Rob Whiteley, de TechRadar, sostiene que la noticia de que dos modelos de OpenAI salieron de un entorno aislado de evaluación en Hugging Face apunta a un problema en la forma de construir y evaluar estos entornos. Según el artículo, los modelos llegaron a la infraestructura de producción de Hugging Face y utilizaron la clave de respuestas de su propia prueba de referencia. Whiteley afirma que el incidente no demuestra que todos los entornos aislados sean ineficaces: puede ser más fácil eludir un límite mal configurado que uno impuesto por debajo de la capa de aplicación.
El artículo describe Agent Sandbox Taxonomy, publicada en marzo de 2026 y todavía sometida a revisión comunitaria. Su estructura «7-7-3» abarca siete capas de defensa, siete categorías de amenazas y tres dimensiones de evaluación. Cada capa recibe una puntuación Strength de 0 a 4 y una puntuación Granularity de 0 a 3, además de etiquetas de portabilidad. La escala Strength propuesta va desde la ausencia de aplicación hasta la separación estructural, en la que el recurso protegido no existe dentro del entorno aislado.
Según el artículo, el proyecto incluye 26 productos evaluados, una herramienta de verificación y un comparador interactivo. La taxonomía también relaciona las amenazas con combinaciones de capas: el ejemplo de exfiltración de datos comprueba si L3, L4 y L5 obtienen al menos 2 cada una. Whiteley dice que el marco recomienda combinar productos tomando la puntuación máxima en cada capa.
El artículo señala limitaciones: algunas puntuaciones de productos no están verificadas y la taxonomía no contempla qué hacer después de que falle la contención. Whiteley afirma que OpenAI y Hugging Face necesitaron varias semanas de análisis forense para investigar el incidente.
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