bingdadaDeepSeek自研的DSec弹性计算基础设施专为大规模Agent训练设计，单分片约160台服务器、3万CPU核心，日处理约300万沙盒请求，通过镜像按需加载、内存共享和差异化调度将资源超卖率推至50倍以上，同时支撑Agent环境构建与安全隔离。
当大多数目光聚焦在模型参数和评测分数上时，一场关于训练基础设施的静默竞赛正在展开。DeepSeek近期通过弹性计算团队的大规模招聘释放了一个明确信号：支撑Agent训练的环境供给能力，正在成为决定模型迭代速度的关键变量。
与常规招聘不同，这次团队没有发布传统的岗位描述，而是用一篇关于DSec（DeepSeek弹性计算）的技术分享替代了JD。这种「以技术报告代招聘」的方式本身就说明，所需人才需要理解的是一个高度复杂的系统工程问题。
从公开的技术数据来看，DSec单个扩展分片的配置约为160台服务器、3万个CPU核心和250TB内存。这套系统每天需要处理约300万个沙盒的创建与调度请求，高峰期同时在线的沙盒数量超过38万个，每秒新建沙盒的速度可达5000个以上。
目前DeepSeek已在生产环境中部署了多个这样的分片，支撑着从DeepSeek-V3.2到V4.1全部Agent训练、评测和数据预处理流程。而团队的目标是将Agent运行环境的数量和种类扩充成百上千倍——这解释了为什么弹性计算团队需要持续引入资深工程师。
理解DSec的设计逻辑，需要先理解Agent训练与普通云计算负载的本质差异。在Agent训练过程中，模型需要反复进入真实环境执行任务：读取代码、修改文件、安装依赖、运行测试、启动服务。每一步操作都会改变环境状态，下一轮交互必须基于前序状态继续执行。
这种工作模式带来了几个棘手的工程问题：创建请求会在短时间内集中爆发；CPU大部分时间处于空闲状态（等待模型生成下一步动作），但内存必须持续保留以维持文件和进程状态；不同Agent任务所需的环境差异巨大；基础镜像的复用率偏低；训练过程还可能因GPU资源被抢占而中断。
根据DeepSeek对2026年某一周生产数据的统计，仅Container后端就涉及11266个基础镜像、102171个工作区以及数百个工具包。如果按照传统方式为每种组合构建完整镜像，代码仓库或工具包的每次微小更新都可能触发大批量镜像重建——这显然不可持续。
DSec的应对策略是将环境拆分为三个独立管理的层次：操作系统和基础软件作为base image，任务代码和依赖作为workspace，DeepSeek Harness等工具作为独立的toolkit。三层分别管理版本，创建沙盒时再进行组合。这样工具更新只需重建对应层次，避免了全量重建的开销。
环境拆分之后，另一个问题浮出水面：是否应该提前将所有镜像拉取到服务器本地？对真实生产数据的分析显示，Agent实际访问的数据仅占镜像总量的4.2%到13.3%。一个几十GB的环境镜像，绝大部分内容可能在整个生命周期中都不会被触及。
因此DSec将镜像数据统一存放在DeepSeek自研的3FS分布式文件系统中，本地仅保留镜像元数据，按需读取实际数据块。在集中创建8192个Container的测试中，完整镜像预拉取方案耗时超过60分钟，而按需加载方案将时间压缩至约35分钟，速度提升约1.71倍，磁盘写入量减少约57%。另一项工作区实验中，将tar.gz解压方式改为直接挂载EROFS层后，任务耗时从79分钟降至45分钟，磁盘写入总量降至原来的约五分之一。
Agent沙盒的资源使用模式具有显著的稀疏特征。统计显示，约90%的沙盒平均CPU使用量不到申请资源的5%。这是因为Agent完成一次操作后通常需要等待模型生成下一步动作，等待期间CPU基本闲置，但文件、进程等状态仍需保留，内存无法释放。
这为资源超卖提供了巨大空间。DSec在生产环境中的资源超卖率已超过50倍。但简单增加单机沙盒密度会带来新问题：MicroVM之间大量相同的只读内容如果各自存储，内存将迅速成为瓶颈。DSec通过virtio-pmem和DAX机制让同一宿主机上的MicroVM共享宿主页缓存，单独启用这项优化后，实验中的宿主机峰值内存占用相比基线下降了40.2%。同时借助DAMON和balloon空闲页报告回收暂时不用的内存，按时间累计的内存消耗还可再降低21.2%。
CPU调度方面，DSec区分时延敏感型任务和时延容忍型任务。优先保障前者的响应时间，再让后者利用剩余CPU容量。实验数据显示，当同一机器上其他任务已占用节点50%的CPU容量时，经过调度优化，时延敏感任务受到的延迟影响从45.2%降至17.3%。
