当AI开始安装依赖、运行脚本和操作浏览器，它需要接触的内容就不再只有一段提示词。Google Cloud的10月22日技术文章介绍，Agent Compute Engine为智能体提供硬件隔离的microVM执行环境，并把凭据与网络控制放到环境之外。发布材料将该产品标为预览，具体开放安排应以官方入口为准。
把需要做的工作与允许接触的资源分开
可以把执行环境理解为一张专门用于当前任务的工作台：放哪些资料、允许运行什么、结果保存在哪里，都能事先规定。模型负责提出下一步操作，平台负责限制它真正能访问的资源。文章中的架构并不等于小团队必须立即采购同类云产品。
模拟一次表格整理任务，可先复制必要的脱敏样本到独立目录，让流程只生成候选文件，由人确认后再进入业务系统。不要因为运行环境“隔离”，便把整家公司共享盘和所有账号一并交给它。隔离是否有效，需要从实际挂载、网络出口和权限配置检查。
凭据不要成为可读取的普通材料
官方文章的一项设计是让运行环境不持有后台服务凭据，通过外部控制环节完成授权访问。可供小团队借鉴的问题是：如果AI读到了恶意网页，或者脚本出现错误，它究竟能够接触到哪些账号和数据。
在评估自己的方案时，可检查日志是否输出密钥、任务资料是否夹带配置文件、网络访问是否超出需要范围，以及撤销授权后是否仍能继续调用。不能把“系统提示词里写了禁止泄露”当作访问限制已经落实的证据。
保存状态，不等于可以无限期占用资源
长任务可能在等待人确认时暂停，恢复后又需要原来的文件和执行进度。官方技术介绍讨论了这种工作与等待交替的负载。业务实现应分别规定任务状态保存多久、哪些数据到期清除、恢复时是否重新核对授权，而不是让临时环境永久堆积。
试用时先验证一次正常完成、一次暂停恢复和一次授权撤销。记录结果文件与业务对象的对应关系，再决定是否扩大使用。上述方法是本站建议，本次没有部署或测量该产品。延伸阅读：长流程中断后的状态恢复。