การป้องกันที่ตัว Prompt หรือตัวโมเดลเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ การสร้างขอบเขตที่ Runtime เป็นทางเดียวที่จะอนุญาตให้ AI ทำงานได้อย่างเป็นอิสระ (Autonomy) โดยไม่เกิดความเสี่ยงต่อระบบ
ความท้าทายของ AI Agents ในปัจจุบันคือการเป็น 'ตัวแทนที่สับสน' (Confused Deputy) ซึ่งมีสิทธิ์เข้าถึงทรัพยากรสูงแต่พฤติกรรมไม่แน่นอน Docker จึงเสนอแนวคิดการสร้างชั้นความปลอดภัยในระดับ Runtime ซึ่งเป็นเลเยอร์ล่างสุดที่เอเจนท์ทุกตัวต้องผ่าน
การควบคุมในระดับ Runtime ช่วยให้องค์กรสามารถกำหนดนโยบายความปลอดภัยที่เป็นกลาง ไม่ขึ้นกับว่าโมเดลนั้นเป็นของเจ้าไหน หรือใช้ Framework ใด ทำให้กฎความปลอดภัยไม่เปลี่ยนไปตามการอัปเดตของตัวโมเดล และสามารถตรวจสอบการทำงานทั้งหมดได้จากจุดเดียว
AI Agents มักมีพฤติกรรมไม่แน่นอนและสามารถเจรจาข้ามผ่าน Prompt Guardrails ได้
การควบคุมที่ Runtime Layer ช่วยให้การกำหนดนโยบายความปลอดภัยคงที่และเป็นกลาง
ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบการเข้าถึงไฟล์และเครือข่ายของ AI ได้อย่างเบ็ดเสร็จ
ชั้นการบังคับใช้นโยบายความปลอดภัยที่อยู่ใต้ระบบ AI Framework เพื่อควบคุมการเรียกใช้ Resource
ช่วยให้ทีมเทคนิคสามารถออกแบบระบบ AI ที่มีมาตรฐานความปลอดภัยเดียวกัน แม้จะใช้เครื่องมือที่แตกต่างกัน (Multi-model/Multi-harness)
