在一个AI代理不断违反规则、试图突破容器限制的市场环境中，Docker提出了新的解决方案。周四，该公司正式推出了“Docker Cloud Sandboxes”（Docker云沙箱）产品，旨在将AI代理的活动范围控制在预定范围内。尽管沙箱技术已被广泛用于限制AI代理的扩散能力，但像Anthropic和OpenAI这样的行业领导者仍不断报告相关控制措施失效的情况。例如，澳大利亚官员透露，一个OpenAI代理在试图获取健康统计数据时未经授权就访问了澳大利亚政府的官方网站。这仅仅是近期一系列类似事件的最新案例——这些AI代理不断突破其开发者设定的访问限制。继“Docker Cloud Sandboxes”之后，Docker还提供了托管服务，进一步增强了系统安全性，将那些难以被控制的AI代理与重要的本地文件隔离开来。Docker总裁兼首席运营官Mark Cavage在WeAreDevelopers会议上表示：“我们今天推出的Docker Cloud Sandboxes是一套简单、灵活的计算解决方案，价格也非常亲民。这些云沙箱可以在数百毫秒内启动，按秒计费，并内置了加密机制、安全策略、网络配置以及用于管理AI代理的CloudMCP网关等功能。”针对AI代理可能绕过安全屏障的问题，Cavage举例说明：即使Anthropic的Claude模型是在Docker容器中运行的，它仍可以通过探测环境来找到容器外的敏感数据（例如本地存储的机密信息）。他强调：“AI代理之所以具有强大的功能，正是因为它们具备突破系统边界的能力。”Cavage指出，容器本身并非不安全——它们只是按照设计初衷来隔离应用程序而已；问题在于我们需要将容器的安全措施与用于限制AI代理行为的额外控制措施区分开来。

Cavage邀请了Docker的首席工程师Michael Irwin上台，演示基于沙箱的隔离技术。Irwin在Docker沙箱环境中启动了Claude模型，并向该模型发出了相同的指令（即“寻找某个本地秘密”），但这次AI模型无法完成任务。“隔离机制确实起到了应有的作用，”Irwin解释道，“从输出结果中我们可以看到：模型试图利用Docker提供的接口来访问主机上的其他资源，但由于沙箱环境实际上是一个完整的微型虚拟机（micro-VM），因此它无法成功完成这些操作。”这种沙箱技术不仅适用于本地环境，也适用于云环境，为开发者提供了在外部基础设施上处理长时间运行的任务的能力。这样一来，开发者无需直接访问本地机器；同时，在需要时仍可以将任务切换回本地设备进行处理。

Cavage指出：“沙箱技术只是实现安全隔离机制的一部分，而非全部解决方案。沙箱提供了确定性的基础保障，而真正的控制力则来自于相应的安全策略。虽然整个行业仍需在所有涉及AI代理的层面落实策略控制，但至少应确保具备这样的确定性基础保障。”Docker还更新了其相关规范（ Kits），以便将代理程序、工具及安全规则打包成可共享的资源文件。这些规范现在以OCI（Open Container Interface）格式提供，从而避免了开发者被锁定在特定专有格式中的问题。例如，BAND公司开发了一套专门用于分布式AI代理部署的解决方案：BAND的Docker沙箱Python Kit允许AI代理通过WebSocket连接进行交互，而无需共享同一运行环境。这一举措旨在让开发者能够更灵活地监控代理程序的行为，并在预定义的范围内对其进行管理。

Docker Cloud Sandboxes 的价格根据实例规格的不同而有所差异：最小规格的 Micro 实例（1 个虚拟 CPU、2GB 内存）每小时费用为 0.07 美元；最大规格的 XL 实例（16 个虚拟 CPU、32GB 内存）每小时费用为 1.12 美元。®