AEGIS

स्वतंत्र, OS-स्तरीय अवलोकन AI कोडिंग एजेंटों के लिए

देखता है कि AI एजेंट आपकी मशीन पर वास्तव में क्या करते हैं — प्रोसेस, फ़ाइलें, नेटवर्क — एजेंटों के बाहर से, बिना किसी हुक की आवश्यकता के।

AEGIS AI एजेंटों के लिए एक स्वतंत्र, OS-स्तरीय पर्यवेक्षक है। यह एजेंट प्रोसेस, फ़ाइल एक्सेस और नेटवर्क गतिविधि देखता है, चाहे एजेंट कैसे भी लॉन्च किया गया हो या वह निगरानी में सहयोग करता हो या नहीं — और यह हर अवलोकन को एक विशिष्ट एजेंट इंस्टेंस से जोड़ता है, जिसमें उस आरोपण का साक्ष्य रिकॉर्ड पर दर्ज होता है। CommonJS JavaScript मॉनिटरिंग इंजन पर निर्मित, रेंडरर और साझा प्रकारों में TypeScript के साथ। ओपन-सोर्स, स्थानीय, कोई टेलीमेट्री नहीं — सब कुछ आपकी मशीन पर ही रहता है।

_{डेमो v0.10.0-alpha पर रिकॉर्ड किया गया; तब से कुछ लेबल का नाम बदल दिया गया है।}

डाउनलोड · बग रिपोर्ट करें · फ़ीचर अनुरोध · योगदान

AEGIS क्या अवलोकन करता है

ऊपर गिने गए तथ्य हाथ से बनाए नहीं हैं: npm run counts:check प्रत्येक CI रन पर ट्री से हर दस्तावेज़ित काउंटर को फिर से प्राप्त करता है और बिल्ड को विफल कर देता है जब दस्तावेज़ों में कोई संख्या वास्तविकता से भटक जाती है।

साक्ष्य ग्राफ़

AEGIS को प्रोसेस व्यूअर से अलग करने वाली चीज़ सेंसर नहीं है — यह है कि हर घटना एक एजेंट इंस्टेंस से जुड़ी होती है, जिसमें साक्ष्य होता है जिसे आप ऑडिट कर सकते हैं:

• इंस्टेंस पहचान। एक एजेंट को pid + OS जन्म समय (instanceId) के रूप में कुंजीबद्ध किया जाता है, इसलिए एक पुनर्चक्रित PID एक नया इंस्टेंस है, पुराने के इतिहास की निरंतरता नहीं। पहचान कैशिंग एक गवाह द्वारा गेटेड है, और CI एक इंजेक्शन प्रूफ़ चलाता है (npm run verify:gate, 4 म्यूटेंट) जो लाल हो जाता है यदि कोई पहचान कभी स्टेल कैश से परोसी जा सकती है।
• स्पष्ट साक्ष्य के साथ आरोपण। हर ऑडिट रिकॉर्ड में pid, instanceId, और एक attribution ऑब्जेक्ट होता है जिसमें तीन स्थितियों में से एक होती है — confirmed, inferred, या unattributed — जो साक्ष्य कोड के एक बंद रजिस्ट्री द्वारा समर्थित है। जब AEGIS को नहीं पता होता कि किस एजेंट ने किसी फ़ाइल को छुआ है, तो यह unattributed कहता है; यह कभी भी मालिक का आविष्कार नहीं करता।
• छेड़छाड़-स्पष्ट लॉग। ऑडिट इवेंट हैश-चेन्ड JSONL (Event Schema v1) हैं, जिनमें दैनिक रोटेशन, 30-दिन प्रतिधारण, और स्पष्ट हानि मार्कर होते हैं जब राइट बफ़र ओवरफ्लो होता है।
• मापा गया, दावा नहीं किया गया। पहचान तंत्र रेपो-में बेंचमार्क किया गया है: प्रदाता जन्म-समय समानता दोनों रिकॉर्ड किए गए रनों में हर तुलनीय प्रोसेस के लिए सटीक थी (542/542 और 419/419), और प्रोसेस-स्नैपशॉट साइडकार की लागत ~10 ms प्रति स्कैन है जहाँ फ़ॉलबैक प्रदाता की लागत सैकड़ों से हज़ारों में होती है। प्रति-रन तालिकाएँ, वातावरण, और बताई गई कमियाँ docs/bench/ में हैं।

