Docker 的 AI 表面——Model Runner 本地跑大模型（含 Sandboxes/MCP 认脸）

Docker 系列 · 第 32/33 篇
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🚧 本文撰写中（占位文件）
本篇是学习总纲阶段 8（深水区与毕业）的缺口篇目，编号已排入学习路线；正文按下述大纲撰写。本篇不阻塞主线——它是本系列与 AI 板块的接口篇，认脸级定位。

这一篇要解决什么问题

学到第 31 篇，你掌握的是「2013 年的那个 Docker」。但打开 2026 年的官方文档，第一板块已经叫 AI and agents——Docker 公司把宝押在了「AI 时代的本地运行时」上。作为容器方向的从业者，不需要精通每样东西，但面试聊到「Docker 在 AI 里干什么」时能接得住，需要认全这张新地图并亲手跑通其中一样。

计划覆盖的知识单元（西蒙学习法拆解）

单元	回答的核心问题	动手实验（撰写时必须真跑）	吃透的标准
32.1 版图认脸	官方「AI and agents」板块里都有谁？	对照 2026-08 手册目录：Sandboxes / MCP Catalog & Toolkit / Model Runner / Gordon / Docker Agent，各自一句话定位	拿到任何一个 AI×Docker 名词能归位
32.2 Model Runner	本地跑大模型为什么是容器公司的活？	docker model pull + docker model run 起一个小模型（CPU 可跑），curl 它的推理 REST 接口	说清「模型镜像化」与镜像分发同构的直觉；与 Ollama 的分工
32.3 Sandboxes	AI 编码智能体的「防爆间」怎么搭？	认脸级：隔离分层/默认策略/凭据模型（对照第 26 篇 rootless 的隔离思想）	说清「为什么智能体执行环境天然是容器问题」
32.4 MCP 生态	工具调用协议和 Docker 什么关系？	认脸级：MCP Catalog 把 MCP server 当镜像分发；Toolkit 一键起	能讲出「镜像注册中心模式被复制到 MCP 世界」这条主线
32.5 与本系列的接口	前面 31 篇哪几篇直接喂给了 AI 表面？	回链：第 9 篇镜像打包、第 15 篇网络、第 25/26 篇安全隔离、第 31 篇 API	说清「AI 工程的地基就是容器工程」——这是通往 AI 总纲 的桥

与前后篇的关系

• 前置：无新增硬前置，但第 31 篇 API 视角会让你更快看懂 Model Runner 的 REST 面；
• 去向：AICon 2026 学习总纲——那边的阶段 0（本地跑模型）与本篇 32.2 直接接壤。

官方资料锚点（撰写时以此为准，注意核验版本）

• AI and agents 手册——Sandboxes / MCP Catalog and Toolkit (Beta) / Model Runner / Gordon / Docker Agent（核验于 2026-08-24）
• Model Runner——含 REST API 与推理引擎说明