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Dockerサンドボックス構築ガイド / Docker Sandboxing Guide

🐳 AIを「安全な檻」の中で走らせる​

AIエージェントにプログラムの生成と実行を任せるとき、最も安全な構成は Docker（コンテナ）内で隔離して動かすことです。コンテナ内で何が起きても、あなたのホストPC（Macなど）本体に影響はありません。

なぜDockerが最強の安全策なのか？​

graph LR;
    subgraph Host[あなたのPC 🖥]
      OS[macOS / Linux]
      Files[大事なファイル ❤️]
    end
    
    subgraph Container[Docker コンテナ 📦]
      Agent[AIエージェント 🤖]
      Sandbox[隔離されたファイル]
      Agent -->|自由に読み書き| Sandbox
    end
    
    Container -.->|壁：アクセス不可| Files
    Host --> Container

ドッカーの考え方: AIがどんなに暴走しても（rm -rf / を叩こうが、おかしなプログラムを走らせようが）、「コンテナの壁」に阻まれ、あなたのホストは無傷。コンテナを消して作り直せば元通りです。

Step 1: Dockerのインストール​

Dockerがまだない場合は Docker Desktop をインストールしてください。

Step 2: Dockerfileの作成​

ワークスペースのルートに以下の内容で Dockerfile を作成します。

Dockerfile
FROM node:20-slim

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /app

# OpenClawのインストール
RUN npm install -g openclaw

# ワークスペースのコピー
COPY . /app/workspace

# ポートの公開（必要に応じて）
EXPOSE 3000

# 起動コマンド
CMD ["openclaw", "agent", "--agent", "main"]

Step 3: コンテナのビルドと起動​

# イメージのビルド
docker build -t my-openclaw-agent .

# コンテナの起動（APIキーは環境変数で安全に渡す）
docker run -d \
  --name openclaw-agent \
  -e CEREBRAS_API_KEY="csk-your-key-here" \
  -e DISCORD_WEBHOOK_URL="https://discord.com/api/webhooks/..." \
  --restart unless-stopped \
  my-openclaw-agent

Step 4: ログの確認​

# リアルタイムログの表示
docker logs -f openclaw-agent

# コンテナの状態確認
docker ps

運用のコツ​

テクニックコマンド説明
コンテナの停止docker stop openclaw-agent一時停止
コンテナの再起動docker restart openclaw-agentプロセス更新
コンテナの削除docker rm -f openclaw-agent完全に破棄
ファイルの取り出しdocker cp openclaw-agent:/app/workspace/report.md .成果物の回収
💡 実運用のベストプラクティス
  • APIキーはファイルに書き込まず、-e オプションで渡すのが鉄則です。
  • --restart unless-stopped をつけておくと、PC再起動時も自動復帰します。
  • 重要な成果物は docker cp コマンドで定期的にホストに取り出しておきましょう。