近日，七牛云在中国信息通信研究院“铸基计划”相关评选中取得多项成果。

七牛云入选《高质量数字化转型产品及服务全景图（2026）》，并进入云服务、AI 大模型、智能体三大领域；同时，“七牛云沙箱：企业级 AI 任务安全隔离与执行平台”入选中国信通院“铸基计划”高质量数字化转型技术解决方案集。

从云服务、大模型，到智能体与 Agent 运行环境，多项入选背后，对应的是七牛云正在持续完善的一条 AI Cloud 能力链路。

从云服务到智能体，AI 基础设施是一条连续的技术链

大模型进入应用阶段之后，企业面对的问题已经不再只是“有没有模型可以调用”。

模型之上，越来越多 AI 应用开始走向 Agent 化：一个任务可能需要持续调用不同模型、访问数据、使用工具、执行代码，甚至完成多步骤自动化流程。

这意味着 AI 系统需要的不只是模型推理能力，还需要一整套能够支撑 Agent 持续运行的基础设施。

向下，是云计算、算力、存储以及模型服务；向上，则进一步延伸到运行环境、工具调用、任务执行、安全隔离和状态管理。

此次七牛云同时进入中国信通院全景图中的云服务、AI 大模型、智能体三个模块，也对应了七牛云 AI Cloud 当前的建设方向：在既有云基础设施能力之上，进一步向模型服务与 Agent Infra 延伸，为 AI 应用从模型调用走向实际任务执行提供底层支撑。

Agent 真正开始干活，运行环境成为新的基础设施

如果说大模型负责思考，那么 Agent 真正进入生产环境之后，还必须解决另一个问题——执行。

尤其是在 AI Coding、数据分析、自动化任务等场景中，Agent 往往需要直接运行代码、安装依赖、访问文件、连接外部资源。

传统应用通常运行确定性的代码，而 Agent 执行的内容具有更强的动态性和不确定性。一段由模型生成的代码可能调用外部网络，也可能修改文件、占用大量计算资源，甚至产生不可预期的运行行为。

因此，执行环境本身开始成为 Agent 基础设施的重要组成部分。

此次入选技术解决方案集的“七牛云沙箱：企业级 AI 任务安全隔离与执行平台”，正是围绕这一问题建设。

七牛云沙箱面向 AI 应用与不可信代码执行场景，为任务提供独立、隔离的云端运行环境，并支持针对租户和任务进行资源规格限制、网络访问控制等安全策略。

在企业应用中，API Key、数据库密码等敏感凭证同样需要被安全地交给 Agent 使用。七牛云沙箱支持由平台侧集中加密管理凭证，并在运行过程中按需注入，尽量避免敏感信息直接进入代码或沙箱文件。

同时，开发者可以通过 API 与 SDK 接入沙箱，并进一步连接对象存储、Git 仓库等外部资源，从而把沙箱作为 Agent 与实际业务系统之间的一层执行基础设施。相关能力可应用于 AI Coding、AI 编程在线评测、数据分析与图表生成、CI/CD 隔离测试、临时 Web 预览以及高风险代码分析等场景。

沙箱解决的不只是把代码放进一个容器里运行。它更核心的作用，是在 Agent 与真实生产环境之间建立一道可控制的执行边界：既允许 AI 调用工具、运行代码、操作数据，又尽可能把每次执行产生的风险限制在一个确定范围内。