从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！推理模型持续突破能力边界，Coding Agent 深度参与研发流程，Agent Runtime、Agent Framework 快速演进……AI 正在从回答问题的模型，演变为能够自主规划、调用工具、执行任务的软件系统。
AI 不再只是软件中的一个能力，而开始成为软件系统的一部分。这意味着软件工程面对的挑战也发生了变化：团队需要思考的不再只是如何训练模型、模型、部署模型 或优化 Prompt，而不是如何让具备自主能力的 AI 稳定、可信、可控地运行。
模型决定 AI 能做什么，系统决定 AI 能否真正创造价值。在这一背景下， 2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站 正式启动。
本次大会将于 10 月 22 日—24 日 举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。蚂蚁集团高级技术专家林鑫已确认出席 “ AI Native 架构 ” 专题，并发表题为 《 从沙箱到执行边界：蚂蚁 AI Agent 的大规模企业级实践 》 的主题分享。
Agent 时代，AI 应用正从“回答问题”走向“动手执行任务”：编写和运行代码、操作浏览器与桌面、读写文件、安装依赖、调用内部系统、参与训练与评测。 AI 产品进入深水区后，三大矛盾愈发突出：当 Agent 自主性越过传统应用安全边界，当长生命周期会话遇上资源成本约束，当大规模训练和 Tool Use 需要瞬时拉起可信执行环境，传统容器和普通 Serverless 已难以支撑企业级 Agent 的规模化落地。
然而，企业级 Agent 执行环境在实际生产中仍然面临： 隔离难 — Agent 会执行模型生成代码、访问文件系统和内部网络，既要放开执行能力，又要守住租户、身份、网络和内核边界 启动慢 — 安全容器、镜像拉取、依赖初始化和持久化挂载叠加后，冷启动耗时直接影响在线 Agent 和训练评测体验 状态重 — 办公 Agent、Coding Agent、长任务 Agent 需要保留 workspace、依赖、会话和执行上下文，但资源不能长期空转 规模大 — Agentic RL 和批量评测会带来镜像风暴、缓存击穿、多集群调度、配额竞争和环境一致性问题 治理散 — Harness + Tool Use 场景下，高危动作何时进沙箱、进沙箱后如何共享状态、如何注入身份和审计链路，都不能靠业务代码临时判断 他们的实践：围绕 Sandboxed Agent、Agentic RL、Agent Harness + Tool Use 三类典型场景，构建蚂蚁 ARCA 执行边界体系。
ARCA Sandbox 提供安全隔离、缓存池、持久化存储、内存快照、镜像预热、网络隔离与成本治理；Piston 承担 Agent 托管、生命周期管理、灰度发布和自助入驻；Tool Gateway 与运行时策略负责将高危动作路由到受控沙箱中执行。 ARCA 在蚂蚁多个重点 Agent 场景中支撑数万级每日沙箱创建、千万级日请求和万核级资源峰值。
本次演讲将结合真实生产踩坑，分享企业 Agent 从 Demo 走向规模化落地时，如何设计可信、可恢复、可调度、可审计、可控成本的执行边界。林鑫，蚂蚁集团高级技术专家，消息中间件负责人、沙箱项目负责人。
拥有 10 余年分布式系统领域工作经验，深耕高并发、高可用架构设计与中间件基础设施建设。当前主要负责蚂蚁沙箱项目 ARCA-Sandbox，致力于打造面向 AI Agent 自主执行与代码运行时的高效、安全、轻量隔离环境，为 AI 应用的规模化落地提供坚实的算力基础设施支撑。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲： 1. 