证：
vm0 run <agent> "启动并完成一次完整工作流" --artifact-name <artifact>

6.3 上线调度

vm0 schedule setup <agent>（或用非交互 flags）
vm0 schedule enable <agent>
首次触发后检查：
- vm0 logs <run-id>
- vm0 artifact pull

6.4 加入调试与回放

每次 run 后把 checkpoint 写入 artifact/audit.md
出现异常直接：vm0 run resume <checkpoint-id> "从这里改方案"
形成分支修复链路。

7. 示例配置（可直接复制改名）

示例 1：GitHub PR/Issue 例行助手（只读）

vm0.yaml

version: "1.0"

agents:
  github-triage:
    framework: claude-code
    instructions: AGENTS.md
    apps:
      - github
    skills:
      - https://github.com/vm0-ai/vm0-skills/tree/main/github
    environment:
      # GH_TOKEN 通过 run/schedule 注入，避免写死
      GH_TOKEN: "${{ secrets.GH_TOKEN }}"

AGENTS.md

# GitHub Triage Agent

## Role
你负责每天汇总指定仓库的：新 issue、待 review PR、失败的 CI。

## Workflow
1. 列出 open PR 和最近 24h 的新 issue
2. 生成摘要（按 repo 分组）
3. 输出到 outputs/github_digest.md
4. 只读：不创建、不评论、不合并

## Rules (Hard)
- 只读操作
- 不把 token 写入任何文件
- 任何不确定直接写入 outputs/todo.md

运行：

vm0 run github-triage "生成今天的 triage 报告" \
  --secrets GH_TOKEN=ghp_xxx \
  --artifact-name github-triage

调度：

vm0 schedule setup github-triage \
  --frequency daily --time 09:00 --timezone America/Los_Angeles \
  --prompt "生成今天的 triage 报告" \
  --artifact-name github-triage \
  --secret GH_TOKEN=ghp_xxx

示例 2：多源数据日报（Notion + Slack）

vm0.yaml

version: "1.0"

agents:
  daily-report:
    framework: claude-code
    instructions: AGENTS.md
    skills:
      - https://github.com/vm0-ai/vm0-skills/tree/main/notion
      - https://github.com/vm0-ai/vm0-skills/tree/main/slack
      - https://github.com/vm0-ai/vm0-skills/tree/main/firecrawl
    environment:
      NOTION_API_KEY: "${{ credentials.NOTION_API_KEY }}"
      SLACK_BOT_TOKEN: "${{ credentials.SLACK_BOT_TOKEN }}"
      FIRECRAWL_API_KEY: "${{ credentials.FIRECRAWL_API_KEY }}"
      REPORT_CHANNEL: "${{ vars.REPORT_CHANNEL }}"

AGENTS.md（片段）

# Daily Report Agent

## Workflow
1. 抓取数据源 A/B/C（网页用 Firecrawl）
2. 生成 report.md（结构：摘要/指标/风险/行动项）
3. 写入 Notion：数据库 "Daily Reports"
4. Slack 推送：只发链接 + 3 行摘要

## Rules (Hard)
- Notion/Slack 写入前，先在 outputs/preview.md 生成预览
- 不把任何 credential 写入 artifact

运行：

vm0 run daily-report "生成今天的日报" \
  --vars REPORT_CHANNEL=#daily-report \
  --artifact-name daily-report

示例 3：Codex 代码维护 agent（experimental）

vm0.yaml

version: "1.0"

agents:
  code-maintainer:
    framework: codex
    instructions: AGENTS.md
    # 这里的环境变量以 Codex 框架要求为准；示例用占位符
    environment:
      OPENAI_API_KEY: "${{ credentials.OPENAI_API_KEY }}"

落地约束：Codex agent 先跑“只生成 patch + 不自动合并”的流程，产物写入 artifact，再由人或审计 agent 复核。

8. 风险清单与控制措施（最小集合）

提示注入/数据污染：外部网页与 issue 内容可诱导智能体。
控制：AGENTS.md 强制“只读/先输出计划/再执行”；对外部内容做引用隔离（先保存到 sources/ 再总结）。
技能供应链风险：skill 代码来自 GitHub。
控制：版本 pin；白名单仓库；私有技能走 volume。
权限过大：token 一把梭。
控制：按环境分 token；prod-write 单独凭据；文件闸门审批链。
成本失控：调度 + 重试 + 大模型 = 无限账单。
控制：失败次数阈值自动停；模型分层；输出中断规则。
状态漂移：artifact 越滚越乱。
控制：artifact 目录规范（outputs/ sources/ audit.md）；定期归档版本。

9. 与 OpenClaw（Clawdbot）对比口径（用于向安全/IT 解释）

OpenClaw 的核心形态是“你自己设备上的个人助理”，深度接入消息通道与本地权限，因此天然需要你自己做隔离与最小权限。
VM0 的核心形态是“云端隔离沙盒里的智能体运行时”，把执行面从个人设备剥离，并提供 schedule、artifact、checkpoint、logs 形成可控闭环。
对企业场景：把“自动化执行”放到云端沙盒 + 明确的凭据策略 + 可回放审计，比把 agent 直接常驻在员工 Mac Mini 上更接近合规语境。

10. 验收标准（Definition of Done）

P0 上线验收：

至少 2 个 agent（只读 GitHub triage + daily report）实现：
- 手动 run 成功率 >= 95%
- schedule 连续运行 7 次无人工干预
- artifact 输出结构稳定（固定目录 + 固定命名）
- logs 可定位关键步骤；checkpoint 可回放一次分支修复
安全验收：
- token 最小权限拆分完成
- secrets/credentials 未落盘（artifact 中无明文）
- skills 版本 pin（tag 或 commit）
- prod-write 默认关闭，且具备文件闸门审批链

参考链接（原始资料）

VM0 Docs（Quick Start / Scheduling / Agent Anatomy / Instructions / Skills / Volume / Artifact / Env Vars / API）
- https://docs.vm0.ai/
VM0 官网
- https://www.vm0.ai/en
VM0 GitHub
- https://github.com/vm0-ai/vm0
公开讨论：VM0 沙盒实现（E2B / Firecracker microVM）
- https://news.ycombinator.com/item?id=46626441
OpenClaw（对比参照）
- https://github.com/openclaw/openclaw
- https://www.ibm.com/think/news/clawdbot-ai-agent-testing-limits-vertical-integration