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把 Agent 放进一次性脚本里跑几分钟，和让它在服务器上连续工作几天，是两种不同的问题。后者不仅要回答“它能做什么”，还要处理预算上限、越权操作、异常重启，以及人如何随时叫停。Argus 是一个自托...
给 AI Agent 一个终端，就等于让它接触工作目录、凭据和网络。容器可以隔离进程，但团队有时还希望每个任务拥有独立内核与文件系统。Koala 是一个面向 Apple 芯片 Mac 的命令行工具：它...
让 Agent 写一段脚本并运行，几行代码就能完成数据转换；但当脚本来自模型、输入又可能不可信时，“放进沙箱”并不等于安全。更棘手的是，托管平台可能按机器条件切换底层运行时：调用方只知道自己请求了执行...
当 AI 编码 Agent 从“本机终端里的一个进程”变成多个工作区、多个节点和多个会话后，真正麻烦的往往不是模型能力，而是管理：哪个容器正在运行？某个会话卡在哪里？远程机器上的代码是否已经产生改动？...
把 AI 编码 Agent 放进一台家用服务器，最容易实现的方案是启动一个容器，再把代码目录挂进去。但当你同时运行多个项目、从手机查看会话，或者希望不同工作区彼此隔离时，单个容器很快就会变成一团难以管...
让 AI 编程 Agent 在本机工作，最大的麻烦往往不是模型能力，而是工作环境：依赖装在临时目录里、多个任务互相污染、终端断开后状态难以恢复，甚至为了给 Agent 一个隔离环境而维护一套复杂的容器...
AI 编码 Agent 最大的风险，不是它偶尔写错一行代码，而是它能把“写错”扩大成一次真实的系统操作：读到不该读的目录、改坏工作区，或者把能看到的凭据发送出去。Brig 的思路很直接：把 Agent...
当团队把 Claude Code、Codex 一类编码 Agent 从个人电脑带进日常协作，问题很快不再是「能不能跑起来」，而是：每个人的 Agent 应拿到哪些连接权限？密钥能否避免进入 Agent...
容器漏洞处置经常卡在一个不太技术、却足以拖慢响应的问题上：应用团队维护的 Dockerfile 没有问题，但基础镜像或第三方镜像里的操作系统包曝出 CVE。理想路径当然是等待上游发布新镜像、重新构建、...
想给几台 VPS、家里的小主机和若干 Docker 服务补上监控时，很多人会先想到一整套指标、日志、查询和告警系统。但实际需求往往更具体：我想知道某台机器的磁盘何时接近满载，某个容器为什么突然吃掉内存...