साक्ष्य: src/main/process-identity.js · src/main/attribution.js · शुद्धता ऑडिट · bench 2026-08-12 · bench 2026-08-13

Monitor-first

AEGIS एक कैमरा है, गार्ड नहीं। यह अवलोकन और लॉग करता है — यह आज OS स्तर पर एजेंटों को ब्लॉक नहीं करता। कोई कर्नेल हुक नहीं हैं और कोई स्वचालित प्रवर्तन नहीं है। प्रोसेस नियंत्रण (kill / suspend / resume) केवल मैनुअल और उपयोगकर्ता-आह्वानित है। सक्रिय ब्लॉकिंग रोडमैप पर है, वर्तमान रिलीज़ में नहीं। दृश्यता, ऑडिटिंग और विसंगति पहचान के लिए AEGIS का उपयोग करें — जब आपको प्रवर्तन की आवश्यकता हो तो इसे सैंडबॉक्सिंग के साथ जोड़ें।

AEGIS इन-एजेंट निगरानी से कैसे भिन्न है

अधिकांश AI-एजेंट निगरानी उपकरण एजेंट को ही इंस्ट्रूमेंट करते हैं — एक Claude Code प्लगइन, एक IDE एक्सटेंशन, एक SDK रैपर। उस स्थान में एक संरचनात्मक अंधा धब्बा है: एक एजेंट केवल तभी दिखाई देता है यदि उसने (या उसके उपयोगकर्ता ने) हुक स्थापित किया हो। एक कच्चा python autogpt.py, एक अनरैप्ड बाइनरी, या एक उपकरण जो बस सहयोग नहीं करता, इन-एजेंट इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए अदृश्य है।

AEGIS इसके बजाय OS परत पर बैठता है: यह एजेंटों के बाहर से प्रोसेस, फ़ाइल और नेटवर्क गतिविधि देखता है, इसलिए यह जो देखता है वह एजेंट के सहयोग पर निर्भर नहीं करता — केवल AEGIS की अपनी कवरेज पर (देखें ज्ञात सीमाएँ)। यह स्थानीय रूप से एजेंटों का अवलोकन करने वाला एकमात्र उपकरण नहीं है — AgentSight, उदाहरण के लिए, Linux पर eBPF परत से अवलोकन करता है — और हुक-आधारित उपकरण प्रतिस्पर्धी के बजाय पूरक हैं: हुक उन एजेंटों के अंदर इरादा (प्रॉम्प्ट, टूल कॉल) देखते हैं जिन्होंने ऑप्ट-इन किया है, जबकि AEGIS मशीन पर चलने वाली हर चीज़ के लिए प्रभाव (प्रोसेस, फ़ाइलें, कनेक्शन) देखता है, जो सहयोग की आवश्यकता के बिना एजेंट इंस्टेंस से जुड़ा होता है।

ज्ञात सीमाएँ

एक मॉनिटर जिसे आप कैलिब्रेट नहीं कर सकते, वह एक मॉनिटर है जिस पर आप भरोसा नहीं कर सकते, इसलिए सीमाएँ यहाँ बताई गई हैं, बाद में खोजी जाने के बजाय। इस सूची के पीछे के पुनः-सत्यापित निष्कर्ष, प्रत्येक OPEN/CLOSED स्थिति के साथ, शुद्धता ऑडिट में रहते हैं; संक्षिप्त संस्करण:

