你让 Coding Agent 自动处理一份数据，它就得真的运行代码。问题是，AI 生成或用户提交的程序都属于“不可信代码”：未必恶意，却可能陷入死循环、吃光内存，或碰到不该读取的文件。smolvm 探索用轻量沙箱隔离运行 Python 和 JavaScript，目标是限制 CPU 时间和内存、关闭网络，并只开放指定文件。
这次测试最具体的看点，反而是它如何绕过测试环境的限制。Simon Willison 的记录显示，Claude Fable 5 起初在 Claude Code for web 中测试，但该容器没有 /dev/kvm，也不支持嵌套虚拟化，smolvm 因此无法启动。它随后改用提供 /dev/kvm 的 GitHub Actions Ubuntu runner，安装 smolvm 并执行测试。
这说明 smolvm 为 Coding Agent 提供了一条实用的隔离思路，也暴露了部署前提：运行环境必须支持所需的虚拟化能力。现有材料没有披露测试结果、资源限制是否有效，也未给出性能开销，因此其安全性与实用程度仍不能仅凭这次记录下结论。