Skilllite 性能对比分析 - AI agent 沙箱技术方案选型

项目地址：https://github.com/EXboys/skilllite

引言

在现代 AI 应用开发中，低延迟、高并发、资源可控的代码执行环境是构建高效 Agent 系统的关键。近期发布了开源项目 SkillLite，其核心组件之一是 SkillBox （基于rust写的沙箱协议）—— 一个专为 AI 助手设计的轻量级 Python 执行引擎。

本文基于我们在多平台上的基准测试结果，深入剖析 SkillBox 在不同配置下的性能表现，并与主流替代方案（如 SRT、Docker 容器、Pyodide）进行横向对比，揭示其在实际应用中的优势与适用场景。

测试目标与方法论

目标

评估以下几种执行环境的性能差异：

• SkillBox (Level 1, 2, 3)：三种安全级别配置，代表不同的沙箱严格程度。
• SRT (Anthropic Sandbox)：Anthropic 提供的官方沙箱环境。
• Docker Container：标准容器化部署方式。
• Pyodide (WebAssembly)：浏览器端运行 Python 的方案。

测试指标

所有测试均在相同负载下运行，确保公平性。

基准测试结果概览

以下是完整的性能对比表格：

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BENCHMARK COMPARISON SUMMARY
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Executor | Success% | Avg(ms) | P50(ms) | P95(ms) | P99(ms) | RPS | Avg(MB) | Peak(MB)
—————————|———-|———|———|———|———|——-|———|———
SkillBox (Level 2) | 100% | 114.9 | 113.5 | 125.1 | 127.6 | 84.2 | 11.2 | 12.7
SkillBox (Level 1) | 100% | 115.7 | 114.5 | 125.0 | 127.8 | 84.7 | 11.5 | 12.5
SkillBox (Level 3) | 100% | 122.4 | 120.0 | 135.3 | 144.4 | 78.7 | 11.3 | 12.5
SRT (Anthropic Sandbox) | 100% | 401.0 | 400.3 | 483.8 | 509.3 | 24.2 | 86.0 | 99.0
Docker Container | 60% | 1132.1 | 1107.5 | 1422.4 | 1445.3 | 5.0 | 150.0 | 150.0
Pyodide (WebAssembly) | 100% | 1968.4 | 1971.0 | 2176.6 | 2285.5 | 5.0 | 216.5 | 228.6
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性能分析（以 SkillBox Level 2 为基线）

Performance Analysis (baseline: SkillBox (Level 2)):
– SkillBox (Level 1): 1.01x slower than baseline
– SkillBox (Level 3): 1.06x slower than baseline
– SRT (Anthropic Sandbox): 3.49x slower than baseline
– Docker Container: 9.85x slower than baseline
– Pyodide (WebAssembly): 17.13x slower than baseline

核心发现与深度解读

SkillBox 是目前最高效的轻量级SKills沙箱执行器

1. 极低延迟

• SkillBox Level 2 的平均响应时间为 114.9ms，P99 仅 127.6ms。
• 对比之下，SRT 超过 500ms，Docker 和 Pyodide 则高达 1000ms+。

2. 高吞吐能力

• SkillBox 支持 84+ RPS，远超其他方案， 达到16.8倍。
• Docker 和 Pyodide 仅为 5 RPS，几乎无法满足实时交互需求。

3. 内存占用极小

• SkillBox 平均内存消耗仅 11.2MB，峰值不超过 13MB。
• Pyodide 需要 216.5MB，Docker 更达 150MB，不适合资源受限环境。

4. 安全性与性能平衡

• SkillBox 提供三个安全等级（Level 1~3），允许开发者根据需要调整隔离强度。
• 即使在最高安全级别（Level 3），性能损失也仅为 6%。

其他方案的局限性

1. SRT (Anthropic Sandbox)

• 虽然稳定可靠，但延迟较高（平均 401ms），适合非实时任务。
• 内存开销大（86MB），不适合大规模部署。

2. Docker Container

• 成功率仅有 60%，存在明显稳定性问题。
• 启动慢、上下文切换成本高，导致整体延迟飙升至 1132ms。
• 不适用于高频率调用场景。

3. Pyodide (WebAssembly)

• 完全在浏览器中运行，具备“无服务器”潜力。
• 但性能极差：平均延迟接近 2s，内存占用超过 200MB。
• 生产级服务可能会有限制。

技术亮点：SkillBox 如何做到如此高效？

1. Rust技术栈原生进程沙箱 + 轻量级隔离

SkillBox 使用操作系统级别的Rust的沙箱机制（如 seccomp、namespaces），避免了虚拟机或容器的额外开销。

2. 预编译与缓存优化

• 支持代码片段缓存，减少重复解析时间。
• 使用 JIT 编译技术提升热点函数执行效率。

3. 事件驱动架构

• 基于异步 I/O 实现高并发处理。
• 单个进程可同时处理数百个请求，无需频繁 fork 或 spawn。

4. 细粒度权限控制

• 支持动态权限分配（如文件读写、网络访问）。
• 可按需启用/禁用功能模块，实现最小权限原则。

实际应用场景建议

结语

SkillBox 不仅是一个“更快”的执行器，更是一种面向未来的 AI 工具链设计理念——在保证安全的前提下，最大化性能与资源利用率。

通过本次 benchmark，我们验证了 SkillBox 在多个维度上都优于现有主流方案，尤其是在延迟、吞吐和内存方面表现出色。

如果你正在构建 AI Agent、自动化工作流或智能助手系统，不妨尝试 SkillLite 中的 SkillBox 组件，体验真正的“轻量化 + 高性能”执行引擎。

下一步计划

• 支持更多语言（JavaScript、Go）
• 推出 Serverless 版本，支持 AWS Lambda / Vercel
• 加入自动扩缩容机制
• 提供可视化监控面板

欢迎 star & contribute！

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