NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构，为 AI 智能体工作负载提供安全治理

核心事实

NVIDIA 在开发者博客中发布 OpenShell 参考架构，用于在大规模部署中为 AI 智能体工作负载提供安全与治理。据该文介绍，OpenShell 是一个开源运行时，其基本思路是把智能体工作负载在整个执行过程中视为不可信，只在需要时授予其所需访问权限。架构包含四个组件：负责管理沙箱生命周期与策略的控制平面 Gateway；在沙箱之外独立运行、按策略检查出站请求并代理凭据访问的 Supervisor；隔离智能体工作负载并限制文件系统与进程访问的 Sandbox；以及对策略权限是否处于组织设定上限之内进行形式化验证的 Policy Prover。

背景与影响

文章指出，自主智能体可在长周期任务中下载代码、构建工具、申请更多权限，风险会随之累积，而智能体无法自我治理，安全与治理应放在其运行的基础设施中。OpenShell 还提供 Supervisor 中间件与 Gateway 拦截器等扩展点，便于接入身份、授权、数据保护与审计系统。在参考架构中，OpenShell 运行于 NVIDIA Vera CPU 之上；文章称 Vera 配备 88 个 Olympus 核心、第二代 Scalable Coherency Fabric 与 LPDDR5X 内存。文中引用 CoreWeave 的测量结果称，相较某款 x86 CPU，Vera 上沙箱启动速度超过 3 倍，智能体循环完成速度快 1.8 倍，单机架可支持超过 11000 个并发智能体环境。此外，NVIDIA BlueField-4 DPU 与基于 DOCA 的 NVIDIA Sentry 可在硬件隔离域中监控智能体行为，并在检测到违规时于毫秒级隔离智能体，作为可选的硬件防护层。

限制与来源

上述性能与密度数据来自 NVIDIA 博客所引述的 CoreWeave 测量，属于厂商方发布的信息，尚未获独立验证；具体部署效果因环境而异。OpenShell 的组件能力、可用性、许可与部署方式，请以 NVIDIA 官方文档及 GitHub 仓库当前信息为准。本文信息来源于 NVIDIA 开发者博客文章《How NVIDIA OpenShell Reference Architecture Secures and Governs AI Agent Workloads at Scale》。