机器与执行环境:让算力跟着任务伸缩
Agent 的工作最终都要落到机器上。crab 把算力和存储分开:机器可以随时增减、用完销毁,产物和上下文始终收在同一处。跑在哪台机器上,是一个可以随时改的选择,不是一次性的架构决定。
存算分离:机器可以丢,东西不会丢
执行环境只负责算,存储统一收在 fs9。同一个工作区被挂进任何一种执行环境,Agent 看到的都是同一份文件;跑完的产物、过程记录、交付物也都落回同一处。
- 沙箱回收、机器下线,都不带走任何东西
- 同一个任务换台机器接着跑,上下文不用重新喂
- 产物集中一处,不用在几台机器之间找「刚才那个文件在哪」
- 数据留在自己的存储里,不随执行环境流向别处
云沙箱:算力按需伸缩
默认每个任务开一台云沙箱,跑完即回收。并行几个任务就开几台,不需要提前规划规模,也不会有闲置占用。
- 环境彼此隔离,一个任务装坏了依赖不影响其他任务
- 每次都是干净环境,不受上一轮残留影响
- 依赖重、每次重装代价高的项目,可以留一台 Dev Box(持久沙箱)复用
- 常用环境可以固化成沙箱模板,起新沙箱直接用
远程节点:把你自己的机器变成算力
工位上的 Mac、机房里的 Linux、闲置的开发机,装上一个常驻程序就能接进来当执行环境。控制面仍在 crab,机器只出算力。
- 加机器就是加并发——横向扩容不需要换架构,也不需要买托管算力
- 那台机器上的私有环境、内网资源可以直接用,数据不必送出去
- 机器主动向外接入,不需要公网 IP,也不用为它开入站端口
- 每台机器有自己的并发上限,超出的任务排队等待,而不是把机器压垮
- 一条产线可以横跨多台机器并行,各自算各自的,互不抢资源
节点的在线状态、并发占用与环境情况在「我的节点」页查看。
云沙箱:不备机器也能扩
不想自己维护机器时,用托管沙箱按需扩并发:要用的时候起一个,用完销毁,不留运维负担。高峰期临时加量、平时不占成本。
怎么选
| 执行环境 | 什么时候用 |
|---|---|
| 云沙箱 | 默认。Auto 智能选路;要干净环境、要并行、不想操心回收 |
| Dev Box(持久沙箱) | 依赖重、每次重装太慢的项目 |
| 远程节点 | 要更多算力、要用某台机器上的环境或内网资源 |
| 本地机器 | 平台管理员直选宿主机——最快,但无隔离 |
这几种可以在同一条 swarm 产线里混用:分析在一台机器、开发在另一台、测试在沙箱。因为存储是同一份,谁在哪儿跑都接得上。