Yuxi

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Yuxi 沙盒架构说明 ​

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本文档是由 Codex 联合撰写，开发者审阅，尽管已经多次校对，但仍可能存在不准确或过时的描述。如果你发现任何问题，欢迎提交 issue 或 PR 来帮助我们改进文档。

我们在 Yuxi 里引入沙盒，不是为了让架构更“重”，而是因为 Agent 一旦从纯文本对话进入真实执行阶段，就一定会碰到一组很具体的运行时需求：执行命令、读写文件、处理用户上传附件、产出可下载结果，以及在受控目录里保留中间过程文件。如果把这些能力直接放进 API 进程本身，权限边界、租户隔离、环境一致性和后续运维成本都会迅速恶化。

从设计目标上看，沙盒这一层主要解决三件事。第一，给 Agent 一个可写、可执行、可回收的独立运行空间，而不是让它直接操作应用主进程。第二，把模型可见文件系统整理成稳定的命名空间，例如 /home/gem/user-data、/home/gem/skills、/home/gem/kbs，这样 prompt、工具、viewer 和 artifact 下载接口可以共享同一套路径语义。第三，让这套能力既能在本地 Docker 开发环境里稳定工作，也能在需要时切到 Kubernetes 这类更适合多实例部署的承载方式。

这份文档说明当前项目中“沙盒”这一层到底是什么、为什么同时会看到 Docker 和 Kubernetes、默认开发环境实际启用的是哪一种模式，以及沙盒如何和 skills、知识库、附件、工作区文件系统组合在一起工作。内容以当前仓库实现为准，我们重点解释真实调用链、配置入口、路径语义和运维边界，而不是抽象地介绍容器技术。

一、先说明白：Docker 和 K8s 在这里是什么关系 ​

Docker 和 Kubernetes 不是互斥关系。Docker 解决的是“把一个进程放进容器里运行”这个问题，Kubernetes 解决的是“如何在一组机器上批量调度、暴露、重建和管理这些容器”这个问题。可以把 Docker 理解成容器运行时和镜像分发方式，把 Kubernetes 理解成容器编排平台。

放到 Yuxi 里，这个关系更具体一些。Yuxi 本身并不直接决定“沙盒一定跑在 Docker 还是一定跑在 K8s 上”，它只要求后端拿到一个可访问的沙盒地址，然后通过 agent-sandbox 的 HTTP API 去执行命令、读写文件。真正负责创建和回收沙盒实例的是 sandbox-provisioner 这个单独的服务。也就是说，Yuxi 的应用层只依赖 “provisioner”，而 provisioner 的后端可以选择用本机 Docker 去起容器，也可以选择向 Kubernetes 集群创建 Pod 和 Service。

所以项目里看到的概念其实分成两层。第一层是应用层的 SANDBOX_PROVIDER，当前代码只支持 provisioner。第二层是 provisioner 内部的 SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND，它决定具体用哪种底层实现去创建沙盒。当前真正应该对外理解和配置的是 docker、kubernetes，而旧配置里的 local 只是 docker 的兼容别名，不是另一套独立实现。

二、当前项目的真实沙盒调用链 ​

当前仓库里，后端只支持 SANDBOX_PROVIDER=provisioner。当某个对话线程第一次需要执行文件操作或命令执行时，后端会基于 thread_id 生成一个稳定的 sandbox_id，然后请求 sandbox-provisioner 创建或复用对应沙盒。应用层拿到返回的 sandbox_url 之后，才会真正通过 agent-sandbox 客户端去调用远程沙盒的文件 API 和 shell API。

调用链可以概括为：Web/API 请求进入 Yuxi 后端，后端构造 ProvisionerSandboxBackend，再经由 ProvisionerClient 调用 sandbox-provisioner 的 /api/sandboxes 接口。sandbox-provisioner 根据 SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND 选择内存占位实现、Docker 容器实现或 Kubernetes 实现。沙盒真正启动后，对外暴露一个 HTTP 地址，Yuxi 再使用这个地址完成执行命令、上传文件、下载文件、目录遍历等操作。

