Perplexity SPACE 開源：AI 代理沙盒企業導入指南（2026）

Perplexity 把旗下 AI 代理 Computer 背後的執行環境 SPACE 公開在 GitHub，採用 Apache 2.0 授權，任何團隊都可以免費下載、修改並用在商業產品。SPACE 全名是 Sandboxed Platform for Agentic Code Execution，用途是替 AI 代理準備一個個隔離的小型虛擬機，讓 AI 在裡面寫程式、跑指令、處理檔案，就算出錯或被誘導執行惡意指令，也不會波及公司主機。Perplexity 在 2026 年 7 月 15 日首次公開這套架構，GitHub 儲存庫則在 2026 年 10 月 1 日建立，目前版本為 0.8.0。對台灣企業來說，這代表「讓 AI 動手做事」的安全基礎設施開始有開源選項，有工程團隊、正在做 AI 自動化的公司，可以自己架設、自己掌握資料。

Perplexity SPACE 是什麼？為什麼現在受到關注？

依 GitHub 上的官方說明，SPACE 是一個「在隔離的 Firecracker 微型虛擬機中執行程式的沙盒平台」。應用程式透過 HTTP API 建立 Linux 環境、執行指令、取得輸出結果，並管理沙盒從建立到刪除的整個生命週期。Firecracker 是 AWS 開發並開源的虛擬化技術，原本用在 AWS Lambda 這類大量、短時間的雲端運算服務。

Perplexity 在 7 月 15 日的工程部落格文章中說明，SPACE 是為了「長時間執行的代理工作」而打造，發文當時 Computer 的所有工作階段已經百分之百跑在 SPACE 上。SiliconANGLE 的報導也提到，Perplexity 內部已使用 SPACE 約兩個月，發表前一週支撐了超過 125 萬次沙盒建立與 1,190 萬次重新連線。

它受到關注的原因很單純：AI 代理正從「回答問題」走向「實際動手做事」，而動手做事就需要一個能放心讓 AI 操作的空間。過去這類沙盒多半是商業雲端服務，如今一家已在正式環境大量使用的公司把整套平台開源，等於提供了一份可以直接參考、甚至直接拿來用的藍圖。

如果你還不熟悉 Perplexity Computer 這個 AI 代理本身，可以先看我們整理的 Perplexity Computer 完整介紹，再回來理解它背後的基礎建設會更清楚。

為什麼 AI 代理一定需要沙盒？三種常見風險

讓 AI 代理寫程式、下指令，本質上就是把一部分電腦操作權交給一個會犯錯、也可能被騙的系統。Perplexity 在部落格中直接寫道，代理的工作內容「預設就是不可信任的」。實務上最常被討論的風險有三種。

風險一：誤刪檔案或改壞系統

AI 代理可能誤解指令，把「清理暫存檔」執行成刪除整個資料夾，或在安裝套件時改壞系統設定。如果它直接在員工電腦或公司伺服器上執行，損失就是真實的。沙盒的作法是讓每個任務都在自己的虛擬機裡進行，SPACE 另外提供磁碟快照，官方說明可用來復原破壞性的指令。

風險二：機密資料與帳號密碼外洩

代理在工作時常需要登入網站、呼叫 API，如果把密碼或金鑰直接放進執行環境，一旦程式被惡意利用，金鑰就可能被帶走。Perplexity 表示，他們評估市面上現成的沙盒時，發現有些會暴露密碼與金鑰。SPACE 的設計是把憑證存在沙盒外面，在網路層注入或由瀏覽器代理自動填入，存取有頻率限制與稽核紀錄。

風險三：被誘導執行惡意指令

AI 代理會讀網頁、讀文件，而這些內容可能藏有刻意設計的指令，誘導 AI 下載惡意程式或把資料傳到外部網站，也就是常說的提示注入攻擊。沙盒無法阻止 AI 被騙，但可以限制被騙之後能造成的傷害。SPACE 讓所有對外連線都經過網路閘道，依每個沙盒的對外連線政策放行或阻擋。

想更全面了解 AI 代理的安全議題，也可以參考站內文章 NVIDIA 推出 AI 代理安全平台：OpenShell 與 Sentry 怎麼防 AI 失控，兩篇一起看，能更清楚掌握產業目前的防護思路。

Perplexity SPACE 有哪些技術重點？規格一次看

以下整理自 GitHub README、官方文件與 Perplexity 工程部落格。SPACE 目前仍在 1.0 之前的階段，部分功能與介面仍可能調整，實際導入前請以儲存庫最新文件為準。

長時間任務是它最大的特色

Perplexity 認為，傳統容器型沙盒預設的是短時間、無狀態的工作，跑完就丟。但 AI 代理的工作可能持續數小時，中間要暫停、等使用者回覆、再繼續。SPACE 因此設計了明確的狀態管理，支援暫停、恢復、休眠與還原。SiliconANGLE 報導指出，記憶體與檔案狀態最快每分鐘擷取一次，可保留最長一週，讓使用者一週後還能接續同一個任務。

官方公布的效能數字

Perplexity 在部落格中比較了上線週與前一家沙盒供應商的同樣正式工作量：沙盒建立時間的中位數從 185 毫秒降到 60 毫秒，約快 3.1 倍；第 90 百分位從 447 毫秒降到 89 毫秒，約快 5 倍。需要注意，這些是 Perplexity 自家環境的數據，並未公布硬體規格細節，也沒有提供密度與成本數字，一般企業自行架設的結果不一定相同。

