- 沙箱（Sandbox）：Agent 现在运行在真正隔离的环境里，能执行命令、读写文件。
- 技能（Skills）：Agent 可以在任务需要时按需加载专业知识，而不必把所有东西都塞进上下文。
第一次了解 LangBot？ LangBot 是一个开源的大模型机器人平台（GitHub 15k+ stars），让你用一个实例就能把 AI 聊天机器人部署到 QQ、微信（个人微信 / 企业微信）、飞书、钉钉、Discord、Telegram、Slack 等十几个平台。它把 20+ 大语言模型（OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek 等）接入 13+ 即时通讯平台，内置 Agent、RAG 知识库、MCP 支持和插件生态。你可以用一条 Docker 命令自部署，也可以在 LangBot 云上使用托管版本。
📦 沙箱：给 Agent 一个真正的工作空间
在此之前，LangBot 的内置 Agent 只能调用预先定义好的工具。它无法”打开终端跑一条命令”，也无法”把中间结果写到文件里再读回来”——而这恰恰是人类开发者每天都在做的事。 v4.10.0 引入了全新的 Box Runtime。它给 Agent 提供一个隔离的沙箱环境，内置六件套原生工具：
有了这套工具，Agent 就能像开发者一样：跑一段脚本、把输出存到文件、再读回来分析、对结果做二次处理。整个过程都发生在隔离环境内，不会污染宿主。
可插拔的后端
沙箱的执行后端是可插拔的，LangBot 会根据部署环境自动选择：- Docker：启动一个独立的
langbot_box容器，通过 WebSocket 与主进程通信。适合容器化部署。 - nsjail：基于 Linux namespace 的轻量级隔离，无需额外容器。适合裸机或单容器部署。
- E2B：云端沙箱，把执行放到远端隔离环境。
box.enabled 是总开关，开启后 LangBot 会自动探测并选用最合适的后端，探测失败时优雅降级。
它还托管 MCP Server
除了原生工具，Box Runtime 还承担一个重要职责：托管 stdio 模式的 MCP Server。 过去 stdio 模式的 MCP Server 需要在主进程里直接拉起子进程，既不安全也不好管理。现在它们统一跑在沙箱内，与 Agent 的执行环境共享同一套隔离边界。http / sse 模式的 MCP 不受影响，照常工作。
🎯 技能：按需加载的专业能力
第二个大更新是技能（Skills）。 随着 Agent 能做的事越来越多，一个老问题浮现出来：上下文窗口是有限的。如果把所有可能用到的指令、流程、参考资料都塞进系统提示词，上下文很快就会被撑爆，而且大部分内容在当前任务里根本用不上。 技能的设计思路很直接——平时只看目录，用时才翻书。 一个技能（Skill）是一个按需激活的指令包，包含：- 提示词：告诉 Agent 这个技能是做什么的、什么时候用
- 流程：完成某类任务的步骤
- 脚本：可直接执行的辅助脚本
- 参考文件：API 文档、模板、示例等
activate 动作即时拉取该技能的完整内容。
- 上下文精简：不相关的技能内容不会占用窗口。
- 能力可扩展：想给 Agent 加一项新本领？写一个技能包即可，不用改核心代码。
- 即时生效：技能在任务执行中动态加载，无需重启。
🧩 4.9.x 期间已提前到位的能力
以下几项原计划随 v4.10.0 发布，但已在 4.9.x 系列中提前上线：- 插件扩展页面：插件可以通过 iframe + Page SDK 渲染自定义 UI（@TyperBody，#2107）
- 监控：反馈与消息 ID 关联，并支持反馈数据导出（@6mvp6，#2120）
- 安全加固：修复路径穿越问题，移除了一个需要鉴权的 RCE 端点（@sebastiondev，#2087 / #2178）
🚀 如何启用
沙箱需要一个执行后端，按部署方式不同：- Docker：运行
docker compose --profile all up，会一并启动langbot_box容器。 - 手动 /
uvx：自动以 stdio 子进程方式运行，无需额外操作。 - LangBot 云：开箱即用，沙箱已经为你配置好，无需安装。
box.enabled: false 即可——此时内置工具、技能的创建/编辑，以及 stdio 模式的 MCP 都会停用；http / sse 模式的 MCP 不受影响。详见沙箱文档。
此外，本次更新将插件 SDK 升级至 langbot-plugin 0.4.1。