当前仓库的默认配置和默认开发环境都应该理解为 docker。虽然旧环境变量值 local 仍然兼容，但代码会把它归一化为 docker。因此，正常情况下运行中的 provisioner 健康检查应返回 backend=docker。这意味着我们用 docker compose up -d 启动项目时，应用并不是直接把代码跑在宿主机上，而是通过 sandbox-provisioner 再去用 Docker 启一个真正的沙盒容器。

三、docker、kubernetes 以及兼容别名 local 到底分别是什么 ​

当前实现里，memory、docker、kubernetes 是三种需要区分的语义，另外 local 只是 docker 的兼容别名。

memory 是一个纯内存登记实现。它不会真正创建容器，也不会提供真实隔离，主要适合测试或极轻量的占位场景。它只是记录一个 sandbox_id -> sandbox_url 的映射，因此不能把它理解成生产可用的沙盒。

docker 是当前默认也是推荐的本机容器后端。sandbox-provisioner 会把 docker 以及历史值 local 都映射到同一个 LocalContainerProvisionerBackend。因此，今天在 Yuxi 里说 “Docker 模式” 和旧文档里说 “local 模式”，从代码路径上看是一回事。区别只在命名：现在应统一写成 docker，local 仅用于兼容旧部署。

kubernetes 则是另一条实现路径。它不会再去调用本机 Docker 起容器，而是使用 Kubernetes API 在指定 namespace 中创建一个 Pod 和一个 NodePort Service，然后把这个 Service 对应的可访问地址回传给 Yuxi 后端。

因此，如果在界面、文档或者环境变量里看到 “docker / k8s” 这几个词，最准确的理解应该是：Yuxi 的应用层只有一种 provider，也就是 provisioner；provisioner 下面有多种 backend；其中 docker 是默认的本机 Docker 后端，kubernetes 是另一种远程集群后端；local 只是前者的历史别名。

四、默认开发模式到底是什么 ​

默认开发模式是 Docker Compose 启动整个项目，再由 sandbox-provisioner 按 docker 后端去创建沙盒容器。也就是说，项目本身跑在 Compose 里，沙盒也跑在 Docker 里，只不过沙盒不是 Compose 静态声明的长期服务，而是 provisioner 按需动态拉起和回收的短生命周期容器。

这也是为什么在 docker-compose.yml 中既能看到 api、worker、sandbox-provisioner 这样的常驻服务，又能看到 sandbox-provisioner 挂载了 /var/run/docker.sock。这不是重复设计，而是为了让 provisioner 有能力继续调用宿主机 Docker daemon 去创建新的“每线程沙盒容器”。

换句话说，当前项目不存在单独的 “纯宿主机 local 模式”。旧配置里的 local，本质上仍然是 Docker 容器模式，只是这些容器是在当前这台机器上由 provisioner 动态拉起，而不是被 Kubernetes 调度。

这里还需要把 Compose 里的环境变量分两层看。api 和 worker 关注的是应用层变量，例如 SANDBOX_PROVIDER、SANDBOX_PROVISIONER_URL、SANDBOX_VIRTUAL_PATH_PREFIX、SANDBOX_EXEC_TIMEOUT_SECONDS、SANDBOX_MAX_OUTPUT_BYTES。sandbox-provisioner 自己则有另一组变量，负责决定具体如何创建沙盒实例。两层不要混看，否则很容易误以为改了 API 环境变量就能切换底层承载方式。

五、Docker 本机后端是如何工作的 ​

当 SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND=docker 时，或者为了兼容旧配置读取到 local 时，sandbox-provisioner 会进入 LocalContainerProvisionerBackend。它会检查 Docker 是否可用，解析自身容器里 /app/saves 这个挂载点在宿主机上的真实路径，并据此推导出线程数据目录。随后它为每个 thread_id 准备一个稳定的 sandbox_id，把容器命名为类似 yuxi-sandbox-<id> 的形式，并在 Docker 网络中启动真正的沙盒镜像。

这个沙盒镜像默认来自 SANDBOX_IMAGE，容器内部监听的端口默认是 8080。provisioner 在启动容器时，会把这个端口随机映射到宿主机上的一个可用端口，再用 DOCKER_SANDBOX_HOST 拼出形如 http://host.docker.internal:<random_port> 的访问地址。Yuxi 后端拿到的就是这个地址。

