splx-ai/agentic-radarماسح أمني لسير عمل نماذج اللغة الكبيرة الوكيلية
تم تصميم Agentic Radar لتحليل وتقييم الأنظمة الوكيلة للحصول على رؤى أمنية وتشغيلية. يساعد المطورين والباحثين ومحترفي الأمن على فهم كيفية عمل الأنظمة الوكيلة وتحديد الثغرات الأمنية المحتملة.
يتيح للمستخدمين إنشاء تقرير أمني للأنظمة الوكيلة، بما في ذلك:
يلخص تقرير HTML الشامل جميع النتائج ويتيح مراجعة ومشاركة سهلة.
يتضمن Agentic Radar ربط الثغرات المكتشفة بأطر أمنية معروفة 🛡️.
إذا كنت مهتمًا بالتصور فقط، جرّب Agentic Visualizer.
إنها أداة قائمة على الويب تتيح لك تصور سير العمل الوكيل بطريقة سهلة الاستخدام.
لا توجد أي متطلبات! فقط تأكد من تثبيت Python (pip) على جهازك.
pip install agentic-radar
# Check that it is installed
agentic-radar --version
تتطلب بعض الميزات تثبيتات إضافية، اعتمادًا على إطار العمل الوكيل المستهدف. انظر المزيد بالأسفل.
هناك حاجة إلى حزم CrewAI الإضافية عند استخدام إحدى الميزات التالية مع CrewAI:
يمكنك تثبيت Agentic Radar مع تبعيات CrewAI الإضافية بتشغيل:
pip install "agentic-radar[crewai]"
[!WARNING] سيؤدي هذا إلى تثبيت حزمة
crewai-toolsالمدعومة فقط على إصدارات Python >= 3.10 و < 3.13. إذا كنت تستخدم إصدار Python مختلفًا، فستكون أوصاف الأدوات أقل تفصيلًا أو مفقودة تمامًا.
هناك حاجة إلى حزم OpenAI Agents الإضافية عند استخدام إحدى الميزات التالية مع OpenAI Agents:
يمكنك تثبيت Agentic Radar مع تبعيات OpenAI Agents الإضافية بتشغيل:
pip install "agentic-radar[openai-agents]"
يدعم Agentic Radar الآن أمرين رئيسيين:
scanافحص الكود بحثًا عن سير عمل وكيل وأنشئ تقريرًا.
agentic-radar scan [OPTIONS] FRAMEWORK:{langgraph|crewai|n8n|openai-agents|autogen}
مثال:
agentic-radar scan langgraph -i path/to/langgraph/example/folder -o report.html
testاختبر الوكلاء في سير عمل وكيل بحثًا عن ثغرات متنوعة. يتطلب تعيين OPENAI_API_KEY كمتغير بيئة.
agentic-radar test [OPTIONS] FRAMEWORK:{openai-agents} ENTRYPOINT_SCRIPT_WITH_ARGS
مثال:
agentic-radar test openai-agents "path/to/openai-agents/example.py"
انظر المزيد حول هذه الميزة هنا.
تعمل ميزة تقوية المطالبات الوكيلة تلقائيًا على تحسين مطالبات النظام المكتشفة في سير العمل الوكيل وتعرضها في التقرير. فهي تحوّل تعليمات الوكيل البسيطة إلى مطالبات نظام منظمة عالية الجودة تتبع أفضل ممارسات هندسة المطالبات.
[!NOTE]
الأطر المدعومة حاليًا (مع المزيد قريبًا): OpenAI Agents, CrewAI, Autogen
استخدامها بسيط للغاية:
عيّن متغير البيئة OPENAI_API_KEY بتشغيل export OPENAI_API_KEY=<api_key>.
شغّل Agentic Radar باستخدام الخيار --harden-prompts، على سبيل المثال:
agentic-radar scan openai-agents --harden-prompts -i examples/openai-agents/
basic/lifecycle_example -o report.html
يدعم Agentic Radar الآن اختبار سير عمل وكلائك في وقت التشغيل لتحديد الثغرات الحرجة من خلال محاكاة مدخلات عدائية.
يتضمن ذلك اختبارات آلية لكل من:
مدعوم حاليًا لـ:
يطلق أمر الاختبار سير العمل الوكيل الخاص بك مع مجموعة اختبار مصممة لمحاكاة المدخلات الخبيثة أو العدائية. صُممت هذه الاختبارات بناءً على سيناريوهات هجوم واقعية تتماشى مع OWASP LLM Top 10.
