深度研究｜Agent 沙箱技术核心架构方案：从 microVM 隔离到硬件加速快照的七层设计
基于视频《为什么沙箱成了 AI 圈最卷的新基建》的深度延伸调研。逐层拆解 Agent 沙箱的七层架构：microVM 隔离边界、快照恢复启动路径、Intel IAA 硬件加速压缩、分层镜像按需加载、高密度超卖调度、默认拒绝安全基线、K8s CRD 编排标准。锚定 Firecracker NSDI'20、Sabre OSDI'24、DeepSeek DSec arXiv 2609.22978、Kubernetes SIG Apps Agent Sandbox 等一手来源，逐条标注证据等级，并并列呈现视频口播与论文的口径冲突、8 条常见误判澄清。
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算力芯片格局速览：GPU、ASIC 与推理卡的分工
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一篇读懂 Embedding：文本如何变成向量
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microVM 技术全景与选型：Firecracker、Cloud Hypervisor、QEMU microvm、Kata Containers、crosvm 的架构原理与接入方案
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长上下文常被当成大模型的头号卖点，但它有三层代价：平方级注意力计算、线性增长的 KV Cache 显存，以及塞得进去未必用得好的召回衰减。本文讲清长度受限的原理、显存的估算方法与三条扩长路线，并给出上下文预算分配的实操建议。
LeetCode 146. LRU 缓存：哈希表 + 双向链表的经典组合拳
LRU 缓存要求 get 与 put 都做到 O(1)，单靠哈希表或单靠链表都做不到。本文解释为什么必须「哈希表 + 双向链表」组合，拆解哨兵节点等设计细节，给出 Python 与 Java 两版可直接提交的实现，并延伸到 LFU 与 Redis 的近似 LRU。
大模型服务的缓存体系：前缀缓存与语义缓存
「LLM 缓存」其实指两种东西：推理层的前缀缓存复用已算好的 KV Cache，几乎零风险；应用层的语义缓存按问题含义命中旧答案，省钱但可能错。本文对比两者机制与适用场景，给出先做前缀缓存的行动顺序。