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convee

做了两个给 AI Agent 用的基础设施项目: gVisor 沙箱 + 可验证的网站部署,求挑刺

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  •   convee · 12h 9m ago · 343 views

    最近在补 AI Agent 最容易被一句“工具调用成功”带过的两块基础设施:

    1. 执行边界:Agent 能跑 shell ,不代表应该碰到宿主机。
    2. 交付证据:控制器返回成功,不代表用户真的能访问网站。

    于是拆成了两个 MIT 开源项目:

    • Sandbox:每个 Runtime 都是 Kubernetes 上的 gVisor Pod ,默认 non-root 、只读根文件系统、无 ServiceAccount token 、default-deny NetworkPolicy 。Control Plane 或 Runtime 不可用时直接失败,不会偷偷降级到宿主机执行。
    • Site:Agent 通过 HTTP / CLI / MCP 提交部署,Operator 等工作负载 Ready 后,会自己请求真实地址,把 HTTP 状态码和响应体 SHA-256 写入 status.verification。也就是把 “deployed” 从一句话变成可检查的测量结果。

    Sandbox 在本地参考环境里的实测:冷启动 p50 2.497s / p95 2.789s ,热执行 p50 35.72ms / p95 48.08ms 。完整方法和“不代表什么”也写进了 benchmark report ,没有拿单机数据冒充云上多租户结论。

    两个项目都还是 alpha ,我比较想听反对意见,尤其是:

    • 这个 trust boundary 有没有看起来安全、实际可绕过的地方?
    • make quickstart 的本地环境成本是否太高?
    • 对 Agent 来说,HTTP 状态码 + body digest 够不够称为“部署证据”?下一层应该验证什么?

    项目地址:

    欢迎直接挑刺,具体到 threat model 、Kubernetes 边界和使用体验都行。

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