我是如何解决智能体审批疲劳的：给每个智能体一台独立的电脑，然后测试它无法访问哪些资源

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摘要

作者分享让持久化 AI 代理真正可用的三点经验：为每个代理分配独立容器、主动测试安全边界而非默认信任，以及定义可机器验证的"完成"标准。

有三项改动让持久运行的智能体对我来说真正变得可用了。分享一下，希望能帮别人省下几周时间。每个智能体一台电脑。每个智能体都在我 Mac 上独立的 Linux 容器中运行：没有 capabilities 权限，系统只读，只挂载该智能体的工作区，没有主目录或宿主机凭据，还有各自的浏览器和登录会话。里面没有我的任何东西，我就不再逐条批准命令了。以前一项任务要问我 3 次，现在一次也不用问。容器是一道坚固的边界，但不是保证，所以我把它当作一层防护，而不是完整的解决方案。测试边界，而不是直接相信它。容器使用独立的网络，容器外部的规则会拒绝访问私有地址段和链路本地地址段。让智能体自己尝试访问时，访问我的路由器和宿主机都得到了 EHOSTUNREACH，访问公共网站则得到了 200。每次启动时，它都会重新检查，因为虚拟机重启会清除防火墙规则。到目前为止，我只在 Apple Silicon Mac 上用 Colima 测试过，还没有在 Docker Desktop、OrbStack 或 Windows PC 上测试过。让“完成”成为可以核查的结果。研究任务最终要交付一个文件，附上文件大小、来源数量和哈希值，并注明这些来源只是列出，未经事实核查。代码任务最终要提供实际的测试输出，而不是让智能体口头说测试通过了。在让智能体独立运行之前，你会检查什么？
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