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AgentENV：Kimi K3 背后的超大规模智能体执行环境架构与实践

AgentENV（AENV）是清华大学计算机系 KVCache.AI 团队与月之暗面联合研发的面向智能体的分布式执行环境，目前已在 GitHub 开源。AI Agent 在强化学习训练、模型评测与在线服务中，需要在真实的软件环境中执行复杂操作（读取代码、安装依赖、与数据库交互等），而现有沙箱平台普遍面临成本高、可扩展性有限的瓶颈。 AENV 提出了一套创新解法：通过按需镜像拉取和分层块存储实现高可扩展性；通过内存复用、页面缓存共享及 Balloon 技术大幅提升单机部署密度；通过暂停快照功能显著提升资源利用率。目前，AENV 已深度服务于 Kimi K3 的强化学习训练，在生产环境中成功支撑了超 150 万镜像与 5000 万个执行环境的并发调用，极大降低了基础设施成本。