ManusAI容器化部署需确保Docker守护进程通过Unix socket安全通信、沙盒镜像预装全部运行时依赖、硬性设定资源限制、配置网络策略放行工具端口并禁止外连、启用会话级文件系统隔离。
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ManusAI容器化部署不是把代码扔进Dockerfile就完事，它直接决定沙盒能否稳定创建、工具API是否可用、多会话是否互不干扰。漏掉任何一个关键点，轻则任务卡死，重则容器反复崩溃、KV-Cache完全失效。
确保Docker守护进程可被后端安全调用
后端服务必须能通过Unix socket（/var/run/docker.sock）与Docker daemon通信，这是动态创建沙盒容器的唯一通路。
将后端容器以--volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro方式挂载宿主机socket文件，【切勿使用tcp://127.0.0.1:2375暴露远程API】，否则等于开放未授权容器控制权限。
验证方法：在后端容器内执行docker info，能返回JSON且Containers字段非空即为成功。
沙盒镜像必须预装全部运行时依赖
ManusAI沙盒不是裸Ubuntu，它需要开箱即用的无头Chrome、curl、jq、python3-pip、git等基础工具，以及对应版本的chromium-browser和WebDriver。
若镜像中缺失chromium-browser，浏览器工具调用会静默失败，日志仅显示“timeout”，实际是启动失败；若缺少libglib2.0-0或libnss3，则Chrome根本无法加载页面。
推荐使用官方manus-sandbox基础镜像，或基于ubuntu:22.04手动构建时，务必执行：apt update && apt install -y chromium-browser xvfb libglib2.0-0 libnss3 libatk1.0-0 libatk-bridge2.0-0 libpangocairo-1.0-0 libxft2 libxss1 libgbm1。
资源限制必须硬性设定，不可依赖默认值
每个沙盒容器都应设置明确的CPU和内存上限，否则单个失控任务可能耗尽宿主机资源，导致其他会话全部卡顿甚至OOM Killer杀掉关键进程。
第一步：在Docker run命令中加入--memory=2g --cpus=2参数；
第二步：若使用Kubernetes部署，需在Pod spec中定义resources.limits.memory和resources.limits.cpu；
第三步：对GPU加速场景，必须显式指定--gpus device=0（或使用nvidia-container-toolkit），否则即使宿主机有A100，沙盒内也识别不到CUDA设备。
网络策略需放行工具服务端口且禁止外连
沙盒容器内部需运行多个本地服务：文件API监听8000端口、Shell服务监听8001、浏览器服务监听9222——这些端口必须在容器内可被PlanAct Agent访问。
但同时要阻止沙盒主动向外发起HTTP/HTTPS请求（除明确允许的API白名单外），防止模型调用恶意URL或泄露敏感信息。
方法一：使用Docker内置网络模式--network none，再通过host.docker.internal映射回后端；
方法二：自定义bridge网络并配合iptables规则DROP所有OUTPUT非白名单IP段流量。
会话级文件系统隔离必须启用
每个沙盒容器必须拥有独立挂载点，不能共用同一宿主机目录，否则用户A写入的/tmp/output.csv会被用户B读取，造成严重数据越界。
动态生成唯一路径：/mnt/sandbox/{session_id}/，并将该路径以--volume挂载到容器内/mnt/host；
容器启动后，执行mkdir -p /mnt/host/workspace && chmod 700 /mnt/host/workspace，【chmod 700而非755，避免其他UID进程读取】；
所有文件工具操作路径必须限定在/mnt/host/workspace下，超出即报错拦截。
