大家好，分享我们最近在做的开源项目 pVisor。

做代码 Agent 和批量评测时，执行环境的成本很容易累积：不同任务的镜像越存越多，多个沙箱同时运行又吃掉不少内存。我们希望保留 Docker 的使用习惯，同时尝试降低这些资源开销。

pVisor 支持直接使用 OCI 镜像，通过 run、build、exec 等命令操作，无需 Docker daemon。每个“容器”运行在独立的 Linux VM 中，拥有自己的内核。

实现主要用 Rust，VM 层对接 Linux KVM 和 Apple Silicon 的 Hypervisor.framework，文件访问使用 virtio-fs。镜像侧采用压缩内容池和按需读取，减少完整解包副本；内存侧提供可选的重复内容共享。

目前有两组数据：

磁盘对照各测三次；内存是每种配置一次的预检，不能外推为真实 Agent 的收益。独立 VM 也有成本，当前部分启动耗时和实例内存开销高于 Docker。测试条件和读取开销都放在了镜像实验与内存实验中。

安装可以选 pip（Python 3.10+）：

pip install pvisor-sandbox

或 Homebrew：

brew tap DeepLink-org/formula https://github.com/DeepLink-org/Formula.git
brew install DeepLink-org/formula/pvisor

运行第一个 VM 沙箱：

pvisor run --rm alpine:3.20 echo hello

支持 Linux x86_64 和 Apple Silicon macOS。Linux 需要 KVM 权限及 user namespace；首次运行需要访问镜像仓库，具体见安装指南。

目前还是开发者预览，Docker 命令仅支持子集，未实现 Docker Engine API，暂不支持 Compose。欢迎拿实际 Agent 或评测任务试跑，也想和做 Rust 虚拟化、文件系统的朋友交流：这些资源优化在你的负载下是否有用，哪些兼容性问题最影响接入。

项目：https://github.com/DeepLink-org/pvisor