AgentENV 是一套专为大规模 Agent 环境运行而生的平台，它将海量 Firecracker 微虚拟机调度、快照、派生等能力集成在一起，面向 Agentic RL 训练提供一整套高效、弹性且低成本的解决方案。

平台支持跨机器、跨镜像的动态按需加载，配合本地磁盘热数据缓存与冷数据驱逐机制，实现超大镜像无需预热即可快速启动；闲置环境可在 100 ms 内暂停并释放资源，恢复时同样毫秒级完成。原生快照与 Fork 能力让环境可在 100 ms 内完成内存与文件系统增量快照，并可派生出多个独立沙箱供并行工作流使用，快照可落盘至 S3 或分布式文件系统以保证数据安全。高性能 I/O 通过 ublk 实现，同时共享宿主机页缓存，内存气球机制让宿主机在长时间运行后依然保持高超分比。

项目提供便捷的一键安装脚本与 Docker 部署方案，兼容 E2B HTTP API，可直接使用 E2B SDK，无需修改代码即可接入。支持 Linux 与 macOS，CLI 命令行一站式完成模板拉取、沙箱启停、暂停恢复与超时管理，适合研究团队与企业级 Agent 训练场景。

GitHub：github.com/kvcache-ai/AgentEnv