用途：为 AI 智能体或测试流程创建隔离容器沙箱，运行不可信代码、安装依赖、反复执行并检查结果。定位介于 Lambda 与常驻服务之间，适合长时间、有状态、迭代式工作流。
主要能力：cold sandbox 约 30 秒启动；hot pool 预热后约 50ms 获取；SERVICE 模式支持 exec_stream 流式输出与 expose_port 端口暴露；支持文件读写、休眠与唤醒、自定义镜像。提供 python（Python 3.13、uv、pip）与 node（Node.js 24、nvm）镜像，工作目录 /home/sandbox/app。
使用方式：需 Python 3.10.12+、已认证的 doctl 及有 App Platform 权限的 DigitalOcean 账户。安装：uv pip install do-app-sandbox 或 pip install do-app-sandbox；Spaces 支持用 pip install "do-app-sandbox[spaces]"。冷沙箱用 Sandbox.create(image="python"…) 创建，exec 执行命令，filesystem 读写文件，最后必须 sandbox.delete()。热池用 SandboxManager(pools={"python": PoolConfig(target_ready=3)})，依次 await 调用 start、warm_up、acquire，acquire 后由调用方负责 delete，shutdown 仅清理池中剩余沙箱。
适用场景：AI 代码解释器、多步智能体工作流、一次性脚本测试、CI 集成测试；短任务或高并发（1000+）建议改用 Lambda。
限制：热池有成本权衡，按 ~$0.01-0.03/小时每容器计费；冷启动约 30 秒。沙箱独立于主应用部署。其余细节资料未提供。