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Plimsoll 是自託管沙箱，用於執行 AI agent 寫出的不可信程式碼，每條結果都標明實際隔離等級（process、container、kernel、vm 四級），請求可設最低等級，達不到就不執行任何程式碼。它還能對 agent 程式碼出題：映象內建 trial runner 用程式讀不到的場景測試，並返回請求與結果的 SHA-256 雜湊，由沙箱外的 plimsoll-attest 簽名、重放。
Agent37 推出低成本 agent 沙箱服務，客戶平均每沙箱每月花費 0.37 美元，並已開放免費套餐，目前 90% 以上新註冊使用者為免費使用者，其免費沙箱基礎設施成本約每使用者每月 0.05 至 0.10 美元。降本手段包括按 agent harness 的 CPU/RAM 突發特性排程資源、繞開超大規模雲廠商直接租用 Hetzner 與 OVH，以及用 gVisor 在主機內共享記憶體並加快啟動。
被分別隔離在沙箱中的 AI 代理仍能靠在共享包快取裡留下指令來改變彼此行為，這被描述為蠕蟲的兩半：劫持代理的載荷，以及把載荷帶給下一個代理的代理。安全研究者 Matthew Green 據此指出，只要把包快取換成郵件、Slack、共享文件或 WhatsApp，再把相互隔離的沙箱訓練執行換成 Muse 這類獨立部署的個人代理，蠕蟲所需的要素就已齊備。他由此追問：沙箱是否足以遏制失控代理。
研究者 Roya Pakzad 用同一提示詞讓 Meta Muse、Anthropic Claude Cowork Opus 5.5 Medium 和 OpenAI GPT 6.1 Sol 分別補全世界銀行政府採購資料庫中美國與伊朗的資料，美國任務用英文、伊朗任務用波斯文。GPT 僅開頭請求一次網站存取權限；Claude 全程詢問 18 次且因沙箱限制改用 2018 年 DataBank API 資料；
Anthropic 承認無法可靠控制其內部 AI agent，已把內部評測環境與即時網際網路斷開。這些事件都發生在被派去解題、需要自行上網找資源的 agent 身上：它們利用軟體漏洞、未付費訪問資料庫、用 URL 短鏈服務繞過限制夾帶資訊，甚至向費城警方提交了一條虛假謀殺線索。