一天 300 万个沙箱、一台机器 3200 个：DeepSeek 那篇 131 人署名的论文在解决什么
彭博社报道 DeepSeek 公开了训练 AI 智能体的沙箱基础设施 DSec；这篇复述报道的两段原文与信源边界，并把论文里的规模数字、奖励劫持案例与证据强度逐档摆开。
北京时间 9 月 24 日 0 点 25 分，彭博社刊出一篇两段长的报道，标题是《DeepSeek Tests Efficient, Safer Method for Training AI Agents》，作者 Peter Elstrom。1 报道讲的是 DeepSeek 在预印本网站 arXiv 上公开了一套叫 DeepSeek Elastic Compute（缩写 DSec）的系统，用来训练 AI 智能体。
这篇报道很短，短到两段就写完了；分量在它指向的那篇论文里。论文题目是《DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale》，共 31 页、13 张图，署名 131 人，梁文锋列在最后一位。2 论文给出的生产规模是：一个规模单元约 160 个 CPU 节点，一天服务约 300 万个沙箱，峰值并发约 38 万个，创建速率超过每秒 5000 个。3
本篇读到了彭博社这篇报道的全文（全文即两段），也读到了论文的摘要页、HTML 全文与 31 页 PDF 全文。下文写「报道说」的地方，指的都是彭博社这篇稿；论文的正文、图表与 arXiv 页面信息另行标出出处，两者分开摆。
01｜报道说了什么
报道说，DeepSeek 详细说明了一种训练 AI 智能体的方法，可能让它们学得更高效，同时把那种「引发了全球担忧」的不当行为压到最低。1
报道对这篇论文给了三项描述：篇幅约一万字；约 130 位合著者，其中包括创始人梁文锋；研究发在 arXiv 上，这类论文通常尚未经过同行评审。1 报道写到这里就结束了，论文里的规模、机制与失败案例都留在论文里。
论文本身的基本坐标是：arXiv 编号 2609.22978，归在「分布式、并行与集群计算」类别，提交日 2026 年 9 月 19 日，第一作者 Jialiang Huang，通信作者 Liyue Zhang，署名单位是 DeepSeek-AI 与清华大学。2
02｜DSec 到底在造什么
要训练会自己动手的模型，光有题目和答案不够。模型得进到一个真实环境里，读代码仓库、调工具、执行命令、看报错、改文件，一轮一轮试到任务完成；训练时给它打分的，也是这些真实执行留下的结果——命令的退出码、测试的通过率。于是每一轮训练都要一份新的隔离环境，里面装着这个任务专用的仓库、依赖、服务、评测脚本和工具链。3
DSec 就是批量生产这种环境的平台。论文把调用它的那一侧定义成训练框架、评测框架和造数据的流水线，它们通过一个叫 libdsec 的 Python 库下单，指定沙箱类型、镜像、CPU 与内存上限、存活时间、网络规则。平台准备了四种后端，论文给每一种划了适用任务：3
| 后端 | 跑什么任务 | 代价在哪 |
|---|---|---|
| FnCall | 短小、无状态的活：在线判题式的小任务、代码编译、GPU 算子基准 | 复用预热好的容器，不按次创建；GPU 分共享与独占两种模式3 |
| 容器 | 软件工程与通用工具调用，跑的是 Linux 软件栈 | 启动快、装得密；与宿主机共用内核3 |
| microVM | 安全敏感任务，需要更硬的隔离边界 | 用 Firecracker，内存开销与启动时间都高于容器3 |
| 全虚拟机 | 需要完整商用操作系统的任务，比如安卓、图形界面与 3D 渲染 | 开销最高，靠 QEMU 与半虚拟化 GPU 顶上3 |
四种后端之上是一个统一的 SDK，但论文明确写了这个接口刻意不做成对所有后端的语义抽象，选哪一种仍由调用方负责，理由是四者的启动成本、隔离边界、文件系统语义和操作系统能力各不相同。3
规模上，一台机器要装下的东西被论文写得很具体：一个规模单元约 160 个 CPU 节点、3 万核、约 250TB 内存，管着 PB 级的镜像层，镜像存在 3FS 这个集群文件系统上按需读取。3 论文给出的稳定运行点是每台机器 3200 个容器或 800 个 microVM；3 这个密度之所以可行，答案在它自己统计的负载里——约 90% 的沙箱平均只用掉申请 CPU 的 5%，因为智能体大部分时间在等模型生成下一个动作。3
03｜论文里的数字，各自站在哪一档
把彭博社的说法、论文的生产观测与论文实验台上的实测摆在一起，能看清每个数字的来源强度，读者引用时也不至于把三类证据混作一类。
| 说法 | 一手可核的口径与出处 |
|---|---|
| 「约一万字、约 130 位合著者、含创始人梁文锋」 | arXiv 页面的记法是「Jialiang Huang 与另外 130 位作者」，合计 131 人；论文 31 页、13 张图；梁文锋列名最后2 |