行业趋势与 ARCA 背景 Agent 从“对话式 AI”走向“执行式 AI”的趋势 ：代码执行、Tool Use、浏览器操作、桌面操作、文件系统读写成为基础能力 企业场景下的核心变化 ：模型风险开始外溢到执行层、网络层、身份层和状态层 蚂蚁 Agent 场景的共同诉求 ：既要让 Agent 充分“动手”，又要让风险、成本和状态可控 ARCA 的定位演进 ：从 Agent Sandbox，走向企业 Agent 执行边界基础设施 2. Sandboxed Agent：沙箱作为 Agent 的“家” 本节 takeaway：长期 Agent 不是“跑一个容器”，而是要把计算状态、文件状态、身份状态、网络边界和资源成本分开治理 典型场景 ：内部员工办公 Agent、Coding Agent、OpenClaw / Claude Code 类长期运行任务 核心挑战 ：长生命周期会话、workspace 持久化、依赖安装、内部网络访问、员工身份边界、内核隔离和资源空转 Piston 产品设计 ：Agent 模板、配置制品化、生命周期托管、灰度发布、自助入驻、运维监管 ARCA 执行底座 ：安全容器、租户隔离、缓存池热分配、持久化存储、checkpoint/restore、出口网关、办公区与沙箱区网络隔离 成本治理实践 ：CPU 超卖、混部、空闲回收、缓存池容量控制、quota 和计量 3. Agentic RL：沙箱作为大规模环境供应链 本节 takeaway：Agentic RL 的瓶颈不只是算力，而是环境供应链；训练环境必须可版本化、可复现、可调度、可观测 典型场景 ：Agentic RL、Reward Server、批量评测、训练任务中的环境批量拉起 核心挑战 ：瞬时创建大量沙箱、镜像大规模拉取、依赖初始化、环境一致性、多集群调度、缓存击穿和训练任务资源竞争 镜像与快照链路 ：镜像中心、分发加速、镜像懒加载、内存快照、模板预热、缓存池复用 调度设计 ：缓存感知调度、多集群路由、租户配额、批量任务优先级、失败重试和资源水位控制 可观测与准入 ：拆解镜像拉取、调度、挂载、启动、ready latency、缓存命中率和失败原因 4. Agent Harness + Tool Use：沙箱作为高危动作执行器 本节 takeaway：Harness + Tool Use 不是“所有东西都进沙箱”，而是把危险 Action 路由进受控执行边界 典型场景 ：主 Agent / Harness 跑在常规服务或 Serverless 中，但代码执行、文件修改、构建测试、外部输入处理和高危系统操作需要进入沙箱 核心挑战 ：哪些动作必须进沙箱、谁来做策略判断、Harness 和 Tool Use Sandbox 如何共享状态、如何注入短期身份、如何保持端到端审计 运行时策略 ：基于 action taxonomy、risk metadata、policy-before-dispatch 决定 host 执行、dry-run、人工审批、sandbox 执行或 deny Tool Gateway 设计 ：把安全决策收敛到平台层，而不是散落在每个业务 tool 的代码里 状态共享机制 ：共享 workspace、artifact store、trace id、输入输出 bundle、session reuse 和 checkpoint/restore 身份与审计 ：短期 delegated identity、最小权限 token、出口网关、调用链追踪和操作审计 5. 统一架构与落地方法论 ARCA 系统架构：支持大规模业务落地的架构实践 三类场景背后的统一 primitive：内核隔离、缓存池、镜像预热、内存快照、持久化存储、checkpoint/restore、出口网关、多集群调度、quota、审计和可观测 三种沙箱角色：Sandboxed Agent 中沙箱是 Agent 的家；Agentic RL 中沙箱是环境供应链；Harness + Tool Use 中沙箱是危险动作执行器 从 Demo 到生产的经验总结：先定义执行边界，再优化启动性能；先拆状态，再谈弹性；先平台化策略，再放开 Tool Use 实践痛点 长会话保持与资源效率的冲突 ：办公 Agent 和 Coding Agent 希望像云电脑一样长期保存状态，但平台希望空闲即可释放资源，checkpoint/restore、持久化存储和 session reuse 之间需要持续权衡。