Docker 后端在启动沙盒时，会挂载两类关键目录。第一类是线程用户数据目录，挂载到容器内的 /home/gem/user-data，用于承载上传文件、输出文件以及工作目录。第二类是线程可见的 skills 目录，挂载到 /home/gem/skills，而且是只读挂载。除此之外，容器的 /home/gem 本身还会额外挂一个 tmpfs，原因是当前沙盒镜像启动时要求 /home/gem 可写，但 Yuxi 希望真正持久化的只有 user-data 下面的内容。

为了避免长期空闲的沙盒一直占资源，provisioner 还带了一个 idle reaper。它会记录每个沙盒最近一次被 touch 的时间，超过 SANDBOX_IDLE_TIMEOUT_SECONDS 之后自动删除。当前默认空闲超时是 120 秒，但如果这个值小于命令执行超时，系统会自动把它提高到“命令超时 + 30 秒”，以免执行中的任务被误回收。

对应到 docker-compose.yml 和 docker-compose.prod.yml，当前 sandbox-provisioner 实际会读取的 Docker 后端相关变量主要是这些：

  • 通用变量：PROVISIONER_BACKEND、SANDBOX_IMAGE、SANDBOX_CONTAINER_PORT、SANDBOX_HEALTH_TIMEOUT_SECONDS、SANDBOX_IDLE_TIMEOUT_SECONDS、SANDBOX_IDLE_CHECK_INTERVAL_SECONDS、SANDBOX_EXEC_TIMEOUT_SECONDS、MEMORY_SANDBOX_URL_TEMPLATE
  • Docker 后端变量：DOCKER_NETWORK、DOCKER_THREADS_HOST_PATH、DOCKER_SANDBOX_PREFIX、DOCKER_SANDBOX_HOST
  • 容器代理变量：HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY、NO_PROXY

其中 DOCKER_SANDBOX_HOST 只在 Docker 后端下用于拼接返回给 API 的 sandbox_url。DOCKER_THREADS_HOST_PATH 也是 Docker 后端专用；如果不显式传入，provisioner 会尝试根据自身容器挂载反推出宿主机路径。

六、Kubernetes 后端是如何工作的 ​

当 SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND=kubernetes 时，sandbox-provisioner 会改用 Kubernetes Python 客户端。它会先加载 kubeconfig 或集群内配置，然后在指定的 namespace 中创建一个沙盒 Pod，再创建一个同名的 NodePort Service，把这个 Service 的 nodePort 暴露给 Yuxi 后端使用。

Kubernetes 后端下，沙盒还是同一套镜像，还是暴露同样的 HTTP API，但存储方式和暴露方式变了。它不会依赖宿主机 Docker bind mount，而是要求有一个可写的 PVC。当前实现里真正使用的是 THREAD_PVC，Pod 会把这块共享存储挂到 /mnt/shared-data，然后用 subPath 的方式把 threads/<thread_id>/user-data 挂到 /home/gem/user-data，把 threads/<thread_id>/skills 挂到 /home/gem/skills。这样做的好处是线程之间的数据目录结构仍然可以和 Docker 模式保持一致。

需要特别说明的是，代码里虽然读取了 SKILLS_PVC 这个环境变量，但当前 Pod 规格实际没有使用单独的 skills PVC，而是统一从 THREAD_PVC 中切 threads/<thread_id>/skills 这个子路径。因此，如果看到环境变量里同时出现 SKILLS_PVC 和 THREAD_PVC，应当以 THREAD_PVC 的真实挂载语义为准，SKILLS_PVC 目前更像一个预留字段。

Kubernetes 后端还需要一个 NODE_HOST。这是因为当前实现使用的是 NodePort Service，而不是 Ingress，也不是 ClusterIP。provisioner 创建完 Service 之后，会把最终访问地址拼成 http://<NODE_HOST>:<nodePort> 返回给 Yuxi 后端。所以 NODE_HOST 必须是 Yuxi 后端能够访问到的 Kubernetes 节点地址、负载均衡地址或者对 NodePort 做了透出的外部域名。