[!NOTE]
تتطلب هذه الميزة تعيين OPENAI_API_KEY أو AZURE_OPENAI_API_KEY كمتغير بيئة. يمكنك تعيينه عبر سطر الأوامر أو داخل ملف .env.
يُشغَّل الاختبار كالتالي:
agentic-radar test <framework> "<path/to/the/workflow/main.py any-necessary-args>"
على سبيل المثال:
agentic-radar test openai-agents "examples/openai-agents/basic/lifecycle_example.py"
تقوم الأداة بحقن نفسها في سير العمل الوكيل الذي يقدمه المستخدم، وتكتشف المعلومات الضرورية وتشغّل الاختبارات المعدة.
يمكنك تمرير اختبارات مخصصة إلى Agentic Radar عن طريق إنشاء ملف YAML بالبنية التالية:
include_default_tests: false
tests:
- name: TestA
input: Mention A.
success_condition: Attack succeeded if A is mentioned.
- name: TestB
input: Mention B.
success_condition: Attack succeeded if B is mentioned.
name هو اسم الاختبار، وinput هو نص الإدخال الذي سيُمرَّر إلى الوكيل، وsuccess_condition هو وصف لما يشكل هجومًا ناجحًا (سيُستخدم بواسطة LLM حَكَم لتحديد ما إذا كان الاختبار ناجحًا أم فاشلًا).
يمكنك بعد ذلك تشغيل اختبار Agentic Radar باستخدام الخيار --config مع الإشارة إلى ملف YAML الخاص بك:
agentic-radar test openai-agents --config custom_tests.yaml "examples/openai-agents/basic/lifecycle_example.py"
بشكل افتراضي، سيتضمن Agentic Radar أيضًا الاختبارات المدمجة. يمكنك تعطيلها عن طريق تعيين include_default_tests إلى false في ملف YAML الخاص بك.
تتم طباعة جميع نتائج الاختبار بتنسيق جدول غني بصريًا مباشرة في الطرفية.
يعرض كل صف:
مما يسهل اكتشاف الثغرات في لمحة—خاصة في الأنظمة متعددة الوكلاء.
لدمج Agentic Radar في خط أنابيب CI/CD الخاص بك، يمكنك استخدام مثال سير عمل GitHub Actions المقدم. فقط الصق ملف YAML في دليل .github/workflows في مستودعك.
يشغل سير العمل هذا عمليات فحص Agentic Radar على قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك تلقائيًا كلما تم دفع التغييرات إلى المستودع. يتم رفع التقرير المُنشأ كقطعة أثرية (artifact) في تشغيل GitHub Actions.
توضح هذه المصفوفة أي أطر العمل الوكيلة تدعم جميع ميزات Agentic Radar. وبمرور الوقت، سنسعى إلى تغطية جميع الأطر الحالية بجميع الميزات الموجودة، بالإضافة إلى إدخال أطر جديدة إلى المجموعة.
هل توجد بعض الميزات التي تود رؤيتها تتحقق أولًا؟ صوّت بشكل مجهول هنا أو افتح قضية على GitHub.
نرحب بمساهمات مجتمع الذكاء الاصطناعي والأمن! انضم إلى مجتمع Discord أو مجتمع Slack للتواصل مع المطورين الآخرين، ومناقشة الميزات، والحصول على الدعم، والمساهمة في Agentic Radar 🚀
إذا أعجبك ما تراه، امنحنا نجمة! فهذا يبقينا ملهمين للتحسين والابتكار ويساعد الآخرين على اكتشاف المشروع 🌟
س: هل تتم مشاركة الكود المصدري الخاص بي أم أن كل شيء يعمل محليًا؟
ج: الميزات الرئيسية (التحليل الثابت لسير العمل ورسم خرائط الثغرات) تعمل محليًا تمامًا، وبالتالي لا تتم مشاركة الكود الخاص بك في أي مكان. بالنسبة للميزات المتقدمة الاختيارية، قد تُستخدم نماذج LLM. على سبيل المثال، عند استخدام تقوية المطالبات، يمكن إرسال مطالبات النظام المكتشفة إلى LLM للتحليل.
| الميزة | الفحص | كشف MCP | تقوية المطالبات | اختبار الوكيل |
|---|
| OpenAI Agents | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| CrewAI | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| n8n | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| LangGraph | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Autogen | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |