让 AI 回答问题不难，难的是让它真的动手：读写文件、调用工具、排查故障，甚至尝试修改代码。这些操作一旦直接碰到宿主系统，风险就会迅速放大。Flue 的思路是把沙箱——限制程序权限和影响范围的隔离环境——直接纳入 Agent 框架，让开发者在安排模型、工具和任务流程时，也明确代码在哪里运行。
它最值得注意的设计，是把 Agent 本身写成一个 TypeScript 函数。TypeScript 是带静态类型检查的 JavaScript。示例中的故障分诊 Agent 同时声明模型、本地沙箱、两项技能和 GitHub 工具，再接收“复现、诊断、核实并尝试修复”的目标，而不是预先写死每一步。Flue 还提供会话延续、故障恢复、子 Agent、MCP 服务连接和可观测性，并支持从本地 CLI 运行到部署在自选托管环境。换句话说，它押注的不只是怎样调用模型，而是把 Agent 的执行环境做成框架的一等组成部分。仓库材料未披露性能、安全测试或生产案例，因此目前更值得关注的是这一基础设施定位，而非已被验证的效果。