当前 Compose 中与 Kubernetes 后端对应的变量主要是：

  • K8S_NAMESPACE
  • KUBECONFIG_PATH
  • NODE_HOST
  • THREAD_PVC
  • SKILLS_PVC

其中真正决定运行时挂载的是 THREAD_PVC。SKILLS_PVC 目前只保留为代码层读取字段，并没有进入实际 Pod 挂载。

七、如果要使用“远程 K8s”，应该怎么接 ​

这里最容易误解的一点是，所谓“选择远程 K8s”，并不是在 Yuxi 页面里点一个开关，然后系统自动发现一个集群。当前实现没有内建集群选择器，也没有多集群管理界面。它的工作方式很直接：我们把 sandbox-provisioner 配置成 kubernetes 后端，并让它能拿到目标集群的 kubeconfig 或者运行在集群内即可。对 provisioner 来说，只要 Kubernetes 客户端能连上 API Server，这个集群就是它要操作的“远程 K8s”。

如果 Yuxi 部署在 Docker Compose 里，而 Kubernetes 集群在另一台机器或云厂商托管环境中，那么最常见的做法是把本地 kubeconfig 文件挂载进 sandbox-provisioner 容器，然后设置 KUBECONFIG_PATH。同时把 SANDBOX_NODE_HOST 改成一个从 api 容器也能访问的节点公网 IP、负载均衡域名，或者已经做过反向代理的地址。

一个典型的 Compose 覆盖配置会长这样：

yaml
services:
  sandbox-provisioner:
    environment:
      - PROVISIONER_BACKEND=kubernetes
      - K8S_NAMESPACE=yuxi-know
      - KUBECONFIG_PATH=/root/.kube/config
      - THREAD_PVC=yuxi-thread
      - SKILLS_PVC=yuxi-skills
      - NODE_HOST=203.0.113.10
    volumes:
      - ~/.kube/config:/root/.kube/config:ro

这段配置表达的意思不是“把整个应用迁到 K8s”，而是“仍然用 Compose 跑 Yuxi 主服务，但沙盒实例改为由远程 Kubernetes 集群承载”。这是当前代码最自然的混合部署方式。

如果 sandbox-provisioner 本身就运行在 Kubernetes 集群内部，那么通常不需要显式提供 KUBECONFIG_PATH。它会优先尝试 incluster_config，也就是使用 Pod 的服务账号权限直接访问 Kubernetes API。此时更需要关注的是 namespace、PVC 和 NodePort 的可达性，而不是 kubeconfig 文件本身。

八、当前项目的沙盒文件系统是如何设计的 ​

从模型和工具调用的视角看，Yuxi 主要向 Agent 暴露三类路径：/home/gem/user-data、/home/gem/skills 和 /home/gem/kbs。其中 user-data 是可写的用户工作区，skills 是只读的技能目录，kbs 是只读的知识库映射目录。

在宿主机侧，和线程相关的数据主要放在 saves 目录下。当前可读的目录结构可以概括为下面这样：

text
saves/
├── skills/
│   ├── <skill-slug>/
│   └── ...
├── threads/
│   ├── <thread_id>/
│   │   ├── user-data/
│   │   │   ├── uploads/
│   │   │   ├── outputs/
│   │   │   └── ...
│   │   └── skills/
│   │       ├── <skill-slug>/
│   │       └── ...
│   ├── shared/
│   │   └── workspace/
│   └── ...

这里要重点理解 workspace 和 uploads/outputs 的区别。按照当前宿主机路径解析逻辑，workspace 被定义为共享目录，位置是 saves/threads/shared/workspace；而 uploads 和 outputs 属于线程私有目录，位置分别是 saves/threads/<thread_id>/user-data/uploads 和 saves/threads/<thread_id>/user-data/outputs。viewer 文件系统、artifact 下载接口以及路径解析函数都按这个语义工作，因此不同线程可以看到同一个 workspace，但看不到彼此的 uploads。

与此同时，运行时 provisioner 在创建 Docker 容器或 Kubernetes Pod 时，会把共享的 saves/threads/shared/workspace 单独挂到 /home/gem/user-data/workspace，再把当前线程自己的 uploads/outputs 分别挂到 /home/gem/user-data/uploads 和 /home/gem/user-data/outputs。因此在排查文件问题时，需要先明确一个前提：当前项目里同时存在“宿主机侧目录组织”和“容器内统一虚拟路径”两层概念。对外接口和 viewer 语义与底层挂载实现现在是一致的，workspace 是共享空间，而 uploads/outputs 仍然保持线程隔离。

