SeaVerse 是 SeaArt 旗下的一家游戏初创公司，正构建一个可玩 AI 体验平台。用户可以用自然语言描述想法，生成轻量游戏、角色聊天、交互应用，并能分享或二次混改他人的创作。每个创作都要经历「生成、运行、预览、调试、发布、混改」这条链路，任何一环缓慢或不稳定，用户立刻能感知到。

对基础设施来说，真正的难点在于：每个创作都是独立的多租户沙箱负载，既要强隔离又要低延迟，还要具备可观测性和灵活成本。此前 SeaVerse 尝试过多种沙箱方案，但要么内核隔离深度不够，要么在多租户环境下缺少原生可观测性，出问题时排障成本极高。最终他们选择了 Google Kubernetes Engine（GKE）搭配 GKE Agent Sandbox。

GKE Agent Sandbox 是 Kubernetes 原生的沙箱原语，专为 Agent 代码执行和计算机操作设计。SeaVerse 用 Kata Containers + Cloudhypervisor（microVM）作为运行时，同时支持切换到 gVisor，在微VM与 gVisor 之间灵活选择隔离运行时。gVisor 提供内核级隔离，同时保留 Kubernetes 编排模型，沙箱负载与集群其他部分共用同一套调度、监控和运维体系。在 GA 阶段，GKE Agent Sandbox 每集群每秒可分配最多 300 个沙箱，90% 的分配在 200 毫秒内完成。

可观测性改进是显著收益。之前沙箱失败时基本是「黑盒」，只能看到有问题，却不清楚运行状态、指标和失败信号。现在 Google Cloud 的原生日志和监控可以直接深入到沙箱环境内部，让团队能更快定位问题，也能更清晰地管理多租户负载。

成本也是关键。过去实现安全沙箱依赖特定服务器类型，资源匹配不够精细。GKE Agent Sandbox 允许在普通云 VM 上运行安全隔离负载，资源分配更灵活，基础设施成本最高降低了 60%。存储方面，新架构支持持久化文件系统，创作者可以跨会话保留并继续完善作品，这不是所有沙箱方案都能做到的。

SeaVerse 的长期目标是支持超过一百万个沙箱。接下来他们还在探索更多 Google Cloud 工具：用 Gemini 和 Agent 模型辅助分析创作表现，用 BigQuery 的 AI/ML 能力做流失预测、LTV/ROI 预测和用户分群，用 Imagen、Veo 等多模态模型支持素材分析与智能创作。对创作者而言，最终体验就是「打开快、响应快、能持续构建」，而这正是 GKE Agent Sandbox 提供的底层保障。