让AI临时算一道题，往往要先启动一整套容器沙箱，就像为了切一块巧克力先搭一间厨房。Pydantic推出的Monty换了条路：用Rust——一种强调内存安全和性能的系统编程语言——实现受限的Python解释器，专门运行模型生成的小段代码。
沙箱就是给程序划定活动范围。Monty内部没有文件系统、环境变量和网络；代码只能通过开发者明确传入的函数和挂载内容接触宿主系统。比如查询巧克力热量时，查询函数在外部运行，沙箱只看到返回值。这种边界比“允许访问后再设法拦截”更直观。
Pydantic自述，从运行中的资源池创建一个开源版Monty沙箱耗时不到1毫秒，商业版Full Monty约2毫秒；其对比的沙箱服务约为1500毫秒。开源版采用MIT许可证，支持Python 3.14，并可从Python、JavaScript/TypeScript或Rust调用。它未必取代所有容器，但为Agent执行短代码提供了一个更轻的底层选择。