九、路径暴露规则是什么 ​

Yuxi 不会把整个容器文件系统都开放给 Agent 或 viewer。当前 viewer 根目录只会列出几个命名空间入口，而不会直接暴露 / 的真实文件树。这样做是为了避免只看文件树就触发沙盒冷启动，也为了让权限边界更稳定。

/home/gem/user-data 是主要工作区。它允许模型和工具写入，但推荐语义并不相同。内置 prompt 中已经明确说明，workspace 应当放中间文件，outputs 应当放最终产物，uploads 是用户上传文件的位置。对于普通对话 Agent，文案甚至提示“非必要不要写 workspace，而优先写 outputs”。

/home/gem/skills 是只读目录。它不是简单地把 saves/skills 整个暴露进去，而是先根据当前线程可见的 skill 列表，把这些技能从全局 skills 根目录同步复制到 saves/threads/<thread_id>/skills，再把这个线程目录只读挂进沙盒。这样做的结果是，不同线程看到的 skill 集可能不同，而且模型永远不能在运行时修改 skills 内容。

/home/gem/kbs 也是只读目录。它不是物理直挂一个宿主机目录，而是由 KnowledgeBaseReadonlyBackend 动态组织出来的一棵虚拟树。这个树只暴露“当前用户可访问的知识库”和“当前 Agent 上启用的知识库”的交集，并且会同时组织源文件和解析后的 Markdown 视图。对于模型来说，这个目录更像一个只读文件系统投影，而不是原始磁盘路径。

十、skills、知识库、附件是怎么和沙盒结合的 ​

skills 的结合方式分成两层。第一层是提示词层，SkillsMiddleware 会把当前线程配置的 skill 列表和依赖闭包注入到系统提示里，让模型知道哪些 skill 存在、它们的入口文件一般在 /home/gem/skills/<slug>/SKILL.md。第二层是文件系统层，运行时会调用 sync_thread_visible_skills，把当前线程真正可见的 skill 目录复制到线程自己的 saves/threads/<thread_id>/skills 下，再由沙盒只读挂载到 /home/gem/skills。也就是说，skill 既是 prompt 中的能力说明，也是文件系统中的只读知识目录。

附件的结合方式更偏向“先落盘，再把路径告诉模型”。用户上传文件后，系统会先把原始文件写入 saves/threads/<thread_id>/user-data/uploads。如果该文件可以被解析，系统还会额外生成一个 Markdown 副本，写到 saves/threads/<thread_id>/user-data/uploads/attachments/<name>.md。随后，LangGraph state 中会维护一份 uploads 列表，AttachmentMiddleware 会把这些可读路径注入系统提示，告诉模型优先用 read_file 去读取这些路径。因此，附件并不是“作为消息大段内联塞给模型”，而是被转换成沙盒文件系统中的路径对象。

知识库则是另一种只读投影。它不会被复制到每个线程目录，而是按当前运行上下文动态生成 /home/gem/kbs 虚拟树。模型既可以通过专门的知识库工具检索，也可以在某些需要高精度定位原始内容的场景下直接遍历 /home/gem/kbs/<db_name>/...。内置 prompt 里已经明确提到，解析后的 Markdown 通常位于 parsed 视图下，这样模型在工具检索不足时还有一个明确的文件系统后备路径。

十一、当前推荐如何使用 Docker 沙盒 ​

如果只是正常开发、调试或单机部署，最简单也是当前默认的方式就是保留 SANDBOX_PROVIDER=provisioner，同时把 SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND 设为 docker。这会让整个项目继续由 Docker Compose 管理，而沙盒实例由 provisioner 动态创建。通常不需要手工 docker run 沙盒镜像，也不需要在 Compose 文件里静态声明每一个沙盒容器。

最小必要配置通常就是下面这几项：

env
SANDBOX_PROVIDER=provisioner
SANDBOX_PROVISIONER_URL=http://sandbox-provisioner:8002
SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND=docker
SANDBOX_VIRTUAL_PATH_PREFIX=/home/gem/user-data
SANDBOX_DOCKER_SANDBOX_HOST=host.docker.internal

