从零搭建AI Agent运行SKILL 和cli 命令 环境的5步指南 怎么 从空白服务器到 agent 运行 skill目录怎么 从空白服务器到 agent 运行 skill一、先把「沙箱」到底指什么讲清楚(3 层,不要混)本项目的沙箱契约(硬约束)二、空白服务器:从 0 到 agent 能稳定跑,5 步步骤 1:打好底座(OS + Python + 系统依赖)步骤 2:装 Python 环境沙箱(venv)步骤 3:填 `.env`(环境变量沙箱边界)步骤 4:把 3 步流水线跑一次(冒烟测试)步骤 5:把 skill 挂到 Agent路 A:VOC 后端 cron / sandbox 触发(本项目主用)路 B:LangChain Agent 直接调用三、「怎么保证运行」——8 条工程实践1. 用 systemd 常驻(不要 `nohup `)2. 用 Docker 打死依赖(推荐)3. 每次运行都在**全新 sandbox**里4. 用 Python 环境沙箱 + 锁版本5. 健康检查 + 冒烟脚本6. 结构化日志 + 告警7. 密钥不进代码,`.env` 不进 git8. LLM / 数据接口的重试和退避四、一张图:空白服务器 → agent 稳定运行的完整拓扑五、常见踩坑速查六、一句话总结一、先把「沙箱」到底指什么讲清楚(3 层,不要混)用户看到「sandbox」时容易把三个不同概念混起来,实际这个项目里它们同时存在:层次谁提供的隔离什么本项目里的体现1. OS 级沙箱Docker / Firecracker / gVisor / k8s Pod进程、文件系统、网络生产上放这个 skill 的 K8s Pod 或 Docker 容器2. Agent 平台沙箱Claude / Cursor / VOC 后端Agent 每次会话的工作目录、可访问文件、可运行工具SKILL.md里说的「{sandbox}/artifacts/source_data/」3. Python 环境沙箱venv / condaPython 解释器 + 第三方依赖本项目建议.venv(现在你机器上还没

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