Блокирует, приостанавливает и регистрирует действия AI-агентов до их выполнения; поддерживает Claude Code, OpenClaw и MCP-агентов.
Justin0504/Aegis
Межсетевой экран для AI-агентов, который перехватывает, классифицирует и блокирует вызовы инструментов до их выполнения, поддерживает согласование и защищённый от подмены журнал аудита.
- Звёзды
- 523
- Форки
- 55
- Открытые issues
- 5
- Последний коммит
- 8 дней назад
Что это?
AEGIS располагается между AI-агентом и вызываемыми им инструментами. Каждый вызов инструмента классифицируется по типу (база данных, файлы, сеть, shell, prompt injection, цепочка поставок), проверяется по политикам и базовым показателям аномалий, а затем до выполнения разрешается, приостанавливается до одобрения человеком или блокируется. Проект предназначен для защиты от таких ситуаций, как разрушительные SQL-запросы, неожиданная утечка данных или выдуманные агентом команды shell.
Интеграция выполняется через SDK, оборачивающий LLM-клиенты для Python, TypeScript и Go, либо через HTTP- и MCP-прокси со stdio для агентов, которые нельзя изменить. Шлюз запускается как сервис Docker; в нём есть панель Compliance Cockpit для просмотра трассировок в реальном времени, редактирования политик, согласования вызовов и аварийной остановки. Политики можно задавать правилами AJV JSON Schema или YAML DSL для отдельных арендаторов, который может только ужесточать решения.
Каждый разрешённый вызов записывается в журнал трассировок с цепочкой хешей SHA-256; при необходимости добавляются подписи Ed25519 и журнал прозрачности RFC 6962 для автономной проверки. Проект распространяется по лицензии MIT и включает пакеты для обеспечения соответствия требованиям, экспорт в SIEM и OTLP, а также опубликованную онтологию угроз для агентов.
Ключевые возможности
- 01Классифицирует каждый вызов инструмента по типу до проверки политик, не требуя аннотаций инструментов.
- 02Приостанавливает вызовы высокого риска до одобрения человеком в Cockpit.
- 03Включает политики по умолчанию для SQL-инъекций, доступа к файлам и сети, а также prompt injection.
- 04Добавляет YAML DSL политик для отдельных арендаторов, который может только ужесточать решения.
- 05Записывает трассировки в журнал аудита с цепочкой хешей и опциональными подписями Ed25519.
- 06Работает через SDK для Python, TypeScript и Go, HTTP-прокси и MCP-прокси.
Сценарии использования
- Настройка защитных ограничений для агентов, которые могут выполнять SQL-запросы и команды shell или работать с файлами.
- Требование одобрения человеком перед публикацией пакетов агентом или развёртыванием в Kubernetes.
- Аудит поведения агентов для проверок соответствия требованиям с помощью защищённых от подмены журналов.
- Контроль закрытых или скомпилированных агентов через проксирование их трафика LLM и MCP.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/Justin0504/Aegis - 2
Перейдите в каталог проекта
cd Aegis - 3
Запустите сервисы с помощью Docker Compose
docker compose up -d - 4
Включите AEGIS в агенте Python, импортировав его один раз
python -c "import agentguard; agentguard.auto('http://localhost:8080', agent_id='my-agent')"
Что важно знать
- Скачать приложение для компьютера сейчас можно только для macOS на Apple Silicon; Windows пока не поддерживается (рекомендуется использовать WSL2).
- Для ручной настройки требуется Docker, а также запуск нескольких сервисов локально.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое Aegis?
- Межсетевой экран для AI-агентов, который перехватывает, классифицирует и блокирует вызовы инструментов до их выполнения, поддерживает согласование и защищённый от подмены журнал аудита. AEGIS располагается между AI-агентом и вызываемыми им инструментами. Каждый вызов инструмента классифицируется по типу (база данных, файлы, сеть, shell, prompt injection, цепочка поставок), проверяется по политикам и базовым показателям аномалий, а затем до выполнения разрешается, приостанавливается до одобрения человеком или блокируется. Проект предназначен для защиты от таких ситуаций, как разрушительные SQL-запросы, неожиданная утечка данных или выдуманные агентом команды shell.
- Aegis можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- Aegis распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- Aegis всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в Aegis — 31 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать Aegis?
- Настройка защитных ограничений для агентов, которые могут выполнять SQL-запросы и команды shell или работать с файлами. Требование одобрения человеком перед публикацией пакетов агентом или развёртыванием в Kubernetes. Аудит поведения агентов для проверок соответствия требованиям с помощью защищённых от подмены журналов. Контроль закрытых или скомпилированных агентов через проксирование их трафика LLM и MCP.
- Как установить Aegis?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Justin0504/Aegis Перейдите в каталог проекта: cd Aegis Запустите сервисы с помощью Docker Compose: docker compose up -d Включите AEGIS в агенте Python, импортировав его один раз: python -c "import agentguard; agentguard.auto('http://localhost:8080', agent_id='my-agent')"
- Где скачать Aegis?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Justin0504/Aegis
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Runtime-защита для AI-агентов, которая проверяет каждый вызов инструмента и возвращает PASS, AUTH или BLOCK до выполнения действия.
Контроль политик, идентификация по принципу нулевого доверия, изоляция выполнения и инструменты SRE для автономных AI-агентов; поддерживаются Python, TypeScript, .NET, Rust и Go.
Детерминированный движок политик между AI-агентами и их инструментами, блокирующий вызовы, которые отправляют конфиденциальные данные неавторизованным получателям.
Локальная память и предторговый контроль для AI-агентов: решения записываются в защищённую от подмены цепочку аудита SHA-256, доступно 20 MCP-инструментов.
Библиотека Elixir для интеграции LLM, таких как Claude, OpenAI, Gemini, Ollama и self-hosted моделей, в приложения на Elixir.