安全对齐 / 项目
secureagentics/Adrian
- 仓库数据
- 585 Star / 102 Fork，Python 实现
- SDK 形态
- Python、TypeScript、Claude Code 插件
- 自托管依赖
- Docker Compose v2 + NVIDIA GPU + Container Toolkit
- 本地模型
- Gemma 4 E4B（约 5 GB）或 E2B（约 3 GB）
- 磁盘占用
- 约 10 GB 空闲空间用于模型
- SDK 默认端点
- ws://localhost:8080/ws
- 1装 SDK$ pip install adrian-sdk
- 2装 LangChain 与对应模型 provider$ pip install langchain langchain-openai # 或 langchain-anthropic 等
- 3在 agent 入口 init、退出时 shutdown$ import adrianadrian.init(api_key="adr_live_...")# ... 原有 LangChain / LangGraph 代码 ...adrian.shutdown()
- 4自托管拉代码并跑 bootstrap$ git clone https://github.com/secureagentics/Adriancd Adriandocker compose --profile setup run --rm setup bootstrap
- 5起全栈并安装仓库内 SDK$ docker compose --profile llm up -dmake sdk-install && source .venv/bin/activate
- 6Claude Code 插件接入/plugin marketplace add secureagentics/Adrian/adrian-init
方法、结果与局限
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要点
它解决什么问题
静态分析与网络监控看不到 agent 的越权行为，Adrian 在运行时判定，并在动作落地前介入。
- 静态分析与网络监控看不到 agent 的越权行为，Adrian 在运行时判定，并在动作落地前介入。
- 多数监控只停留在活动日志：API、MCP、DB、工具调用，Adrian 额外分析 agent 为什么这么做、下一步打算做什么。
- 基于提示注入数据集训练的分类器只能识别见过的样本，Adrian 按 agent 既定职责逐次判断并跨整个会话关联。