boxlite
为AI智能体提供轻量、隔离、可持久化的计算沙箱环境。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：boxlite。 它的用途是：为AI智能体提供轻量、隔离、可持久化的计算沙箱环境。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/boxlite/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我需要一个安全的环境来运行用户提交的Python代码片段，并保存其安装的包供下次使用。”，AI会建议你使用BoxLite创建一个隔离的Box，在其中执行代码，并且这个Box的状态（如已安装的包、生成的文件）会一直保留，直到你主动销毁它。或者，
对AI说：“我的多智能体系统需要各自独立且网络受控的运行环境。”，AI会指导你利用BoxLite为每个智能体创建独立的Box，并通过`allow_net`参数精确控制其网络访问权限。
介绍
BoxLite是一个专为AI智能体设计的计算基座，它解决了智能体在执行代码、安装依赖或处理文件时，因缺乏隔离、持久化环境而导致的效率低下和安全风险问题。它通过硬件隔离的微虚拟机（Box）技术，为每个智能体提供一个独立、安全且状态可保留的运行时环境，智能体可以像在真实服务器上一样自由操作，且状态在多次调用间得以保存。
使用BoxLite非常简单，开发者可以将其作为库直接嵌入到自己的应用程序中。例如，在Python中安装boxlite包后，通过几行代码即可启动一个基于Docker镜像的隔离环境，并在其中执行任意命令。它支持多种编程语言（Python、Node.js、Go、Rust），并提供一致的API，方便集成。
它非常适合需要为智能体提供安全、可控执行环境的开发者，特别是那些开发复杂AI应用、多智能体系统或需要智能体执行不可信代码的场景。无论是个人项目还是企业级云服务，BoxLite都能提供从本地嵌入到云端弹性部署的统一解决方案。
在使用时，建议根据实际需求选择合适的镜像以控制启动时间和资源占用。虽然BoxLite提供了强大的隔离能力，但其性能开销略高于纯容器，对于超高性能或极低延迟的实时交互场景，需进行充分测试。
核心特点
与传统的容器或虚拟机方案相比，BoxLite的核心区别在于：1. **真正的硬件隔离**：它基于微虚拟机技术，提供比容器更强的安全性，同时比完整虚拟机更轻量、启动更快。2. **无守护进程的嵌入式设计**：可以作为库直接集成到应用中，无需root权限或后台服务，极大简化了部署和运维。
注意事项
不适合对执行延迟要求极高（如毫秒级实时响应）或资源极度受限的嵌入式场景。
常见问题
BoxLite和Docker有什么区别？
BoxLite提供硬件级别的安全隔离，比Docker容器更安全；同时它设计为嵌入式库，无需独立的守护进程，更适合集成到AI应用中作为智能体的沙箱。
BoxLite支持Windows吗？
目前BoxLite主要支持Linux和macOS平台，因为其底层依赖特定的虚拟化技术。Windows支持可能有限或处于实验阶段。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/boxlite/raw/index.md 读取 boxlite 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/boxlite/raw/index.md（查看排版版本）