Docker Cloud Sandboxes作为AI编码智能体的安全托管执行平台，基于硬件隔离的microVM构建，提供统一CLI工作流，实现本地与云端环境的无缝迁移。该平台是对Docker本地Sandboxes的升级，聚焦解决多长周期任务并行运行的需求，支持从笔记本到云端灵活迁移，单个智能体可同时运行多长周期任务而无需人工监管，极大提升了工作流效率。其采用与本地一致的隔离模型与CLI管理方式，兼顾本地执行与云端扩展能力，尤其适用于数十任务并行场景下的资源调配。同时，平台配套Kits系列标准化预构建沙箱，通过OVCI镜像封装，支持标准构建操作，为智能体运行提供规范化的安全框架。当前，该方案在提升编码智能体运行灵活性的基础上，仍面临外部工具、供应链等潜在安全风险，需进一步优化访问控制机制以应对复杂应用场景的安全挑战。
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借助 Cloud Sandboxes，开发者只需一条命令即可在本地和云端执行环境之间迁移沙箱，从而实现“同时运行十几个智能体，每个运行 5 小时、10 小时甚至 21 小时，而无需人工监视”。Cloud Sandboxes 采用与本地 Docker Sandboxes 相同的隔离模型，并通过相同的 CLI 进行管理。这使得开发者可以在本地启动任务，在需要更多资源时将其迁移到云端，或者在下班前将任务移交给云端。另一个关键使用场景是将数十个任务并行化，每个任务都在其独立的云端沙箱中运行。
要将沙箱从本地机器迁移到 Docker 基础设施（或反向迁移），只需运行以下命令：
$ sbx move my-project --to cloud复制代码
该命令“会捕获沙箱的文件系统并在另一端重新创建，因此你的工作成果会随之迁移”。
除了 Cloud Sandboxes，Docker 还发布了多个套件（Kits），这些是根据 DDocker Sandbox Kit Specification规范定义的预配置、预构建的沙箱。在最新的 Kits v3 规范中，Kits 不再被视为单独的构件，而是打包为标准 OCI 镜像。这使得它们可以像其他 Docker 镜像一样使用（包括使用build和pull命令），并可作为构建更复杂 Kits 的基础。
在评论这一发布时，德意志银行首席 DevOps 工程师 Florin Lungu 表示，他认为“这项创新允许在microVM中进行安全、自主的编码，从而增强了我们工作流的灵活性，这非常有趣”。
然而，Reddit 用户CircumspectCapybara指出，沙箱化仅解决了部分问题：“任何有实际用处的智能体工作负载都需要将其沙箱化的智能体连接到有限的外部服务”，以便访问“它在现实生活中实际会调用的工具、真实的库或工件，以及它可能尝试从 PyPI、Docker Hub 或 Hugging Face 拉取的内容”。这即使在智能体被限制在沙箱内部时也会带来潜在的攻击面：“它们可以只与被授予访问权限的有限服务通信，并在留在沙箱内的同时，通过这种通信破坏这些服务。”
最后，Hacker News 读者 ongedierte 也表达了同样的担忧，认为“传统沙箱不会是正确的抽象层”，并且“基于对象能力（object capabilities）构建约束机制，并能够精确限制智能体以何种方式访问哪些资源，才是未来的发展方向”。
查看英文原文：Docker Cloud Sandboxes Provide a Consistent Sandbox Abstraction Across Laptop and Cloud
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