你用 AI 写出的代码，敢直接跑在生产环境吗？ 答案往往是否定的。这就是沙箱（Sandbox）存在的意义——给 AI 安装一个可控的安全围栏，无论 AI 怎么折腾，也始终控制在沙箱的范围内。 过去两年 Agent 的爆发催生了大量的沙箱需求。但问题是，传统的容器、云主机等沙箱创建方案都不是专门为 Agent 任务需求而设计的。能用，但不够好。 在此背景下，PPIO 推出了国内第一个真正为 Agent 量身定制的沙箱，一举满足 Agent 任务对沙箱的安全性、完整性、低成本、开箱即用等专属需求。 PPIO 沙箱为什么能做到？本文从技术角度深入拆解。 1、传统技术方案的三个矛盾 首先看一下 Agent 执行任务的具体需求。Manus 在他们关于沙箱的技术文章里对这件事描述得很直接： “最强大的莫过于一台真正的云电脑——它拥有完整的能力：网络、文件系统、
今天，PPIO 已上线备受关注的 DeepSeek-V4 新模型。 DeepSeek-V4 预览版包含两个 MoE 模型：DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数/49B 激活）和 DeepSeek-V4-Flash（284B/13B 激活），均支持 100 万 token 上下文。 DeepSeek-V4 在架构创新和上下文效率上作出了新的突破，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上做到了国内与开源领域最强模型。 DeepSeek-V4-Pro 大幅缩小了与顶级闭源模型的差距，Agent 能力优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。 DeepSeek-V4-Flash 能够提供更加快捷、
PPIO Sandbox TURN，打通 Agent Sandbox实时通信通路。 进入 Agent 时代，云沙箱（Sandbox）已成为智能体执行代码、调用工具、操作浏览器的基础设施。然而，当你的 Agent 试图进行音视频处理、远程桌面操作或人机实时协同等“延迟敏感型”任务时，往往会遭遇滑铁卢：画面撕裂、操作迟钝、哪怕在同城也卡成 PPT。不是带宽不够，而是底层的网络协议走错了路。PPIO Sandbox TURN 实时通信服务正式开启内测，专为实时类 Agent 应用优化，一举将端到端延迟从 300-500ms 暴降至 50-100ms。 挑战：沙箱的网络层不是天生为实时交互而设计 标准云沙箱的网络层并非天生为实时交互类请求而设计，很难满足延迟敏感型 Agent 场景的需求。大多数云沙箱的网络架构是为 HTTP 服务场景优化的——流量走 TCP（
OpenClaw 与 Hermes，做 Agent 开发应该选哪个？ 这 9 张图分别从定位、架构、技能、入口、记忆、模型、执行环境、场景、云端沙箱进行一一对比。总的来说，OpenClaw 适合多 Agent 管理的团队用户，Hermes 适合长期任务自动化、自主学习的研究型用户，两者各有所长。 OpenClaw 和 Hermes 除了常规的本地、云服务器部署外，现在还有第三种选择：云端沙箱托管。 PPIO 推出的 PPClaw 和 PPHermes 是首个面向国内 Agent 开发者生态和用户打造的云端沙箱托管方案。云端沙箱托管不仅有效避免了本地部署的数据安全风险，而且不用自己运维云服务器，需要时随时在线、不用时暂停即停费，成本更加可控。 PPIO 云端沙箱托管方案已正式上线：https://ppio.
