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Kubernetes Agent Sandbox 与 AI Agent 隔离工程专题
Kubernetes Agent S

Kubernetes Agent Sandbox 与 AI Agent 隔离工程专题

从 Sandbox CRD、Go SDK 到网络策略、快照与生产验收
AI Agent 开始执行代码、操作文件和访问网络后,单纯把请求放进一个 Deployment 已不足以表达会话身份、状态持久化和安全边界。Kubernetes Agent Sandbox 提供面向隔离、有状态、单例工作负载的 Sandbox CRD,并通过 SandboxTemplate、SandboxClaim、SandboxWarmPool、稳定身份和可选的 gVisor/Kata 运行时,把 Agent 执行环境纳入 Kubernetes 的声明式控制面。本专题将官方 API、Go SDK、网络策略、快照与运行指标串成一条可落地的工程路线。

站内 Agent 与 Go/Kubernetes 实践路线

从 Agent 工具可靠性到 CRD、探针和运行时配置

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Agent Sandbox 上线验收 FAQ

把隔离、状态、网络、性能和清理边界说清楚

Agent Sandbox 和普通 Deployment 有什么区别?

Deployment 适合无稳定会话身份的可复制服务;Agent Sandbox 面向隔离、有状态、单例工作负载,提供稳定身份、生命周期和可选扩展 CRD。

启用 gVisor 或 Kata 后就可以直接运行不可信 Agent 吗?

不能。仍需限制 ServiceAccount、Capabilities、挂载、出站网络、镜像来源、资源配额和凭据注入,并通过实际逃逸面和审计日志验证边界。

SandboxWarmPool 主要解决什么问题?

它预热可分配的 Sandbox 实例,降低首次启动和调度冷启动;但需要同时验收池容量、闲置成本、身份回收、数据清理和高峰期分配失败。

如何验收一个生产级 AI Agent 沙箱?

至少记录 CRD 状态、身份与持久化、镜像摘要、运行时类别、NetworkPolicy、工具调用成功率、启动延迟、资源峰值、TTL 清理、异常恢复和审计日志。

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