VAST Data 与 NVIDIA 推出智能体沙箱基础栈：让状态脱离算力

10 月 21 日，在柏林举行的 NVIDIA GTC 上，VAST Data 发布了一套与 NVIDIA 合作的 Agent Sandbox Foundation Stack，基于 NVIDIA NemoClaw 和 OpenShell 构建，目标是把企业级 AI 智能体安全地跑在生产环境里——不是几个，而是成千上万个智能体和子智能体。

问题的起点是智能体的运行方式。智能体会派生其他智能体、执行任务后消失，一个集群每小时可能创建和销毁数千个隔离工作区；长任务智能体还会跨多个会话休眠、恢复，把任务交给短命的子智能体。它的进度、工作数据和记忆不能绑在某一个沙箱或某一台算力节点上。

这套栈的做法是把执行与状态分开。NVIDIA OpenShell 负责隔离执行和策略约束，VAST AI Operating System 提供持久状态、可扩展的智能体工作区、集成数据服务和覆盖全生命周期的操作记录。智能体可以暂停、恢复或迁移到其他符合条件的算力上，而不丢失上下文。

具体实现上，VAST 用零拷贝克隆为新开的 OpenShell 沙箱快速配置持久存储，不必复制底层数据；VAST DataStore 提供沙箱存储与快照，VAST DataBase 提供共享的智能体记忆、上下文和企业数据访问，让多个隔离智能体在同一份数据上并行工作而不产生冗余副本。

可观测性是第三层。VAST Management System 提供对数据流和基础设施活动的实时视图，VAST DataBase 则保留智能体活动的持久记录，包括工具调用、提示词、token、成本和决策。VAST 首席技术官兼联合创始人 Alon Horev 的说法很直接：每个把智能体投入生产的企业，最终都要回答它做了什么、为什么这么做。

NVIDIA 生成式 AI 软件副总裁 Kari Briski 表示，把 NemoClaw 和 OpenShell 与 VAST AI OS 结合，是为了让企业构建的沙箱环境既安全，又能从实验阶段扩展到生产规模。

这套栈属于 VAST 的 Foundation Stacks 计划：此前它用 NVIDIA Nemotron 做过企业研究助手，用 NVIDIA Cosmos 做过视频智能，这次把同一思路延伸到运行智能体本身所需的基础设施。VAST 表示将在柏林 GTC 现场演示一个受治理的多智能体工作流，并计划把自动化部署发布到公开的 GitHub 仓库。

从中可以看出，智能体基础设施的竞争点正从算力转向对状态、审计与成本的可控性：谁能回答智能体做过什么、花了多少、凭什么做，谁就更接近生产环境。企业是否愿意为此改造现有数据架构，以及公开仓库何时可用，是接下来的观察点。