概述
基于腾讯云开发 CloudBase，为 Vibe Coding 平台（如 Lovable、Bolt.new、Vercel v0、OpenClaw）提供从 Agent 运行 → 代码执行 → 应用部署 → 多租户隔离 的全链路基础设施，让您的用户通过一句话就能获得一个可用的、有完整后端的应用。
本方案目前为灰度测试阶段，如需使用请联系产品团队。
您面临的挑战
构建一个生产级的 Vibe Coding 平台，您需要解决以下核心问题：
| 挑战 | 问题描述 | CloudBase 方案 |
|---|---|---|
| 安全的代码执行 | LLM 生成的代码需要在隔离环境中运行，不能影响生产服务器，也不能暴露平台密钥 | Sandbox 沙盒 — 隔离容器，按需创建/销毁，工作 区持久化 |
| Agent 编排与调度 | Agent Loop 需要管理 Prompt 编排、工具路由、会话持久化，以及模型的灵活切换 | Agent Loop + MaaS 模型服务 |
| 完整的应用后端 | 用户生成的应用需要数据库、API、文件存储、用户认证等后端能力，而非仅仅是静态页面 | 应用后端与托管 — 数据库、云函数、云存储、身份认证、静态/容器托管，一站式提供 |
| 多租户隔离 | 每个用户的数据、计算、存储必须严格隔离，同时平台方需要统一管理和计费 | 多租户架构 — 一租户一环境，天然资源隔离，支持 CAM 和白标两种权限方案 |
整体架构
整体采用 N+1 架构——1 个平台 CloudBase 环境承载 Vibe Coding 平台本身（Agent Loop、Sandbox、模型推理），N 个用户 CloudBase 环境承载用户生成的应用（数据库、云函数、托管等），环境之间天然隔离：
核心设计原则：受控信任边界
- Agent Loop（受信任）：平台方编写的确定性代码，持有全部凭证，负责编排和决策
- LLM（不受信任）：模型输出不可预测，不感知任何密钥
- Sandbox（不受信任）：执行 LLM 生成的代码，仅持有 当前用户的环境级密钥
为什么 Agent Loop 与 Sandbox 必须分离？
这一设计借鉴了 Anthropic 提出的 Brain / Hands 分离架构——Agent Loop 是"大脑"（Brain），负责推理与决策；Sandbox 是"双手"（Hands），负责执行代码。两者必须运行在不同的进程甚至不同的容器中，原因如下：
1. 安全隔离：凭证不可从沙箱触达
如果 Agent Loop 和 Sandbox 运行在同一个容器内，LLM 生成的恶意代码（例如通过 Prompt 注入）只需读取环境变量，就能获取平台凭证，进而创建不受限的新会话并扩散攻击。分离后，Sandbox 内没有任何平台级凭证，即使被攻破，攻击面也被限制在单个用户的环境级密钥范围内。
2. 故障隔离：组件可独立失败与替换
耦合架构下，容器成为不可丢失的"宠物"——一旦 Sandbox 内的用户代码导致 OOM 或容器崩溃，整个 Agent 会话都会丢失。分离后，Sandbox 变成可随时丢弃和重建的"牲畜"，Agent Loop 只需从会话日志中恢复状态，重新挂载一个新的 Sandbox 即可继续工作。
3. 性能优化：推理不必等待容器启动
许多 Agent 交互（如纯对话、Prompt 编排、工具路由判断）根本不需要 Sandbox。耦合架构下，每次会话都必须等待容器启动，导致首 Token 延迟（TTFT）显著增加。分离后，不需要执行代码的请求可以立即开始推理，按需再启动 Sandbox。
4. 弹性扩展：多 Brain 调度多 Hands
分离架构使得一个 Agent Loop 可以按需调度多个 Sandbox（例如同时在不同容器中执行前端构建和后端部署），也可以多个 Agent Loop 实例共享同一个 Sandbox 池，实现更灵活的资源调度。
详细的信任边界设计和请求生命周期，参考 Agent 运行 - 受控信任边界。
核心能力
| 能力 | 解决什么问题 | 详细文档 |
|---|---|---|
| Agent 运行 | Agent Loop 编排、Sandbox 安全执行、MaaS 多模型接入，驱动「对话 → 编码 → 部署」全流程 | Agent 运行 |
| 应用后端与托管 | 为 Agent 产物提供数据库、云函数、云存储、身份认证等后端能力，以及静态托管、容器托管、自定义域名等部署能力 | 应用后端与托管 |
| 多租户隔离 | 一租户一环境，计算/数据/存储/网络天然隔离，支持 CAM 与白标两种权限方案，统一管理、统一计费 | 多租户架构 |
| 开源参考实现 | 基于 CloudBase 的完整开源 Vibe Coding 平台，可直接部署或作为起点二次开发 | OpenVibeCoding |
下一步
- 了解架构细节：从 Agent 运行 开始，按顺序阅读各章节
- 快速上手：直接查看开源项目 OpenVibeCoding，克隆即可运行