当AI代理失控：Solomon Hykes谈如何用容器驯服Agent混乱

在这场演讲中，Docker 创始人、Dagger CEO Solomon Hykes 用十年平台工程经验，直面一个新问题：当大量 AI coding agent 开始“结对编程”，混乱如何避免？他的答案不是更聪明的提示词，而是更严格、可组合的运行环境。

十年后的同一舞台：从容器混乱到Agent混乱

这场演讲一开始，就带着强烈的个人情绪。Solomon Hykes 站在台上，意识到自己正站在“几乎同一天、同一个舞台”——十年前，他在这里开启了 DockerCon 2015。那一年，容器技术正试图解决“环境混乱”；而十年后，他说自己要谈的是另一种混乱：AI coding agent 带来的混乱。

他把视角明确放在“平台工程师”身上——那群通常不被感谢、却必须为他人兜底的人。“platform engineers have a really tough job… no one ever says thank you.” 这个群体，正在成为 AI 时代最早被波及的人。因为当你开始使用 coding agent，你的工作本质已经变成了一件新事：不是帮人写代码，而是“enable robots to ship awesome software”。

这个转折很关键。Solomon 并没有把 AI agent 当作玩具或效率工具，而是当作一种需要被系统性管理的新型生产力。他隐约指出：如果你觉得 agent 只是写代码的帮手，那你还没真正进入平台工程的战场。

什么是Agent？YOLO模式与“别担心模式”

在解释问题之前，Solomon 先用一句调侃式定义点破本质：“An agent is an LLM that’s wrecking everything in a loop on behalf of a human.”——一个代表人类、在循环中不断行动、也不断制造破坏的大模型。

问题在于规模。一旦你不再是“一个人+一个 agent”，而是“一个团队+一群 agent”，现有做法就开始失效。他总结了当下的两种主流模式。

第一种，他称为“YOLO mode”：把权限、环境、代码库全丢给 agent，让它自由发挥。短期看起来很爽，demo 很漂亮，但长期几乎必然翻车。第二种模式看起来更谨慎：加很多规则、假设 agent 会一直按你想的方式工作——“don’t worry about that”。直到某天它没按你预期行动，你只能对着结果说：“No， that’s not what I meant.”

这两种模式，一个是放飞自我，一个是自欺欺人。于是问题变成：有没有第三条路？一种既能规模化 agent，又不会让平台工程师彻底崩溃的方式？

理想中的Agent工作环境：后台运行、可接管、有选择权

Solomon 用非常工程师化的方式，列出了他“理想中的 agent 体验”需要的四个条件。

第一，agent 能在后台持续工作，不需要人盯着；第二，要有 rails（护栏），防止它做出不可逆的破坏；第三，当事情变复杂时，人类可以随时介入；第四，也是他反复强调的——optionalitiy，随时换模型、换 agent、换实现的自由。

为了实现这四点，环境本身必须具备一些属性：隔离（isolated）、多人协作（multiplayer）、开放（open），甚至最好是开源的。说到这里，他停顿了一下，笑着说：“unsurprisingly… I’m going to talk about containers now.”

这是全场最重要的转折。Solomon 的核心洞见在于：我们并不缺 AI 模型，也不缺 agent 框架，真正被严重低估的是基础设施——容器和 Git。这些本来为“人类协作软件”设计的工具，恰恰最适合用来约束和放大 agent 的能力。

Container Use：不是沙箱，而是Agent的原生操作系统

在后半段，Solomon 抛出了 Dagger 的具体实践：Container Use。他特意强调，这“不是 sandboxing”。沙箱是限制，而 container use 是把容器变成 agent 的原生执行环境。

他在现场用终端做了演示：把一个可移植的 container 连接到 coding agent 上，让 agent 在其中拉代码、运行命令、构建项目。观众看到的不是某个炫技 demo，而是一条真实的软件流水线——其中一部分“powered by Dagger”。

混乱很快出现了：多个 agent 提交变更、diff 开始堆积、合并变得复杂。他没有回避，而是直接点名一个现实问题：“Okay， this is getting a little messy.” 随后他提到 Goose——一个开源 agent，以及团队正在做的一件事：让多个 agent 的 diff 能被比较、合并、应用，而不产生冲突。

临近结束，他自嘲了一句：“We did not solve prompt engineering.” 全场大笑。然后，他做了一件很 Docker 风格的事——当场把项目开源，并给出地址：github.com/dagger/container-use。对他来说，解决 agent 混乱的方式，从来不是更完美的提示词，而是可复用、可审计、可协作的系统。

总结

Solomon Hykes 的演讲，本质上是在提醒行业：Agent 时代的核心挑战不是智能不足，而是失控。真正的分水岭，不在于你用哪个模型、哪个提示词，而在于你是否为 agent 提供了一个像容器一样可靠的工作环境。对平台工程师而言，这既是新的负担，也是新的主场。

关键词： AI Agent， 容器， 平台工程， Dagger， 提示工程

事实核查备注： Solomon Hykes：Docker 创始人、Dagger CEO；DockerCon 2015 时间点；定义 agent 的原话；YOLO mode 概念；Dagger 的 Container Use；Goose 开源 agent；GitHub 地址 github.com/dagger/container-use