TealTiger

KI-Agenten-Sicherheits- und Governance-SDK

Deterministische Governance, Schutzmaßnahmen, Kostenverfolgung und Richtlinienverwaltung für LLM-Anwendungen. Open Source. TypeScript + Python. Funktioniert mit jedem Anbieter.

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⚡ 60-Sekunden-Schnellstart

Installation: npm install tealtiger oder pip install tealtiger, dann einen bestehenden OpenAI-Aufruf umschließen:```typescript import { TealOpenAI } from 'tealtiger'; const client = new TealOpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, guardrails: { promptInjection: true } }); const res = await client.chat.completions.create({ model: 'gpt-4o-mini', messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }] }); console.log(res.security?.decision ?? 'ALLOW');

Please provide the Markdown content to translate.```python
import os
from tealtiger import TealOpenAI
client = TealOpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], guardrails={"prompt_injection": True})
print(client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini", messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]).security.decision)

ALLOW
Governance receipt emitted; cost and guardrails tracked.
```
Weiter: [vollständiger Quick Start](#-quick-start) und [Beispiele](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/main/examples).

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## 🔭 observe() — Null-Konfigurations-Instrumentierung (v1.4)

Eine Zeile fügt Kostenverfolgung, Audit-Logging, PII-Erkennung und Verhaltensbaselines zu jedem LLM-Client hinzu. Keine Konfigurationsdateien, keine Richtliniendefinitionen.```typescript
import { observe, freeze } from 'tealtiger';
const client = observe(new OpenAI());  // done — all calls are now instrumented
console.log(client.getCost());         // { totalCost: 0.0023, requestCount: 1, ... }
```
``````python
from tealtiger.observe import observe, freeze
client = observe(OpenAI())             # done — all calls are now instrumented
print(client.get_cost())               # ObserveCostSummary(total_cost=0.0023, ...)
```
**Was Sie automatisch erhalten:** Kostenverfolgung pro Anfrage über 12 Anbieter hinweg, strukturiertes Prüfprotokoll mit Korrelations-IDs, Verhaltensbasislinie (P50/P95/P99), PII-Erkennung im REPORT_ONLY-Modus und ein sofortiger Not-Aus-Schalter via `freeze()`. Weniger als 5ms Overhead pro Aufruf.

Siehe [examples/observe-quickstart.ts](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/main/examples/observe-quickstart.ts) und [examples/observe_quickstart.py](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/main/examples/observe_quickstart.py).

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## 📊 Governance-Dashboard (v1.4)

Echtzeit-Einblick in Ihre KI-Agentenflotte – Sicherheitslage, Kostenverwaltung und Verhaltenswarnungen auf einen Blick.

<div align="center">
  <img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/12842/41f95973c706522c5b907a5d7d96565247adff159a2de9a15c45087ae8dd1351.png" alt="TealTiger Governance-Dashboard" width="900">
</div>



**Was Sie auf einen Blick sehen:**
- **KPI-Reihe** – Gesamtzahl der Anfragen, Kosten, Governance-Ablehnungen, Budgetverbrauch mit farbcodierten Indikatoren
- **Kostengeschwindigkeit & Budgetprognose** – Burn-Rate-Trends und Erschöpfungsprognose
- **Verteidigungspipeline** – 3-stufiger Sicherheitsbewertungsablauf mit Kurzschlussraten und Latenz pro Stufe
- **Canary-Warnungen** – Erkennung von Verhaltensabweichungen mit Agent-Freeze-Status und Abweichungsprozentsätzen
- **Agentenmatrix** – Flottenstatustabelle (aktiv/im Leerlauf/eingefroren) mit Metriken pro Agent
- **Kosteneinsparungen** – Optimierungsempfehlungen nach Auswirkung geordnet
- **Modell-Routing** – Quell-zu-Ziel-Routing mit Einsparungen pro Anfrage
- **Protokoll-Governance** – ENFORCE/MONITOR/REPORT_ONLY-Richtlinienkarten mit Ablehnungszahlen

Jedes Panel ruft Daten unabhängig ab mit Fehlerisolierung – ein Widget-Fehler wirkt sich nie auf andere aus.

Lokal ausführen: `cd dashboard/api && npm run dev` dann `cd dashboard/web && npm run dev` (API auf :3100, UI auf :3000)

### Progressive Disclosure Path

| Stufe | Einstiegspunkt | Was Sie erhalten |
|-------|-------------|--------------|
| 0 | `observe(client)` | Kostenverfolgung, Prüfpfad, PII-Erkennung, Verhaltensbasislinie, Not-Aus-Schalter |
| 1 | + Guardrails-Konfiguration | Prompt-Injection, Inhaltsmoderation, Geheimnis-Erkennung |
| 2 | + TealEngine-Richtlinien | ENFORCE/MONITOR/REPORT_ONLY pro Regel, deterministische Entscheidungen |
| 3 | + TealFlow-Workflows | Governance-Vererbung auf Organisationsebene, deklaratives YAML |



## Was ist TealTiger?

TealTiger ist ein Open-Source-SDK, das **deterministische Governance** für KI-Agenten bietet. Es setzt Sicherheitsrichtlinien durch, verfolgt Kosten und erzeugt strukturierte Nachweise – alles zur Laufzeit, ohne erforderliche Infrastruktur.

> **Auf der Suche nach dem Quellcode?** Dies ist das Hub-Repository. Der SDK-Quellcode befindet sich in den sprachspezifischen Repositories:
> - **TypeScript SDK**: [tealtiger-typescript-prod](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger-typescript-prod)
> - **Python SDK**: [tealtiger-python-prod](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger-python-prod)
>
> Oder klonen Sie dieses Repository mit Submodulen: `git clone --recurse-submodules https://github.com/agentguard-ai/tealtiger.git`

Im Gegensatz zu probabilistischen Sicherheitsfiltern verwendet TealTiger **deterministische Richtlinienbewertung**: gleiche Eingabe + gleiche Richtlinie = gleiche Entscheidung, jedes Mal. Jedes Governance-Urteil ist rekonstruierbar, auf den Menschen zurückführbar, der die Richtlinie erstellt hat, und als strukturierter Nachweis (SARIF, JUnit XML, JSON) exportierbar.

**Schlüsselprinzip:** Governance sollte eine technische Eigenschaft sein, die in die Laufzeit eingebettet ist – kein Dokument, das im Nachhinein überprüft wird.

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## 🚀 Schnellstart

### TypeScript```bash
npm install tealtiger
```
Please provide the Markdown content to translate.```typescript
import { TealOpenAI } from 'tealtiger';

const client = new TealOpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  guardrails: {
    piiDetection: true,
    promptInjection: true,
    contentModeration: true,
  },
  budget: {
    maxCostPerRequest: 0.50,
    maxCostPerDay: 10.00,
  },
});