部署场景 · 已核对 2026-08-05

气隙 AI 编程：隔离实际上需要什么。

MonkeyCode 的公开文档描述了私有和离线部署。真正以气隙方式运行（完全没有出站路径）是可以实现的，但会把每个网络依赖都移入你的边界：模型推理、软件包源、镜像和更新。本页梳理了哪些是已文档化的、你必须提供什么，以及如何核实你所宣称的隔离。

先定义

气隙意味着零出站，而不仅仅是自托管。

一个平台可以完全驻留在你的服务器上，却仍然向外调用模型推理、依赖下载或遥测。有用的测试不是“它安装在哪里”，而是“它在工作时是否有任何字节离开边界”。

你控制控制平面和执行环境在哪里运行。通往模型 API、Git 提供商和注册表的出站路由仍可能存在，必须梳理清楚。参见自托管现场指南。

出站流量被限制在经批准的允许清单内——你选择的模型端点和镜像。大多数受监管部署落在这里。参见出站控制。

不存在任何出站路径。模型、软件包、镜像和更新全部在边界内提供。参见气隙部署以及关于气隙运行的直接答案。

你必须提供什么

这些是任何气隙平台的运维要求，而不是未文档化的产品主张。

本地提供的模型端点，以及运行它的硬件。哪些系列符合你的质量和成本标准是一个评估问题——参见支持的模型和本地模型。

为平台和你的构建所拉取的每个软件包注册表和容器镜像提供内部镜像源，并通过受控流程保持最新。

可重复的离线升级流程——下载、验证、传输、应用、回滚——因为边界内没有任何东西能自我更新。

边界内的 Git 托管，并按任务限定凭据范围。隔离不能替代最小权限。

边界上的出站监控，能够为每次任务运行证明没有任何东西离开。“气隙”是一种测量，而不是一个标签。

核实顺序

常见问题

MonkeyCode 能在气隙环境中运行吗？

MonkeyCode 的公开部署文档描述了私有和离线部署。因此，气隙运行（没有任何出站互联网路径）是一个已文档化的方向，但平台通常通过网络访问的每个依赖（模型端点、软件包源、镜像、更新）都必须在你自己的边界内提供，并在你部署的版本中核实。

自托管和气隙部署有什么区别？

自托管意味着平台运行在你控制的基础设施上；它仍可能为模型推理、软件包或更新打开出站连接。气隙部署增加了更强的约束：任何流量都不能离开边界，这把模型、镜像和更新的责任完全转移到你的环境。

气隙部署可以使用哪些模型？

只有你网络内可达的模型端点——通常是本地托管的开放权重模型。公开 README 资料列出了多个模型系列；其中哪些你能在本地提供、以多少硬件成本为代价，这是需要在你承诺完全隔离之前验证的基础设施决策。

我如何核实一个部署真的是气隙部署？

测试它：在网络边界监控出站流量的同时运行代表性任务。只有当监控显示安装、任务执行和升级期间出站连接为零时，一个部署才算气隙部署——而不是因为架构图这么说。

气隙运行本身就能让部署安全吗？

不能。隔离消除了数据外泄路径，但并不能消除提示词注入、权限过大的凭据或缺失的审查门。这些控制仍然需要在边界内配置和测试。

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