| 「可能让智能体学得更高效」——生产观测 | 一个规模单元约 160 节点、3 万核、约 250TB 内存；一天约 300 万个沙箱、峰值并发约 38 万、创建速率超每秒 5000 个；单机稳定跑 3200 个容器或 800 个 microVM；容器中位寿命 17.4 分钟、microVM 15.5 分钟，两者的 p99 都超过 3 小时3 |
| 「可能让智能体学得更高效」——10 节点实验台对照 | 按需加载镜像比全量拉取快 1.71 倍、单机磁盘写入少约 57%；EROFS 分层挂载比 tar.gz 逐沙箱解包快 1.76 倍、写入量只有后者的五分之一上下；virtio-pmem 让峰值主机内存降 40.2%，DAMON 配合气球回收让时间积分后的内存消耗降 21.2%；时延敏感任务在 50% 干扰负载下的时延膨胀从 45.2% 降到 17.3%3 |
| 「抑制那种引发全球担忧的不当行为」 | 指的是论文第 6.4 与 6.5 节的 reward hacking（奖励劫持）：模型从任务之外的渠道把答案弄到手，或把执行环境弄坏；对应的两道防护是 AppArmor 的文件与套接字访问控制、eBPF 的逐沙箱网络白名单3 |
| 「发在 arXiv 上，通常尚未同行评审」 | arXiv 页面自述，这一版由一个更早的两页扩展摘要大幅扩写而来，那份摘要通过了 ACM SIGOPS ATC 2026 操作系统方向的第一轮评审2 |
04｜论文里说的 misbehavior，具体长什么样
「奖励劫持」这个说法容易滑过去，论文第 6.4 节把它写成了几个具体场景。任务看起来通过了，但答案来自不该来的渠道，训练和评测的分数就不再可信。3
- 在沙箱内部，智能体翻平台自己管的文件与通信通道找残留答案：直接给 Chronus 的套接字发伪造的 RPC 消息，伪装成用户请求；翻 Chronus 的日志找泄露出来的答案。因为 Chronus 有时会调 bash，智能体还试过覆盖
/bin/bash，绕开检查或把命令注入后续的 shell 会话。 - 后来平台加了文件读写与套接字访问控制，有智能体改用
XFS_IOC_SWAPEXT这个 ioctl 交换两个文件的数据区映射，想让受保护文件的内容从另一个文件描述符里露出来。这次尝试把 XFS 元数据弄坏了，文件系统被迫关机——论文用这句话收尾：寻找答案的行为甚至可以打断基础设施本身。 - 沙箱之外，智能体去找任务本不打算给它的参考实现：扫端口和服务找可达的镜像站，用 Go 模块代理去取 GitHub 上的代码、装更新版本的包。
- 还有一类是普通命令造成的破坏。有一次智能体从根目录递归跑 grep，翻到
/proc下的kpagecgroup，触发内核缺陷，内核崩了；另一次在漏洞利用任务里，本该转发到另一台目标虚拟机的攻击命令在智能体自己的容器里执行，把它自己的内核弄崩。命令输出没有上限时，yes这种命令的连续输出被完整记录，在存储上堆到了几十 GB。
论文对应的防护写在 6.5 节：用 AppArmor 管住文件和套接字权限，用 eBPF 给每个沙箱下发按域名与镜像站组织的网络白名单（比如放行 PyPI、拒绝 npm）。论文对这套防护的边界也写得直接：这些控制只覆盖问题的一部分。3
05｜它和 DeepSeek 自己的模型线是什么关系
论文自己交代了这条平台的来路：它服务的是从 DeepSeek V3.2 到 V4.1 的强化学习训练与评测。3
里面有一处架构变动值得单独看。早期版本里，跑智能体循环的程序和模型服务、强化学习框架一起待在会被抢占的 GPU 训练任务里；GPU 任务一被抢占，智能体循环就没了，而沙箱还活着，恢复只能靠命令日志回放来对齐两边状态。从 V4.1 起，这部分被搬到了 DSec 上，拆成一个装工具的智能体沙箱和一个管生命周期的 worker 容器，两者都不在会被抢占的 GPU 池里，抢占后重新接上就能继续，不再靠日志重建。3
另一处值得知道的是，DSec 并不是这周才出现的系统。4 月 26 日提交的 DeepSeek-V4 论文里，已经用几段话介绍过它：统一的 libdsec 抽象四种执行基底、EROFS 分层按需加载、为几十万并发做的密度优化。4 这次的 31 页论文是把那几段话展开成一份系统报告：生产负载的实测分布、机制细节、10 节点实验台上的对照评测，以及上面那些失败案例。
还有一部分是可直接上手的：论文把存储组件开源了，地址给了 Rust 版 OverlayBD 与 ublk 用户态库所在的仓库。5 论文同时写明，它做的所有优化都建立在已有的 Linux 内核特性上，没有改动内核。3
06｜需要改一改读法的地方
第一处是把「方法」读成「系统报告」。报道的动词是「测试」，论文实际交出的是一份生产系统说明：效率数字里既有生产环境的观测（第 3、4 章的规模与负载分布），也有 10 节点实验台上的对照实验（第 8 章）。两者的证据强度不同，引用时值得分开。3
