gVisor 기술 블로그 글

AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 4부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime, 관리형 샌드박스의 동작과 선택 기준

Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 microVM 격리와 세션 관리 동작을 EKS 환경과 비교했습니다. 시작 지연, 자격 증명, 유휴 회수, 과금, 확장 기준과 도입 시 주의점을 측정으로 정리했습니다.

AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 2부: Amazon EKS와 Agent Sandbox, 개념과 구성

EKS Agent Sandbox와 gVisor를 결합한 AI 에이전트 코드 실행 격리 구조와 운영 검증 결과를 다뤘습니다. NetworkPolicy·DNS·Warm Pool·router 보안을 함께 설계해야 함을 제시했습니다.

AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 1부: Amazon EKS와 Agent Sandbox, 개념과 구성

EKS에서 Agent Sandbox와 gVisor로 AI 에이전트 코드 실행 환경을 분리하는 구성을 정리했습니다. Pod 보안 설정과 런타임 격리의 역할 차이 및 운영 시 점검점을 설명했습니다.

[기술해설] AI 에이전트 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문

Kubernetes용 Agent Sandbox의 CRD 구성과 StatefulSet 방식 대비 관리 단순화를 설명했습니다. WarmPool 기반 콜드 스타트 대응과 gVisor·Kata 격리 시 유의점을 정리했습니다.

[기술해설] Agentic AI 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문

Kubernetes Agent Sandbox의 상태 유지형 AI 에이전트 실행 모델과 주요 CRD를 설명했습니다. WarmPool, 격리 런타임, 버전·런타임 설치 시 주의점을 정리했습니다.

AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다

사용자와 AI가 만든 코드를 운영 서버에서 안전하게 실행하기 위해 별도 Kernel 계층을 설계했습니다. 기존 서비스와 실행 환경을 분리하고 인증정보와 세션 상태를 밖으로 빼는 방향을 정리했습니다.

제품 전반에서 Claude를 격리하는 방법

How we contain Claude across products

Anthropic은 Claude 제품별 에이전트 격리 구조와 보안 운영 경험을 공유했습니다. 모델 방어만으로는 부족하며 환경 경계와 최소 권한이 중요함을 강조합니다.