然后用常规方式启动即可：

bash
docker compose up -d
curl http://localhost:8002/health

如果健康检查返回 backend: docker，就说明 provisioner 已经处于默认的 Docker 本机后端。真正的沙盒容器不会在系统启动时立即全部出现，而是在你第一次创建线程并触发需要文件系统或命令执行的操作后才会被创建。

如果运行在 Linux，而不是 Docker Desktop，那么 host.docker.internal 不一定总是可用。这时要把 SANDBOX_DOCKER_SANDBOX_HOST 改成一个从 api 容器可达的宿主机地址，或者改成当前网络环境里更稳定的名字。否则 provisioner 虽然能成功起容器，但后端可能拿到一个自己无法访问的 sandbox_url。

十二、如何理解文件管理与暴露边界 ​

从产品行为上看，viewer 文件系统和 artifact 下载接口优先走的是宿主机路径解析，而不是无条件透传到沙盒容器内部。这么设计有两个直接收益。第一，浏览 / 或 /home/gem/user-data 这样的树形入口时，不需要为了只读查看而冷启动沙盒。第二，权限边界更好做，因为 resolve_virtual_path 会把用户可见路径严格限制在预定义的 user-data、skills、kbs 命名空间内。

从工程上看，当前实现更像“双层文件系统”。对 Agent 执行来说，真正工作的对象是远程沙盒进程暴露的文件 API；对 viewer、附件下载和一部分 artifact 查看来说，系统会优先在宿主机侧解析虚拟路径，再用本地文件读取或只读 backend 下载内容。这也是为什么你会看到既有 ProvisionerSandboxBackend，又有 viewer_filesystem_service、SelectedSkillsReadonlyBackend、KnowledgeBaseReadonlyBackend 这样的配套实现。

十三、环境变量配置与传递链 ​

sandbox-provisioner 的环境变量传递分两层，需要分别理解：

第一层：应用层 → sandbox-provisioner ​

api 和 worker 服务通过 SANDBOX_* 前缀的环境变量告诉后端如何连接 provisioner。这些变量定义在 docker-compose.yml 的 x-api-worker-env 锚点中：

变量名说明默认值
SANDBOX_PROVIDER提供者类型，固定为 provisionerprovisioner
SANDBOX_PROVISIONER_URLprovisioner 服务地址http://sandbox-provisioner:8002
SANDBOX_VIRTUAL_PATH_PREFIX虚拟路径前缀/home/gem/user-data
SANDBOX_EXEC_TIMEOUT_SECONDS命令执行超时时间180
SANDBOX_MAX_OUTPUT_BYTES最大输出字节数262144

第二层：sandbox-provisioner 内部配置 ​

sandbox-provisioner 服务本身读取另一组环境变量，决定如何创建沙盒容器。这些变量直接写在 docker-compose.yml 的 sandbox-provisioner.environment 中：

通用配置：

变量名说明默认值
PROVISIONER_BACKEND底层后端类型，docker 或 kubernetesdocker
SANDBOX_IMAGE沙盒容器镜像详见 compose 文件
SANDBOX_CONTAINER_PORT沙盒容器内部端口8080
SANDBOX_IDLE_TIMEOUT_SECONDS空闲回收时间120
SANDBOX_HEALTH_TIMEOUT_SECONDS健康检查超时300

Docker 后端专用：

变量名说明默认值
DOCKER_NETWORKDocker 网络名称yuxi-know_app-network
DOCKER_SANDBOX_PREFIX沙盒容器名前缀yuxi-sandbox
DOCKER_SANDBOX_HOST宿主机访问地址host.docker.internal
DOCKER_THREADS_HOST_PATH线程数据宿主机路径自动推断

Kubernetes 后端专用：

变量名说明默认值
K8S_NAMESPACEKubernetes namespaceyuxi-know
NODE_HOSTKubernetes 节点地址host.docker.internal
KUBECONFIG_PATHkubeconfig 文件路径空（使用 incluster 配置）
THREAD_PVC线程数据持久化卷yuxi-thread
SKILLS_PVC技能目录持久化卷（预留）yuxi-skills