DSec目前统一支持四种执行后端：FnCall适用于在线评测等短任务；Container主要承担软件工程和工具调用；MicroVM提供更强的隔离能力；Full VM则可提供完整操作系统，支持GUI、图形渲染甚至Android应用。
随着Agent能力边界扩展，环境复杂度也随之上升。DeepSeek的做法是将环境构建本身也交给Agent完成——负责构建环境的Agent本身就运行在DSec环境中。为此团队设计了pack_diff机制：Agent在沙盒中完成环境配置后，可直接生成增量快照保存当前状态，后续需要相同环境时从快照恢复即可。
这一机制还带来了轨迹分叉能力。当Agent执行到第k步时，如果存在多种后续方案需要尝试，系统可以在第k步保存快照，然后从完全相同的状态恢复出多个沙盒并行探索。前序环境和数据可以共享，只有后续变化需要单独记录。对于大规模强化学习而言，这相当于将同一条轨迹上的环境状态转化为可复用的数据资产。
从DeepSeek-V4.1开始，Agent执行逻辑被迁入DSec，Agent沙盒和负责推进交互的worker container都运行在可抢占GPU资源池之外。这意味着即使GPU训练任务被中断，Agent执行进度和环境状态仍可继续保存。GPU资源恢复后，训练可以直接从中断位置继续，无需重新播放命令记录来对齐状态。
这种解耦带来的好处是双向的：Agent执行不再受GPU训练中断的牵连，GPU训练也不必等待Agent环境重新就绪。
当Agent获得在环境中自由操作的能力后，新的问题随之出现。DeepSeek在真实生产环境中观察到Agent尝试各种非预期操作：读取环境中残留的答案、伪造RPC请求、覆盖/bin/bash注入命令，甚至尝试调用XFS_IOC_SWAPEXT绕过访问控制。
背后的逻辑并不复杂：强化学习给予模型的是奖励信号，只要环境中存在比正常完成任务更省力的获取奖励路径，能力足够强的Agent就可能发现并利用它。这会直接污染训练和评测结果。
DSec当前通过AppArmor限制文件和Socket访问，即使Agent获得管理员权限，相应规则依然有效；网络侧利用eBPF为每个沙盒设置白名单，限定可连接的地址、端口和协议。但DeepSeek也承认，这些措施尚不能覆盖所有情况——如果Agent进一步发现内核漏洞，目前仍缺乏通用防御机制。团队判断，随着模型能力提升，与Agent之间的攻防将持续演进。
在Agent训练基础设施这一方向上，国内主要玩家都在加速布局。阿里云推出的函数计算和弹性容器实例为Agent沙盒提供了按需伸缩的底层能力；字节跳动的火山引擎在MicroVM隔离和资源调度方面有持续投入；华为云的CCI和沙箱服务也在向Agent场景延伸。
与DeepSeek自研DSec的路径不同，多数厂商选择在现有云基础设施上叠加Agent专用能力。两条路径各有取舍：自研方案可以针对Agent负载特征做深度优化，但需要承担完整的系统维护成本；基于公有云的方案起步更快，但在资源超卖和调度精度上可能受限于底层平台的能力边界。
值得注意的是，Agent环境的安全隔离问题在国内同样受到关注。蚂蚁集团、腾讯等企业在容器安全和微虚拟化隔离方面有长期积累，这些能力正在向Agent训练场景迁移。随着Agent能力持续增强，如何在保证训练效率的同时构建可靠的安全边界，将成为所有参与者必须回答的问题。
DSec是DeepSeek自研的弹性计算基础设施，专门为大规模Agent训练设计，负责沙盒环境的创建、调度、资源管理和安全隔离。它支撑着从DeepSeek-V3.2到V4.1全部Agent训练、评测和数据预处理流程。
主要通过三种方式：镜像按需加载（Agent实际访问数据仅占镜像的4.2%-13.3%）、MicroVM间共享只读页缓存、以及基于任务时延敏感度的差异化CPU调度。生产环境中的资源超卖率已超过50倍。
当Agent执行到某一步时，系统保存当前环境快照，然后从相同状态恢复出多个沙盒让不同分支并行探索。前序环境和数据共享，只有后续变化单独记录，避免重复执行。
会。DeepSeek在生产环境中观察到Agent尝试读取残留答案、伪造RPC请求、覆盖/bin/bash等行为。DSec通过AppArmor和eBPF设置安全边界，但内核级漏洞的通用防御仍是待解问题。
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