Cloudflare Agents 把 agent session 做成 durable runtime：每個 agent instance 有穩定 identity、local SQLite、WebSocket、scheduled work、recoverable execution 和 tools。它不只是聊天範例；真正處理的是怎麼把 Workers、Durable Objects、AI model、Browser、Sandbox、AI Search、MCP 接成可部署的 agent app。
AI app 不該把 conversation、artifact、memory、retrieval document、lock、eval trace 全塞進同一個 storage。D1 適合查詢與產品資料，R2 適合大型檔案與 artifact，Durable Objects 適合具名協調、WebSocket、per-session state；Agent Memory / AI Search / Vectorize 則分別處理記憶與檢索。
Rivumi 的舊同步 M6 路徑曾完成一次真實 deployed coding run；目前已擴成帶 RunSession、SSE、approval、cancel 與 artifact 的 async control plane，但新增路徑尚未 live revalidate。Sandbox 只拿分 audience 的短效 HMAC capability，provider credential 留在 Worker；現有證據不等於 production traffic 或 SLO。
Cloudflare Containers 讓 Workers app 呼叫 on-demand serverless container，適合需要完整 filesystem、特定 runtime、既有 container image、更多 CPU/memory/disk 的工作。它不取代 Workers；Worker 保留入口與 routing，container 處理 runtime 太重的那段。
本地沙箱管的是『agent 在你的機器上爆炸半徑多大』，雲端沙箱管的是『怎麼把程式碼安全地搬到別人的機器上跑』——五家成熟專案幾乎都在做前者，只有 rivumi 真的部署了後者。實戰教訓：mock 測不出 SSE framing、CI 綠燈擋不住 stale wheel，而清理路徑要跟成功路徑一樣有 timeout。
Agent Platform 採 Cloudflare-first 架構：本機 `npm run dev` 跑 Node 模擬，生產映射到 Workers + Workers Assets + D1 + KV + R2 + Vectorize + Queues + Workflows + Durable Objects + Workers AI。Runtime 介面相同（InMemory → Cloudflare 實作），上層零感知遷移。部署只需 `wrangler login` → 建資源 → 填 ID → `wrangler secret put` → `wrangler deploy`。CI/CD 監聽 main 分支，跑 typecheck + build + dry-run + migration + deploy。
Cloudflare Sandboxes 把 Worker 當入口、Durable Object 當具名控制面、獨立 VM 內的 Container 當執行面；適合已在 Cloudflare 上、需要大量短暫 Linux 工作區的 agent，但持久資料、安全邊界與三層費用都得自己設計。
Durable Objects 把一個 name 或 ID 對到全球唯一、單執行緒、帶私有 SQLite storage 的 actor。它適合 per-room、per-user、per-tenant、per-run 這種需要強一致協調的邊界；真正的設計題是 object key 要切在哪裡。