• कवरेज सिग्नेचर- और ह्यूरिस्टिक-आधारित है। पहचान 110 एजेंटों (262 प्रोसेस-नाम सिग्नेचर) और ह्यूरिस्टिक्स (WSL, IDE एक्सटेंशन, स्थानीय LLM प्रोब) से शुरू होती है। एक एजेंट बाइनरी जो इनमें से किसी से मेल नहीं खाती, पहचानी नहीं जाती।
• पोलिंग में एक अंधा धब्बा है। एक प्रोसेस जो स्कैन टिक्स (~10 s) के बीच पैदा और मर जाता है, कभी नहीं देखा जाता; बेंच पेज इसे स्पष्ट रूप से बताते हैं। ETW के माध्यम से प्रति-इवेंट कैप्चर रोडमैप पर है, जिसमें docs/recon/kernel-file-etw.md में एक स्थिर recon पहले से मौजूद है।
• macOS/Linux पहचान कमजोर है। वे प्लेटफ़ॉर्म वर्तमान में कोई OS जन्म समय प्रदान नहीं करते, इसलिए इंस्टेंस पहचान केवल PID पर वापस आती है और PID पुन: उपयोग के तहत असुरक्षित है। टोकन-लागत ट्रैकिंग केवल Windows-विशिष्ट है।
• UI इवेंट विंडो चुपचाप छोटी हो जाती हैं। रेंडरर बाउंडेड इवेंट विंडो रखता है जो कुल से असहमत हो सकती हैं, और अभी तक कोई ट्रंकेशन बैनर नहीं है।
• सेंसर स्वास्थ्य ट्रैक किया जाता है लेकिन अभी तक नहीं दिखाया जाता। मुख्य प्रोसेस फ़ाइलसिस्टम और नेटवर्क सेंसर के लिए प्रति-सेंसर स्वास्थ्य रिकॉर्ड करता है, लेकिन UI अभी तक एक शांत मशीन को मृत सेंसर से अलग नहीं कर सकता, और प्रोसेस-स्कैन ओवररन बिना काउंटर के छोड़ दिए जाते हैं।
• ऑडिट हानि मार्करों को सफल फ्लश की आवश्यकता होती है। यदि डिस्क अभी भी विफल होने पर प्रोसेस को मार दिया जाता है, तो निष्कासित ऑडिट प्रविष्टियाँ ऑन-डिस्क मार्कर के बिना खो सकती हैं।

हम जानबूझकर क्या दावा नहीं करते

इस README में संख्याएँ केवल तभी दिखाई देती हैं जब वे रिपॉजिटरी से प्राप्त होती हैं (और npm run counts:check द्वारा लागू की जाती हैं) या एक लिखित विधि के साथ मापी जाती हैं। कुछ संख्याएँ जो लोग पूछते हैं वे अभी तक मौजूद नहीं हैं, इसलिए हम उन्हें नहीं बताते:

• बूट समय। कोई स्टार्टअप बेंचमार्क मौजूद नहीं है; पुराना "दो सेकंड से कम" दावा बिना मापे रखने के बजाय हटा दिया गया था।
• पहचान या गलत-सकारात्मक दरें। एक स्वतंत्र ओरेकल के साथ एक परिदृश्य बेंच मौजूद है (bench/, Sysmon/Procmon के विरुद्ध स्कोर किया गया), लेकिन यह केवल Windows-विशिष्ट है, एक परिदृश्य को कवर करता है, और CI में नहीं चलता — दर के लिए आधार नहीं।
• ओवरहेड। AEGIS की अपनी CPU/RAM लागत एक लिखित विधि के तहत नहीं मापी गई है।
• बेंचमार्क स्पीडअप हेडलाइन। मापा गया स्नैपशॉट-बनाम-फ़ॉलबैक अनुपात एक ही मशीन पर दो दिनों के बीच 193× से 51× तक चला गया; स्थायी दावा कमजोर है — स्नैपशॉट ~10 ms, फ़ॉलबैक सैकड़ों से हज़ारों ms — और यही एकमात्र रूप यहाँ उद्धृत है।
• प्रति-इवेंट विश्वास स्कोर। ग्राउंड-ट्रुथ बेंच मौजूद होने तक उत्पाद से जानबूझकर अनुपस्थित।
• परीक्षण गणना। हाथ से कॉपी किए गए सूट काउंट चुपचाप पुराने हो जाते हैं; सूट अपने स्वयं के काउंट प्रिंट करता है, और CI इसे हर कमिट पर चलाता है।

स्वतंत्र निगरानी क्यों

AI एजेंट फ़ाइलों, क्रेडेंशियल्स और शेल कमांड तक गहरी पहुँच के साथ चलते हैं। जोखिम काल्पनिक नहीं है: Kaspersky के OpenClaw मामले के लेख में रिपोर्ट किया गया है कि जनवरी 2026 में एक सुरक्षा ऑडिट ने 512 कमजोरियों की पहचान की, उनमें से आठ गंभीर, और तर्क दिया कि गहरी समस्या वास्तुशिल्प है — विशेषाधिकार प्राप्त स्थानीय पहुँच बाहरी रूप से संवाद करने की क्षमता के साथ संयुक्त (Kaspersky, 2026-02-10)। पैचिंग बग्स को ठीक करती है; यह आपको यह दृश्यता नहीं देती कि एक एजेंट ने आपकी मशीन पर वास्तव में क्या किया। वह दृश्यता वह परत है जो AEGIS जोड़ता है।