Perplexity SPACE 適合哪些團隊？和其他選擇怎麼比？

SPACE 是給工程團隊用的基礎建設，不是打開就能用的應用程式。依官方安裝文件，本機部署需要 Linux x86_64 且支援 KVM 虛擬化的主機，還需要 Docker、btrfs 等環境，無法直接在 macOS 上執行。換句話說，公司裡至少要有熟悉 Linux 與 Kubernetes 的工程師，才有辦法架起來並長期維護。

和商業託管沙盒相比，開源自建最大的好處是資料與執行環境都在自己掌控之中，也不用按使用量付費給第三方；代價是安裝、升級、監控與資安修補都要自己負責。至於商業託管服務的價格，各家方案差異大，本文不做推估，建議依實際用量向供應商詢價後再比較。

導入 Perplexity SPACE 前，資安與維運要評估什麼？

開源不等於零成本，也不等於自動安全。以下是我們建議企業在導入前逐項確認的重點。

1. 版本成熟度：官方文件把 0.8.0 定位為公開基準版本，0.9.0 是最後一次規劃中的破壞性變更，1.0 才承諾穩定的介面與沙盒生命週期。現在導入要有心理準備，未來升級可能需要調整程式。
2. 主機與網路需求：需要支援 KVM 的 Linux 主機。若使用雲端虛擬機，要確認是否支援巢狀虛擬化，這會影響主機選型與成本。
3. 對外連線政策：沙盒預設能連到哪裡、要開放哪些網域，必須由維運人員明確設定。官方的連線政策設定不接受萬用字元網域，需要逐一列出允許的對象。
4. 帳號與金鑰管理：不要把公司的雲端金鑰、資料庫密碼直接放進沙盒。應參考 SPACE 的設計，把憑證留在沙盒外，並保留存取紀錄。
5. 監控與稽核：AI 在沙盒裡做了什麼、連到哪些網站、產生哪些檔案，都要有紀錄可查，出事時才能追溯。
6. 人力與維運：要有人負責升級、修補漏洞與處理故障。如果公司沒有固定的基礎設施人力，商業託管服務可能比自建更划算。

台灣企業可以怎麼用 Perplexity SPACE？非技術企業又該怎麼理解？

有工程團隊的企業：從內部低風險任務開始

如果公司已經在做 AI 自動化，建議先挑「AI 需要執行程式、但資料敏感度較低」的任務做概念驗證。例如：財務或業務部門請 AI 讀取匯出的 Excel 報表、計算並產生圖表；IT 部門讓 AI 在沙盒裡測試腳本，再由工程師確認後才上線；行銷部門讓 AI 整理公開網站資料並產生分析報告。這些任務都需要「讓 AI 動手」，放在沙盒裡執行，既能發揮 AI 的效率，也能把失誤控制在小範圍內。

概念驗證期間，建議同步記錄三件事：沙盒建立與執行的實際速度、每月主機與人力成本、以及資安團隊對連線與憑證設計的意見。累積兩到四週的數據後，再決定要擴大自建還是改用商業服務。

沒有工程團隊的企業：看懂趨勢，問對問題

多數台灣中小企業不需要自己架 SPACE，但這個趨勢值得理解。可以把沙盒想像成「給 AI 員工一間獨立的實驗室」：AI 可以在裡面盡情做實驗，就算打翻試管也不會燒到辦公室。未來企業評估任何會「自動執行動作」的 AI 工具時，都可以向供應商問三個問題：AI 在哪裡執行程式？出錯時能否復原？帳號密碼會不會被 AI 直接看到？能清楚回答的供應商，通常在安全設計上比較成熟。

如果不確定公司目前適合從哪一類 AI 工具開始，可以先做一次免費的 AI 企業健診，盤點各部門的流程與資料敏感度；若希望讓主管與同仁理解 AI 代理的能力與風險，也可以安排 企業 AI 內訓，以實際案例說明哪些工作適合交給 AI、哪些環節一定要保留人工確認。

常見問題

Perplexity SPACE 可以免費商用嗎？

可以。SPACE 採用 Apache 2.0 授權，允許免費使用、修改與商業用途，但需保留授權與版權聲明。要注意的是軟體本身免費，主機、網路與維運人力仍是實際成本。

SPACE 就是 Perplexity Computer 正在用的同一套系統嗎？

Perplexity 部落格表示 Computer 的工作階段全部執行在 SPACE 上，GitHub 儲存庫也以同樣名稱與架構描述發布。不過官方尚未公布開源版本與正式環境版本是否完全相同，也尚未發布正式的開源公告文章，建議以儲存庫內容為準。

一般筆電或 Mac 可以安裝 SPACE 嗎？

依官方安裝文件，需要支援 KVM 的 Linux x86_64 主機，安裝說明無法直接在 macOS 上執行。若使用虛擬機，必須支援巢狀虛擬化並開放必要的裝置。

有了沙盒，AI 代理就完全安全了嗎？

不是。沙盒的作用是限制出錯或被攻擊時的影響範圍，無法保證 AI 不會判斷錯誤或被提示注入攻擊誘導。企業仍需要搭配連線政策、權限管理、操作紀錄與人工審核，才能形成完整的防護。

非技術企業需要關注 SPACE 嗎？

不一定要自己使用，但值得了解這個趨勢。未來採購 AI 代理類工具時，詢問供應商如何隔離執行環境、如何保護帳號密碼、出錯能否復原，是判斷工具安全成熟度的實用方式。

資料來源

• GitHub：perplexityai/SPACE 儲存庫與 README
• SPACE 官方文件：Versioning and compatibility
• SPACE 官方文件：Install and configure locally
• SPACE 官方文件：Operator egress profiles
• Perplexity 部落格：Making SPACE: Secure and efficient runtimes for long-running agents
• SiliconANGLE：Perplexity launches secure sandbox to make AI agents secure and powerful