让 Agent 自己写代码：Code Interpreter 的原理与安全沙箱副标题：从 ChatGPT Code Interpreter 原型到企业级 Agent 沙箱方案的全链路拆解第一部分：引言与基础 (Introduction Foundation)1. 引人注目的标题 (Compelling Title)没错，主标题就是：让 Agent 自己写代码：Code Interpreter 的原理与安全沙箱，副标题补充了从原型到企业级的全链路内容，因为单一讲原型太浅，单一讲安全太干，结合起来才是读者真正需要的。2. 摘要/引言 (Abstract / Introduction)2.1 问题陈述你有没有见过这样的场景：ChatGPT 在回答数学问题时，算错了两位数的乘法；让它生成 Excel 数据透视表的结果，表格行数和公式都不对；甚至让它做个简单的Python爬虫脚本，拿到手的代码要么语法错误，要么有死循环，更可怕的是，里面可能还藏着读取你本地隐私文件的恶意片段？这可不是 OpenAI 独有的问题——所有仅依赖 LLM“大脑推理+静态知识”的 Agent，在面对“精确数值计算、大规模数据处理、复杂逻辑验证、外部工具调用的副作用控制”这四类任务时，都会表现出明显的“能力天花板”：精确性不足：LLM 本质是概率语言模型，即使是 GPT-4o 也会在计算大数阶乘、浮点数