环境变量传递链 ​

宿主机 .env / 系统环境变量
         ↓
    docker-compose.yml
         ↓
    ┌────────────────────────────────┐
    │  api/worker 服务               │  应用层变量 (SANDBOX_*)
    │    SANDBOX_PROVISIONER_URL     │
    └────────────┬───────────────────┘
                 ↓  HTTP 调用
    ┌────────────────────────────────┐
    │  sandbox-provisioner 服务       │  沙盒层变量 (PROVISIONER_BACKEND, DOCKER_*, K8S_*)
    │    PROVISIONER_BACKEND         │
    └────────────┬───────────────────┘
                 ↓  Docker API / K8s API
    ┌────────────────────────────────┐
    │  动态创建的沙盒容器              │
    └────────────────────────────────┘

两层变量不要混看。改了 api/worker 的 SANDBOX_PROVISIONER_URL 只是改了后端找 provisioner 的地址；改了 sandbox-provisioner 的 PROVISIONER_BACKEND 才是改了 provisioner 本身用什么方式创建沙盒。

sandbox.env 的特殊作用 ​

docker/sandbox_provisioner/sandbox.env 文件的用途与上述两层变量不同。它通过 volume 挂载到 provisioner 容器内 (/app/sandbox.env)，然后由 LocalContainerProvisionerBackend 在创建沙盒容器时读取，解析后的键值对会作为环境变量注入到每个动态创建的沙盒容器中。

yaml
# docker-compose.yml 中 sandbox-provisioner 的挂载
sandbox-provisioner:
  volumes:
    - ./docker/sandbox_provisioner/sandbox.env:/app/sandbox.env:ro

也就是说，sandbox.env 配置的是沙盒容器内部可见的环境变量，而不是 provisioner 本身的配置。当前该文件内容为：

env
CHECK_YUXI_SANDBOX_ENV_EXISTS=True

如果需要给所有沙盒容器注入额外的环境变量（如代理配置、认证信息等），可以添加到 sandbox.env 文件中。

配置方式汇总 ​

配置目标配置位置示例变量
应用层连接 provisioner.env 或 compose 环境SANDBOX_PROVISIONER_URL
provisioner 自身行为.env 或 compose 环境PROVISIONER_BACKEND, DOCKER_*
沙盒容器内部环境sandbox.env 文件代理、认证等运行时变量

十四、和旧版文档相比，今天最重要的理解方式 ​

当前项目不应再按“应用直接管理一个长期存在的本地 sandbox 服务”去理解。更准确的认识应该是：Yuxi 只管理线程和上下文；provisioner 负责创建线程对应的沙盒实例；文件系统不是简单地暴露一个容器根目录，而是把可写工作区、只读 skills 和只读知识库组合成一个受控命名空间。

因此，当你在界面上“启用沙盒”或者在文档里“选择 K8s”时，本质上做的不是切换一段业务逻辑，而是在切换 provisioner 的底层实例承载方式。选择 docker 时，沙盒由当前部署机上的 Docker daemon 动态创建；旧值 local 也会落到这条路径。选择 kubernetes 时，沙盒由目标 K8s 集群动态创建。Yuxi 自己始终只面对一个 provisioner 服务地址。

十五、排障时建议先看什么 ​

如果怀疑是 provisioner 级问题，先看 http://localhost:8002/health，确认 backend 类型和 idle timeout 是否符合预期。默认 Docker 部署下这里应看到 backend=docker，即使你沿用了旧的 SANDBOX_PROVISIONER_BACKEND=local。接着看 docker logs sandbox-provisioner --tail 200，因为这里能直接看到创建容器、复用旧实例、健康检查失败和 idle reaper 删除的日志。

如果怀疑是 Docker 地址不可达，重点检查 SANDBOX_DOCKER_SANDBOX_HOST 和随机映射端口是否从 api 容器可访问。可以在 api 容器内直接 curl provisioner 返回的 sandbox_url。如果怀疑是 Kubernetes 地址不可达，重点检查 NODE_HOST 和 NodePort 的外部连通性，因为当前实现并不是通过集群内部 Service 名称回连。

如果怀疑是文件看得到但模型读不到，或者模型写了但 viewer 看不到，优先把问题拆成两层：一层是宿主机路径是否存在于 saves/... 下，另一层是该路径是否真的被当前线程沙盒挂载并暴露到了 /home/gem/user-data、/home/gem/skills 或 /home/gem/kbs。只要先分清“宿主机侧文件语义”和“沙盒侧运行时挂载语义”，定位问题通常会快很多。

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