Agent Space通过工作空间级物理隔离、沙箱容器隔离和精细化权限策略实现数据互不干扰：每个Workspace独占AgenticFS实例、专属挂载点、独立配额与QPS限额；Agent运行于只读挂载+私有可写路径的轻量容器中，动态配额卷仅自身可见；权限需结合Workspace角色与RAM自定义策略双重控制，阻断越权访问。
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在Agent Space中确保不同AI智能体或团队成员的数据互不干扰、无法越权访问，是生产环境稳定运行的基本要求。数据隔离失效可能导致模型训练数据泄露、会话上下文混用、配额被异常耗尽等严重后果。
工作空间级物理隔离
每个Agent Space在底层由独立的AgenticFS文件系统实例承载，【一个Space对应一个专属挂载点+独立配额+独立QPS限额】。该设计从存储层切断跨空间数据通路——即便两个Workspace位于同一地域，其底层存储元数据、数据块、日志流也完全不共享。
创建Workspace时系统自动为其分配唯一ARN，并绑定专属SLS Project与云监控工作空间，所有轨迹日志、调用链、评估结果均按ARN路由写入，不存在跨空间日志混写可能。
多租户沙箱容器隔离
每个Agent在Workspace内启动时，都会被调度至专属持久化容器中运行：
方法一：通过AgentLoop调度器拉起轻量级容器镜像，工作空间目录以只读方式挂载进容器根文件系统，/tmp与/home目录为容器私有可写路径，重启后自动清空；
方法二：对需长期状态保留的Agent（如记忆库服务），启用AgenticFS动态配额卷挂载，该卷仅对该Agent容器可见，宿主机及其他容器无法ls或mount该路径；
【注意：容器内执行df -h看到的磁盘容量，即为该Agent单独分配的配额上限，超限将直接触发ENOSPC错误，不会挤占他人空间】。
权限策略精细化控制
第一步：进入目标Workspace → 点击左侧“成员管理” → 查看当前角色列表；
第二步：对需限制数据访问的成员，将其角色设为“只读成员”，此时该账号登录后：无法打开任何代码编辑器、不可执行终端命令、不能上传/下载/删除任何文件；
第三步：若需进一步禁止访问特定资产（例如某条Prompt或某个评估任务），必须返回RAM控制台，为该用户附加自定义策略，明确拒绝"agentloop:GetPrompt"、"agentloop:ListEvaluationTasks"等细粒度Action；
这一步不可跳过——仅靠Workspace角色无法阻断对MSE AI治理中心内Prompt资源的API直连访问。