डाउनलोड

Windows इंस्टॉलर

v0.11.0-alpha से शुरू करके, रिलीज़ एक Windows NSIS इंस्टॉलर भेजती हैं — नवीनतम रिलीज़ से .exe डाउनलोड करें। v0.13.0-alpha से आगे की रिलीज़ एक हस्ताक्षरित मैनिफेस्ट भी भेजती हैं, ताकि इस रिपॉजिटरी में प्रतिबद्ध सार्वजनिक कुंजी के विरुद्ध डाउनलोड को ऑफ़लाइन सत्यापित किया जा सके — देखें AEGIS रिलीज़ सत्यापित करना। पहले की रिलीज़ कोई मैनिफेस्ट नहीं भेजती हैं और इस तरह सत्यापित नहीं की जा सकतीं।

स्रोत से (सभी प्लेटफ़ॉर्म)```bash

git clone https://github.com/antropos17/Aegis.git cd Aegis npm install npm start

> इसके लिए **Node.js 24.x** आवश्यक है (`package.json` में `engines`)। Windows 10/11 अनुशंसित है; macOS/Linux प्रायोगिक ([#37](https://github.com/antropos17/Aegis/issues/37)) — [ज्ञात सीमाएँ](#known-limits) देखें।

### AI एजेंट के बिना आज़माएँ

क्या आपके पास AI एजेंट नहीं चल रहे हैं? डेमो मोड आपको सिम्युलेटेड डेटा के साथ पूर्ण डैशबोर्ड का अन्वेषण करने देता है — कोई वास्तविक निगरानी नहीं, कोई वास्तविक प्रक्रियाएँ नहीं।```bash
npm run dev
# then open http://localhost:5174

डेव सर्वर डेमो सीनेरियो इंजन लेकर चलता है — vite.config.js इसे तब सक्षम करता है जब कमांड serve होती है, इसलिए सिम्युलेटेड डैशबोर्ड बिना किसी अलग बिल्ड स्टेप और बिना Electron के रेंडर होता है। स्टैटिक, शेयर करने योग्य बिल्ड (कोई डेव सर्वर नहीं, कोई Electron नहीं) के लिए, npm run build:demo चलाएँ और परिणामी dist/demo डायरेक्टरी को किसी भी स्टैटिक फ़ाइल सर्वर से सर्व करें (बिल्ड रिलेटिव एसेट पाथ का उपयोग करता है, इसलिए कोई भी होस्ट काम करता है)।

डेमो मोड एक सीनेरियो इंजन चलाता है जो चार थ्रेट चरणों — calm → elevated → critical → reset — से गुज़रता है, जिसमें 12 तक सिम्युलेटेड AI एजेंट (Claude Code, Copilot, Cursor, और अधिक) शामिल होते हैं। फ़ाइल एक्सेस इवेंट, नेटवर्क कनेक्शन, एनोमली स्कोर, और रिस्क असेसमेंट सभी रीयल-टाइम में जनरेट होते हैं ताकि हर टैब और फ़ीचर पूरी तरह कार्यात्मक हो।

इसका उपयोग AEGIS को डिप्लॉय करने से पहले मूल्यांकन करने, UI को अपनी टीम को डेमो करने, या लाइव Windows वातावरण की आवश्यकता के बिना नई सुविधाएँ विकसित करने के लिए करें।

रिलीज़ इतिहास

विशेषताएँ

डिटेक्शन — 110 एजेंट (262 प्रोसेस-नाम सिग्नेचर), पैरेंट-चेन रिज़ॉल्यूशन, संवेदनशील-पथ और एजेंट-कॉन्फ़िग वॉचिंग, ट्रस्ट ग्रेड (A+ से F तक) के साथ प्रति-एजेंट रिस्क स्कोरिंग, लोकल LLM डिटेक्शन, फ़ॉल्स-पॉज़िटिव मार्किंग

विश्लेषण — रोलिंग एवरेज के साथ व्यवहारिक बेसलाइन, मल्टी-एक्सिस एनोमली डिटेक्शन, Anthropic API के माध्यम से AI थ्रेट असेसमेंट (ऑप्ट-इन), प्रिंट करने योग्य HTML थ्रेट रिपोर्ट

डैशबोर्ड — Bento-ग्रिड डैशबोर्ड: RiskRing गेज, TrustBadge, फ़िल्टर के साथ एक्टिविटी फ़ीड, एट्रिब्यूशन टूलटिप्स के साथ सत्र टाइमलाइन, विस्तार योग्य एजेंट कार्ड, प्रोटेक्शन प्रीसेट (Paranoid/Strict/Balanced/Developer), कमांड पैलेट (Ctrl+K), कीबोर्ड शॉर्टकट (Ctrl+1-5), डार्क/लाइट थीम, टोस्ट नोटिफिकेशन, OOM प्रोटेक्शन

