NanoClaw - 容器级安全隔离

约 1057 字大约 4 分钟

2026-03-07

容器级安全隔离的 AI 助手，采用 Docker-in-Docker (DinD) 架构实现物理隔离，每次代码执行在独立容器中运行。

核心特性

安全隔离

Docker-in-Docker (DinD) 架构
每次代码执行在独立容器中
容器生命周期仅几秒，执行完即销毁
完全的进程和文件系统隔离

快速执行

容器预热机制
镜像缓存优化
并行执行支持
资源限制可配置

灵活配置

支持多种编程语言环境
自定义 Docker 镜像
资源配额管理
网络隔离策略

企业级

基于 Anthropic Agent SDK
审计日志完整
合规性支持
多租户隔离

快速开始

前置要求

Docker 20.10+
Docker Compose 2.0+
Python 3.9+

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/nanoclaw/nanoclaw.git
cd nanoclaw

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置 ANTHROPIC_API_KEY

启动

# 启动 Docker-in-Docker 守护进程
docker-compose up -d

# 运行 NanoClaw
python main.py

配置

编辑 config.yaml:

security:
  # 容器资源限制
  cpu_limit: 1.0
  memory_limit: 512m
  timeout: 30s
  
  # 网络隔离
  network_mode: none  # 或 bridge
  
  # 文件系统
  read_only: true
  tmpfs_size: 100m

execution:
  # 支持的语言环境
  languages:
    - python:3.11-slim
    - node:18-alpine
    - golang:1.21-alpine
  
  # 容器预热
  preload_images: true
  pool_size: 3

llm:
  provider: anthropic
  api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}
  model: claude-3-5-sonnet-20241022

技术架构

核心技术栈

语言: Python 3.9+
容器: Docker Engine API
SDK: Anthropic Agent SDK
异步: asyncio

架构设计

┌─────────────────────────────────────┐
│         NanoClaw Core               │
│  ┌──────────────────────────────┐   │
│  │   Anthropic Agent SDK        │   │
│  └──────────────────────────────┘   │
│              ↓                       │
│  ┌──────────────────────────────┐   │
│  │   Execution Manager          │   │
│  └──────────────────────────────┘   │
│              ↓                       │
│  ┌──────────────────────────────┐   │
│  │   Docker API Client          │   │
│  └──────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────┘
              ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│      Docker-in-Docker Daemon        │
│  ┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐│
│  │ 容器 1 │  │ 容器 2 │  │ 容器 3 ││
│  └────────┘  └────────┘  └────────┘│
└─────────────────────────────────────┘

安全机制

进程隔离: 每个任务在独立容器中执行
文件系统隔离: 只读根文件系统 + tmpfs
网络隔离: 可配置无网络或受限网络
资源限制: CPU、内存、磁盘 IO 限制
时间限制: 执行超时自动终止
审计日志: 完整的执行记录

使用示例

基本使用

from nanoclaw import NanoClaw

# 初始化
agent = NanoClaw(config_path="config.yaml")

# 执行任务
result = agent.execute(
    prompt="编写一个 Python 脚本计算斐波那契数列",
    language="python",
    timeout=30
)

print(result)

自定义容器镜像

# 注册自定义镜像
agent.register_image(
    name="custom-python",
    dockerfile="""
    FROM python:3.11-slim
    RUN pip install numpy pandas
    """,
    languages=["python"]
)

# 使用自定义镜像
result = agent.execute(
    prompt="使用 pandas 分析数据",
    image="custom-python"
)

批量执行

import asyncio

async def batch_execute():
    tasks = [
        agent.execute_async("任务 1"),
        agent.execute_async("任务 2"),
        agent.execute_async("任务 3"),
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

results = asyncio.run(batch_execute())

安全最佳实践

1. 最小权限原则

security:
  # 只读文件系统
  read_only: true
  
  # 禁用特权模式
  privileged: false
  
  # 删除所有 capabilities
  cap_drop:
    - ALL

2. 网络隔离

security:
  # 完全禁用网络
  network_mode: none
  
  # 或使用受限网络
  network_mode: bridge
  allowed_hosts:
    - api.anthropic.com

3. 资源限制

security:
  # CPU 限制
  cpu_limit: 0.5
  cpu_shares: 512
  
  # 内存限制
  memory_limit: 256m
  memory_swap: 256m
  
  # 磁盘 IO 限制
  blkio_weight: 500

4. 审计日志

# 启用审计日志
agent = NanoClaw(
    config_path="config.yaml",
    audit_log=True,
    audit_path="/var/log/nanoclaw"
)

# 日志包含：
# - 执行时间
# - 输入输出
# - 资源使用
# - 容器 ID
# - 退出状态

性能指标

指标	数值
容器启动时间	< 500ms
容器销毁时间	< 100ms
内存开销	基础镜像 + 50MB
并发执行	10+ 容器
镜像缓存命中率	> 95%

适用场景

不推荐使用

对性能要求极高的场景
需要持久化状态的场景
资源非常受限的环境

贡献

欢迎贡献代码、报告安全问题或提出建议！

# 克隆仓库
git clone https://github.com/nanoclaw/nanoclaw.git

# 安装开发依赖
cd nanoclaw
pip install -r requirements-dev.txt

# 运行测试
pytest tests/

# 安全测试
python scripts/security_test.py

许可证

Apache License 2.0 - 详见 LICENSE

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