Adrian

实时拦截智能体恶意行为，让 AI 安全落地

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 96 🐛 待处理 9 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 589
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

Adrian 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队secureagentics
官网地址https://secureagentics.ai
GitHubhttps://github.com/secureagentics/Adrian
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型aarm,agent-security,agentic-ai,agentic-security,agents,ai,ai-agents,ai-governance,ai-security,langchain,langgraph,llm-security,mcp,mcp-security,observability,openai-agents,prompt-injection,runtime-security,self-hosted,threat-detection
GitHub 星标★ 589
上线时间2026-05-11 00:00:00
代码更新2026-10-21
仓库体积1.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Adrian 是一个开源的 AI 智能体安全运行时工具，专门用于监控和控制 AI 智能体的行为。它解决的是智能体在执行任务时可能出现的恶意工具调用、提示注入攻击以及策略漂移等问题。Adrian 能够在智能体采取行动之前实时检测并阻止这些风险，从而保障智能体运行的安全性和合规性。其核心能力包括对智能体行为的实时监控、策略执行和风险拦截，支持与 LangChain、LangGraph 等主流智能体框架集成，并提供基于 Python 的轻量级部署方式。作为早期项目，Adrian 聚焦于智能体安全这一新兴领域，为开发者提供了一套可扩展的安全防护层，帮助构建更可靠的 AI 应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 589

使用教程

难度：高级 约 60 分钟 部署方式：自托管 5 步

环境要求

  • Python 环境
  • 容器编排
  • 智能体应用

安装与启动步骤

  1. 1装接入包

    先在应用侧装轻量包，把动作与推理轨迹上报。

    pip install adrian-sdk

  2. 2起监控端

    用编排文件把服务与依赖拉起来。

    docker compose --profile llm up -d

  3. 3接一个框架

    它有现成适配，先接你最常用的那套。

  4. 4造几条异常轨迹

    故意让它做越权动作，看能不能报出来。

  5. 5调阈值

    误报多了没人看，按业务场景收紧。

如何确认成功

一次越权工具调用能被识别并告警，而正常业务动作不产生误报

注意事项

  • 它同时看动作日志与推理轨迹，后者是它区别于普通审计的地方。
  • 接进去会有性能开销，先量一遍。
  • 误报率决定这套东西能不能长期开。
  • 推理轨迹包含用户输入，注意隐私。

核心亮点

  • 实时监控智能体工具调用，在行动前拦截恶意行为
  • 专门针对提示注入和策略漂移提供防护，安全定位精准
  • 与 LangChain/LangGraph 深度集成，接入成本低

不足之处

  • 项目处于早期，功能覆盖和稳定性有待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业部署 AI 智能体时，需要强制安全合规审查
  • 开发基于 LangChain 的智能体，需防范提示注入攻击
  • 多智能体协作场景下，监控策略偏离和异常工具使用

替代项目

Rebuff、Guardrails AI、NeMo Guardrails

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