AI 分析
痛点：AI agent 在聊天里跑得通，但一旦需要浏览器、终端、装好的软件或重启后仍存在的文件，就无处安放，缺少低成本、可休眠的持久化运行环境。
目标用户：构建 AI agent 的独立开发者、小型 AI 团队，以及使用 Claude Code / Codex / OpenClaw 等工具的自动化重度用户
证据：Most AI agents work fine in chat until they need a browser, terminal, installed software, or files that survive a restart. ... The free plan includes three agents, and paid plans work out to about $1 per agent per month with no metering of messages, tokens, or compute time.
变现：按 agent 数量的订阅制（约 $1/agent/月）+ 免费额度获客；进阶可做团队版、私有部署、GPU/长时任务的用量加价
MVP：不做底层 micro-VM 编排，而是基于已有沙箱供应商（E2B/Daytona/Fly Machines）做一层轻封装：一键为 Claude Code/Codex 挂载持久化工作区（文件 + 已装依赖 + 浏览器），按 agent 订阅计费，2 周可出可用版本
竞品：E2B、Daytona、Modal Sandboxes、Runloop、Blaxel、Fly.io Machines、Cloudflare Containers/Sandbox、Morph
摘要：Maritime 团队发布面向 AI agent 的持久化云计算机，每个 agent 独占一个空闲休眠、有任务唤醒的 micro-VM，兼容 OpenClaw、Claude Code、Codex 等，免费档 3 个 agent，付费约 $1/agent/月且不计 token 与算力用时。帖子点出了 agent 需要浏览器、终端和可跨重启文件的真实缺口，但属于团队自我推广，无第三方付费或收入数据佐证。该赛道已有 E2B、Daytona、Modal 等一众玩家，独立开发者更适合从垂直封装或体验层切入而非重做底层虚拟化。