强隔离与低延迟的根本冲突 ：安全容器、网络隔离和持久化挂载会天然增加启动成本，缓存池、内存快照和镜像懒加载只能缓解，不能消除所有场景的冷启动压力。真实企业依赖无法简单 clone ：很多 Agent 需要访问代码库、构建系统、内部服务、OSS/NAS、办公网络和权限系统，单纯把 Agent 关进沙箱会牺牲业务价值，必须设计网络、身份和出口治理。
Agentic RL 的环境供应链复杂度被低估 ：批量训练的难点不只是 GPU/CPU 算力，还包括镜像分发、缓存命中、快照一致性、环境复现、调度公平性和资源隔离。 Tool Use 沙箱化的边界难定义 ：哪些动作高危、哪些可以 host 执行、哪些需要审批，不能完全交给模型判断，也不应由业务 tool 自己拍板，需要平台化策略和统一审计。
Harness 与 Sandbox 的状态共享困难 ：主 Agent 在外部服务中运行，高危动作在沙箱中执行，二者之间的 workspace、artifact、trace、身份和长任务状态需要显式协议，否则很容易变成不可观测的黑盒。演讲亮点 用三类真实场景重新定义 Agent Sandbox ：区别于只讲容器隔离或冷启动优化，本议题把沙箱放到 Sandboxed Agent、Agentic RL、Harness + Tool Use 三种企业落地模式中，讲清沙箱分别作为“Agent 的家”“环境供应链”“危险动作执行器”时的架构差异。
从产品托管到执行底座的完整实践 ：结合 Piston、ARCA Sandbox、缓存池、持久化存储、网络隔离、内存快照、镜像预热和 Tool Gateway，呈现一个从 Agent 生命周期管理到低层执行环境的端到端工程体系。强调企业 Agent 的执行边界方法论 ：不是泛泛讨论“要不要 sandbox”，而是给出可复用判断框架：Agent 自主性在哪里、风险动作在哪里、状态在哪里、身份在哪里、成本在哪里。
真实规模与踩坑经验 ：议题基于蚂蚁内部多个重点 Agent 场景的落地经验，覆盖数万级每日沙箱创建、千万级日请求、万核级资源峰值下的性能、稳定性、安全、成本和可观测问题。听众收益 掌握企业级 Agent 执行环境的完整设计框架 ：了解如何从 Sandboxed Agent、Agentic RL、Harness + Tool Use 三类场景出发，设计不同的隔离、状态、调度和治理方案。
获得可复用的 Agent Sandbox 选型方法论 ：知道什么时候应让 Agent 常驻沙箱，什么时候应把沙箱作为批量环境供应链，什么时候应只让高危 Tool Use 进入沙箱。了解 Agent 从 Demo 到生产的真实工程卡点 ：包括冷启动、镜像风暴、长会话状态、内部网络访问、身份注入、成本治理、Tool 策略路由和端到端审计。
借鉴蚂蚁 ARCA 的规模化实践经验 ：帮助正在建设 Agent 平台、AI Coding 平台、Agentic RL 训练平台或企业 Tool Use 治理平台的团队，提前识别执行层风险，少走从“能跑”到“能规模化运行”的弯路。理解“端侧优先”原则下的架构取舍 除此之外，本次大会还策划了 Loop Engineering 、 千行百业 Agent 创新实践 、 Agent 自主进化：从记忆到持续学习 、 Agent as a Service 、 Vibe Coding 时代的新质量债 、 理性驾驭 AI 的 SRE 可靠性工程 、 金融 AI Native工程实践：从研发提效到业务破局 、 AI Infra：算力效率决定规模化落地 、 AI Native 架构 等 20 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
QCon 全球软件开发大会·2026（上海站）将于 10 月 22 日—24 日 举办。本届大会 聚焦 Harness AI 时代的工程实践 ，从「构建 AI」到「驾驭 AI」，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、具身智能与世界模型 等热门技术方向，邀请全球技术社区与产业一线实践者，共同分享 AI Native 时代最具价值的工程经验。
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