sandboxd

我是 sandboxd 的作者，sandboxd 是一款开源、可自托管的 AI 应用构建器。

你可能见过这样的应用：你输入"帮我做一个仪表盘"，然后一个可运行的网站就会出现在一个链接上——比如 Lovable、Bolt、v0。它们确实像魔法一样神奇。问题在于，你的代码、你的密钥、你的数据，全都放在别人的服务器上。你没法把它们部署在自己的防火墙后面，没法使用自己的模型额度，也没法真正保留你构建出来的东西。这正是我挠不到的痒处。

于是我构建了一个开源引擎，让同样的魔法能在你自己的机器上运行。一行 curl | bash 就能装好整套东西：你描述一个应用，AI 代理就在你服务器上的一个隔离沙箱里把它构建出来，你拿到一个可实时预览的链接。你的基础设施，你的代码，你的密钥。MIT 协议开源。

一路走来让我意外的是，难的部分其实不是 AI——而是围绕它的平台。每个应用都必须相互隔离，互不干扰。每个应用都需要一个路由过来的实时链接。闲置的应用需要休眠，这样一台便宜的机器就能承载很多个。API 密钥必须完全留在沙箱之外。一旦这层基础设施搭好了，一个漂亮的副作用自然出现了：你也能在里面运行现有的开源应用——n8n、Ghost、Grafana，还有另外 80 多个，每个都可以一键启动。所以这个项目从"AI 应用构建器"，演变成了一个 AI 代理和真实应用在你服务器上共同栖息的地方。

我把内部实现刻意保持得朴素无趣：一个 Go 二进制驱动 Docker，Traefik 处理 URL 路由，SQLite 负责存储状态。没有 Kubernetes，没有消息队列，没有独立的数据库。它能跑在一台 5 美元的 VPS 上。

说几句实在的。它目前还是 beta 版（0.x）。现在的隔离机制是加固过的容器，可选用 gVisor 提供更强的边界——还达不到完整的虚拟机。在安全方面有一点需要知道：沙箱的出站流量默认是开放的，所以应用开箱即可访问互联网——如果你跑在公网服务器上，我建议你加固配置，并在仪表盘前面加一层认证密码。得益于 OpenCode 的免费额度，你第一个应用甚至可以完全不用任何 API 密钥就能构建出来。

它是免费的，MIT 协议开源，我真诚地欢迎反馈——特别是关于隔离模型，以及首次上手体验中还存在哪些卡点的地方。如果你自托管了它，欢迎告诉我你搭建了什么（或者搞坏了什么）🙏

最后想问你一个问题：我应该更用力地推进"一句话提示 → 应用"这条构建路线，还是更用力地推进"一键运行任何开源应用"这条路线？很好奇你怎么看。