我们给自己搭了个 AI Coding 工作台 —— 用 GitHub Actions 当沙箱

Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0800

起因

我们团队这一两年用 AI 做编码工作的比例越来越高。最初是本地跑 Claude Code 之类的 CLI,后来发现一个实际问题:我每开一个 agent 任务,我的笔记本就被它占着。Agent 在 build、跑测试、改文件、思考下一步;我同时想做点别的事,CPU 风扇就开始嚎叫。更别说想同时开五个 agent 跑五件不相关的事了。

更难受的是协作。我跑了一个有意思的 agent 流程,想给同事看看进展,只能截图或者复制粘贴对话。同事想接手,我得把工作目录的状态打包给他。每次都像在邮件附件里来回传 word 文档。

我们要的其实是一个远端、可分享、可扩展的 AI Coding 工作环境——本地 IDE 仍然在,但 agent 长时间任务跑在某个"别处",我们只是订阅它的进度。像 Anthropic Managed Agents 那种调一下 API、流式拿事件的体验,但跑在我们自己的基础设施上,用我们自己的密钥、连我们自己的内部工具。

我们看了几条路:

自己搭一套 K8s 沙箱集群。 技术上行得通。但镜像、网络、配额、安全加固、跨区,光这一摊够开一个团队做一年。我们才几个人。
用 Replit / E2B / Modal 之类的现成沙箱。 数据要走第三方,与 GitHub 的集成又要拼凑。
直接调 Anthropic / OpenAI 的现成 managed agents。 不能用我们内部的 MCP server,不能用我们改过的 system prompt,不能用我们自己的工具策略,且数据走外。

最后我们绕回到一个看起来不大像主流答案的方向:用 GitHub Actions 的 runner 当沙箱。

听起来有点奇怪。GHA 一向是 CI/CD 的工具,有 6 小时硬性超时,runner 是临时的,不像是给长任务设计的。但仔细想想,它已经具备我们要的几乎所有性质:

Agent on 王占伟

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