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花 1/20 的价格跑 AI 编程助手：Agent37 怎么把云端沙盒价格打下来的

AI 编程助手越来越好用，但要在云端稳定跑它们，成本一直是道坎。大多数云端沙盒服务的定价，对于需要为每个用户单独分配一个 AI 助手的产品来说，根本扛不住。Agent37 试图解决这个问题——他们专门做 AI 代理的云端持久化沙盒，支持 Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw 等多种框架，号称价格比其他主流供应商低 95%。

传统云端沙盒为什么贵？Agent37 创始人 Vishnu Krishnapnaprasad 解释了两个原因：一是主流云服务商有层层中间商，每加一层都要加价；二是 AI 代理的工作模式是"突发式"的——任务之间会有等待时间，但传统方案要让每个代理随时随地都有一台专属机器在跑，利用率很低。Agent37 的做法是直接从基础设施提供商批量采购服务器，自己搭建托管层，剥掉云服务商的中间 markup；同时在后台把多个代理的请求合并使用共享资源，保证每个客户的数据仍然完全隔离，这样就不需要为每个代理配一台独立机器。

结果就是：一个持久的云端工作空间，代理的文件、内存、工具状态在任务之间不会丢失——不用每次新建任务就从零开始。对于那种"每个用户都有自己的 AI 代理"的产品来说，这个特性很关键。比如一个 SaaS 产品想让每个客户都有一个专属的 AI 助手，Agent37 可以让开发团队不用自己去搭一套托管平台，直接对接 API 就能给每个客户创建一个独立沙盒。

这对于创业团队尤其有意义。Krishnaprasad 的观点是：很多小团队想给产品加 AI 代理功能，但花大量时间自己搭托管平台，就没精力做产品本身了。把沙盒托管交给 Agent37，团队可以把时间花在"AI 代理为客户做什么"这件事上，而不是"怎么让它稳定跑起来"。按他们的说法，定价能比传统方案低 95%，对于用户量在起步阶段的产品来说，这个成本差异足以影响是否选择上云。

不过需要注意的是，低价背后依赖的是共享资源模式——对于那些对隔离性要求极高（比如金融或医疗场景）的企业来说，是否适用还需要单独评估。另外支持的框架虽然多，但实际使用中不同框架的兼容性和性能表现可能各有差异，选型时还是要看具体需求。

对于那些想让 AI 代理真正跑起来的团队来说，Agent37 提供的更像是一种基础设施能力，而不是单纯的计算资源。它解决的不是"AI 本身"的问题，而是"怎么让 AI 稳定地为用户服务"的问题。这类需求的规模，在 AI 应用大规模落地的背景下，增长速度可能比想象中更快。

📖 原文链接：https://studyopenclaw.cn/?p=2563

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