各位开发者朋友们，PPClaw 又双叒叕更新了！ 这次 v1.8.0 带来一个真香功能 On-Demand 按需模式。简单来说：不用的时候不花钱，用的时候秒恢复。 下面带你快速了解这次更新。 还没有用过 PPClaw 的朋友可以先看这篇 👉： 免费试用OpenClaw！最快1分钟让你的龙虾助手跑起来 🎯核心更新：On-Demand 模式 之前很多同学反馈：我就偶尔用一下 AI 助手，沙箱一直开着太费钱了。定时任务一天就跑几次，剩下时间都在空转。 现在有了 On-Demand 模式，沙箱会在空闲时自动暂停，有请求进来时自动恢复（约 1 秒）。 暂停期间零计费。没错，真按需付费。 怎么用？ 🔛启动On-Demand沙箱 # 默认空闲 300 秒后暂停 ppclaw launch --type on-demand # 自定义空闲超时时间（
4月19日，PPIO 联合创始人兼 CTO 王闻宇受邀参加由TiDB 、亚马逊云科技等伙伴联合举办的 AI Founders Meetup，并发表题为《为什么云端Agent需要专属沙箱？》的主题演讲。 PPIO 沙箱是专为 Agent 场景设计的新一代运行时基础设施，提供了一个安全隔离的云端沙箱环境来执行 AI 生成的代码，是国内首款兼容 E2B 的沙箱产品。 近期，PPIO 发布云端沙箱部署工具 PPClaw 和 PPhermes，可在云端一键部署 OpenClaw 和 Hermes Agent，为广大 AI 开发者提供 24 小时安全、低成本运行的 AI 助手。 王闻宇深入分享了 PPIO 在沙箱技术领域的最新实践与前沿思考，并给出了自己的趋势判断：沙箱加记忆、运维、编排的一套完整解决方案，将是未来 AI
Kimi K2.6，正式首发上线 PPIO！ 🚀 Kimi K2.6 是一个开源的、原生的多模态智能体模型，它提升了长时程编码、编码驱动设计、主动自主执行和基于集群的任务编排的实用能力，在智能体、搜索与编程能力等基准测试中位居首位，整体与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 处于同一梯队。 主要特性包括： * 长时程编码：K2.6 在复杂的端到端编码任务上实现了显著改进，能够跨多种编程语言（Rust、Go、Python）和涵盖前端、DevOps 及性能优化的多个领域进行稳健泛化。 * 编码驱动设计：K2.6 能够将简单的提示和视觉输入转化为可生产使用的界面和轻量级全栈工作流，以精心设计的审美精确度生成结构化布局、交互元素和丰富的动画效果。 * 增强型代理群：水平扩展至 300 个子代理执行 4,000 个协调步骤，K2.6
3月13日下午，PPIO为开发者解锁OpenClaw底层逻辑。
一站式云端 AI 助手，多模型可选.
近日，阿里巴巴全新一代大模型千问 Qwen3.5 重磅开源发布，凭借突破性性能登顶全球最强开源模型榜单。 PPIO 模型服务平台在第一时间完成 Qwen3.5-Plus 与 Qwen3.5-397B-A17B 双版本的全面适配与上线，让企业与开发者无需等待，即可率先享受新一代多模态大模型的技术红利。 Qwen3.5 系列模型堪称 “性能与效率的完美平衡体”，总参数3970 亿，激活 170 亿参数即可运转，实现了 “以小胜大” 的技术突破 —— 性能全面超越万亿参数的 Qwen3-Max 模型，同时部署显存占用直降 60%，最大推理吞吐量提升至 19 倍。这一飞跃背后，是其融合线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏混合专家（MoE）的创新架构。 作为原生视觉-语言模型，作为原生视觉-语言模型， Qwen3.5-Plus/Qwen3.5-397B-A17B在推理、
PPIO 上线了 MiniMax M2.5 模型。 MiniMax M2.5 是 MiniMax 发布的最新旗舰模型。据官方介绍，M2.5 在编程、工具调用、搜索及办公等生产力场景中均达到或刷新了行业的 SOTA（State-of-the-art）水平。该模型优化了对复杂任务的拆解能力，大幅提升了运行速度，并凭借极佳的 Token 效率，让无限运行复杂 Agent 在经济上成为可能。 现在，你可以到 PPIO 官网体验 MiniMax M2.5 或者调用模型 API。 地址： https://ppio.com/llm/minimax-minimax-m2.5 01 模型特征 * 架构师级编程思维，胜任全栈开发 MiniMax
PPIO 正式首发上线智谱 GLM-5 ，该模型为智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。在 Coding 与 Agent 能力上，GLM-5 取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务，是通用 Agent 助手的理想基座。具体特征如下： 体验地址： https://ppio.com/llm/zai-org-glm-5 GLM-5 模型的核心特性主要体现在以下两个方面： 一、 突破性的 Agentic 长程规划与执行能力 与以往侧重于短文本生成或单次问答的模型不同，GLM-5 是专为多阶段、长步骤的复杂任务环境而设计的。在实际应用中，处理一个系统级需求往往涉及多个环节的协同。