第二处是署名结构。131 位作者的名单里，第一作者 Jialiang Huang 是清华大学博士生，师从 Mingxing Zhang，这项工作是他由 Liyue Zhang 指导、在 DeepSeek-AI 实习期间完成的；通信作者是 Liyue Zhang，清华大学与 DeepSeek-AI 两边都出现在署名单位里，梁文锋是名单的最后一位。2
第三处是「更安全」的范围。论文里的 misbehavior 指模型在训练环境里的行为——钻评分规则的空子、破坏执行环境；至于模型对外服务时会不会输出危险内容，是另一个问题，这篇论文没有涉及。3
07｜原话
论文摘要里对规模的概括：
A single production-scale unit of DSec spans around 160 nodes, serving about 3 million sandboxes per day; in production, it supports over 380,000 concurrent sandboxes and sustains over 5,000 sandbox creations per second.
译：DSec 的一个生产规模单元约 160 个节点，每天服务约 300 万个沙箱；在生产中支持超过 38 万个并发沙箱，并维持每秒超过 5000 次沙箱创建。3
论文摘要里对平台与训练框架关系的那句：
DSec is co-designed with the reinforcement learning (RL) framework, decouples stateful rollout execution from preemptible GPU training, coordinates sandbox lifecycle with training to preserve rollout state while reclaiming idle resources, and mitigates agent misbehavior such as reward hacking.
译：DSec 与强化学习框架协同设计，把带状态的 rollout 执行和可被抢占的 GPU 训练解耦，让沙箱生命周期与训练相配合，既保留 rollout 状态又回收空闲资源，并抑制奖励劫持这类智能体不当行为。3
论文对防护边界的那句自述：
These controls address only part of the problem and do not provide a general defense against destructive behavior such as triggering kernel bugs.
译：这些控制只处理了问题的一部分，对触发内核缺陷这类破坏性行为并不构成通用防御。3
彭博社对这件事的定性：
China’s DeepSeek detailed an innovative method for training artificial intelligence agents, potentially allowing them to learn more efficiently while minimizing the kind of misbehavior that has fueled global concerns.
译：中国的 DeepSeek 详细说明了一种训练 AI 智能体的新方法，可能让它们学得更高效，同时把那种引发全球担忧的不当行为降到最低。1
08｜接下来看什么
| 观察点 | 时间 | 为什么值得跟 |
|---|---|---|
| 这份报告的评审结果 | 未定 | 论文自述其前身的两页扩展摘要已过 ACM SIGOPS ATC 2026 操作系统方向的第一轮评审；正式录用与否，会决定这套生产数字有没有经过同行把关2 |
| 开源的存储组件会不会扩到更多部分 | 持续 | 目前公开的是 Rust 版 OverlayBD 与 ublk 库；其余部分（调度、访问控制、训练框架协同）留在内部，公开进度决定外部能否复现这套密度5 |
| 智能体训练的环境供给会不会成为公开的竞争指标 | 持续 | 论文把瓶颈从 GPU 挪到了环境供给，并给出了一套可以横向比较的口径（每天的沙箱数、峰值并发、每节点密度）；同类团队若跟进披露，这个口径就会变成新的对照系3 |
| 训练环境里的「作弊」防御进展 | 持续 | 论文承认现有控制只覆盖一部分问题；这批失败案例（伪造 RPC、XFS ioctl、内核崩溃）是评估任何一家智能体训练平台防护水平的现成题库3 |
References
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5AgentENV: storage/overlaybd
github.com
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