L06 练习
练习 1：设计实验验证「CodeAct vs 工具调用」的能力边界（设计实验类）
本课定性说了"代码比工具强"。设计实验量化：
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构造 5 个任务（难度递增）： - 简单：算一个表达式的值（工具和代码都能做） - 中等：对 10 条数据排序去重（工具要专门定义，代码一次搞定） - 难：分组统计 + 可视化（工具做不动） - 更难：多步数据处理管道（过滤→分组→排序→格式化） - 极难：递归计算（如斐波那契）
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对比： - 工具调用方式：只给
calculate(expr)一个工具，看哪些任务做不了 - CodeAct 方式：给沙箱，看哪些任务能做 -
预期：简单任务两者都能，复杂任务只有 CodeAct 能。
验收：输出能力对比表，标出每个任务"工具能/不能""CodeAct能/不能"。诚实标注：工具调用如果给够工具（分组工具、统计工具、可视化工具...）也能做，但每个新需求要加工具——这就是 CodeAct 的优势。
练习 2：升级沙箱到容器级
本课用进程级沙箱。升级到 Docker 容器级：
- 写一个 Dockerfile，只含 Python + 安全标准库。
- sandbox_exec 改为
docker run --rm --network=none --memory=256m --cpus=0.5执行。 - 对比进程级 vs 容器级：安全性、延迟、资源限制。
验收：容器级沙箱能执行代码且网络完全隔离（--network=none）。诚实标注：容器级延迟更高（启动容器约 1-2 秒），适合非实时场景。
需要 Docker 环境。没有 Docker 时标注"未实测"，给出实现方案。
练习 3：实现代码执行结果的缓存
同一个代码可能被多次执行（不同任务生成了相同代码）。实现：
- 代码 hash → 执行结果的缓存（dict 或 sqlite）。
- 相同代码直接返回缓存结果，不重复执行。
- 思考：什么时候缓存安全？（纯函数无副作用时；有 print/IO 时不安全）
验收：重复执行相同代码时命中缓存（执行次数不增加）。标注：只缓存纯计算代码，有 IO 副作用的不缓存。