एक्सपोर्ट — JSON, CSV, HTML रिपोर्ट, वन-क्लिक ZIP आर्काइव, हैश-चेन्ड JSONL ऑडिट लॉग (दैनिक रोटेशन, 30-दिन रिटेंशन)

i18n — अंग्रेज़ी बेस (en.json) के साथ अंतर्राष्ट्रीयकरण; सामुदायिक अनुवादों का स्वागत है

CLI — स्क्रिप्टिंग के लिए --scan-json, --version, --help

YAML रूलसेट

• 8 श्रेणियों (AI कॉन्फ़िग, सीक्रेट्स, SSH, क्लाउड, ब्राउज़र, डेवटूल्स, क्रिप्टो, सर्टिफिकेट) में 73 डिटेक्शन नियम
• rules/_schema.json के विरुद्ध मान्य; रूलसेट संपादित करने पर बिना रीस्टार्ट के हॉट-रिलोड होता है
• rules/ में .yaml जोड़कर विस्तार करें। नियम ID अद्वितीय होने चाहिए — डुप्लिकेट ID को छोड़ दिया जाता है, ओवरराइड नहीं किया जाता। नई जोड़ी गई फ़ाइल अगले रीलोड या रीस्टार्ट पर उठाई जाती है, क्योंकि वॉचर मौजूदा टॉप-लेवल फ़ाइलों में परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करता है

स्क्रीनशॉट

डेमो बिल्ड (npm run build:demo) से कैप्चर किया गया, 2026-08-21।

📸 शील्ड — रीयल-टाइम अवलोकन

📸 एक्टिविटी फ़ीड

📸 नियम और अनुमतियाँ

📸 रिपोर्ट और एक्सपोर्ट

📸 एजेंट आँकड़े

📸 सेटिंग्स

आर्किटेक्चर```

┌───────────────┐ ┌────────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │ Process │ │ File │ │ Network │ │ LLM Runtime │ │ Snapshot │ │ Watcher │ │ Monitor │ │ Detector │ │ (sidecar with │ │ (chokidar + │ │ (TCP + rDNS + │ │ (Ollama / LM │ │ CIM fallback)│ │ handle / RM) │ │ verdicts) │ │ Studio) │ └──────┬────────┘ └──────┬─────────┘ └──────┬────────┘ └──────┬────────┘ └──────────────┬───┴───────────────────┴──────────────────┘ ▼ ┌───────────────────────────────┐ │ Identity & Attribution │ │ instanceId = pid + birth time │ │ evidence codes, no guessing │ └──────┬────────────────┬───────┘ ▼ ▼ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ Baselines + │ │ Audit Logger │ │ Anomaly (4-axis) │ │ (Event Schema v1, │ │ Risk Engine │ │ hash-chained JSONL) │ └──────┬───────────┘ └──────┬──────────────┘ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌───────────────┐ │ Dashboard │ │ Exports │ │ CLI │ │ (Svelte IPC) │ │ (JSON/CSV/HTML/ │ │ (--scan-json │ │ │ │ ZIP) │ │ --version) │ └──────────────┘ └──────────────────┘ └───────────────┘

Per-sensor health records live in the main process; surfacing them in the UI is on the roadmap.

**Stack**: Electron 43, Svelte 5, Vite 7, Vitest। मॉनिटरिंग इंजन JavaScript (CommonJS) है; TypeScript का उपयोग रेंडरर और साझा प्रकारों में किया जाता है। CI हर मर्ज को build, lint, svelte-check, test और audit जॉब्स के साथ गेट करता है; `npm run counts:check` ट्री से हर दस्तावेज़ित काउंटर को फिर से प्राप्त करता है, `npm run verify:gate` इंजेक्ट किए गए म्यूटेंट के खिलाफ पहचान साक्ष्य को साबित करता है, और `npm run verify:seq-gate` इंजेक्ट किए गए म्यूटेंट के खिलाफ अनुक्रम इंजन को साबित करता है।

## एजेंट डेटाबेस

[`src/shared/agent-database.json`](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/src/shared/agent-database.json) में 110 एजेंट:

**कोडिंग** — Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Tabnine, Amazon Q, Cody, Aider
**स्वायत्त** — OpenClaw, Devin, Manus AI, OpenHands, SWE-Agent, AutoGPT, BabyAGI, CrewAI
**डेस्कटॉप** — Anthropic Computer Use, Google Gemini, Apple Intelligence, Microsoft Copilot
**फ्रेमवर्क** — LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, MetaGPT, TaskWeaver
**स्थानीय LLM** — Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, LocalAI, GPT4All, Jan

UI के माध्यम से या JSON को संपादित करके कस्टम एजेंट जोड़ें। [AGENTS.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/AGENTS.md) देखें।

## रोडमैप

नीचे सब कुछ **योजनाबद्ध** है, शिप नहीं किया गया। AEGIS आज केवल-मॉनिटर है (देखें [Monitor-first](#monitor-first))।

- [ ] सक्रिय ब्लॉकिंग — उल्लंघन पर नियम लागू करें (यूज़रस्पेस, प्री-एक्ज़ीक्यूशन; कर्नेल ड्राइवर एक गैर-लक्ष्य हैं) (आज: केवल निरीक्षण और लॉग)
- [ ] UI में प्रति-सेंसर स्वास्थ्य सतह — मुख्य-प्रक्रिया रिकॉर्ड मौजूद हैं ([डिज़ाइन](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/docs/roadmap/sensor-health-degraded.md))
- [ ] डिटेक्शन नियमों के लिए MITRE ATT&CK मैपिंग
- [ ] ML-आधारित विसंगति का पता लगाना (आज: हार्ड-कोडेड ह्यूरिस्टिक वेट)
- [ ] प्रथम श्रेणी macOS और Linux समर्थन (वर्तमान में प्रयोगात्मक — [#37](https://github.com/antropos17/Aegis/issues/37))
- [ ] स्थानीय इन्फ़रेंस डिटेक्शन के लिए GPU मॉनिटरिंग
- [ ] प्रति-प्रक्रिया फ़ाइल एट्रिब्यूशन (ETW, fanotify) — स्थैतिक टोही: [docs/recon/kernel-file-etw.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/docs/recon/kernel-file-etw.md)
- [ ] कंटेनर/VM डिटेक्शन (Docker, WSL)
- [ ] वेब-आधारित AI एजेंटों के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन
- [x] हस्ताक्षरित Windows ऑटो-अपडेट (लागू; पहली रिलीज़ के लिए मैन्युअल इंस्टॉल की आवश्यकता है)
- [x] i18n / स्थानीयकरण ([#53](https://github.com/antropos17/Aegis/issues/53))

## अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

### Aegis क्या है?

Aegis AI एजेंटों के लिए एक ओपन-सोर्स, OS-स्तरीय मॉनिटर है। यह वास्तविक समय में प्रक्रियाओं, फ़ाइल एक्सेस, नेटवर्क गतिविधि और व्यवहार संबंधी विसंगतियों को ट्रैक करता है, जो Electron 43 और Svelte 5 पर बनाया गया है। मॉनिटरिंग इंजन CommonJS JavaScript है; रेंडरर ES मॉड्यूल है, और TypeScript का उपयोग रेंडरर और साझा प्रकार की परिभाषाओं में किया जाता है। सभी डेटा स्थानीय रहता है — कोई टेलीमेट्री नहीं, कोई क्लाउड निर्भरता नहीं।

### AI एजेंटों को मॉनिटरिंग की आवश्यकता क्यों है?

OpenClaw, AutoGPT और Devin जैसे स्वायत्त AI एजेंटों के पास स्थानीय फ़ाइलों, क्रेडेंशियल्स और शेल कमांड तक गहरी पहुंच है — फिर भी न्यूनतम निगरानी के साथ चलते हैं। OpenClaw मामला ठोस उदाहरण है: [Kaspersky](https://www.kaspersky.com/blog/openclaw-vulnerabilities-exposed/55263/) द्वारा रिपोर्ट की गई एक सुरक्षा ऑडिट ने एक लोकप्रिय एजेंट में 512 कमजोरियों की पहचान की। Aegis स्वतंत्र अवलोकन परत प्रदान करता है, ताकि आप देख सकें कि एजेंट आपकी मशीन पर वास्तव में क्या करते हैं।

### Aegis पारंपरिक EDR से कैसे अलग है?

पारंपरिक EDR उपकरण मानव-संचालित खतरों — मैलवेयर, रैंसमवेयर, फ़िशिंग — की निगरानी करते हैं। Aegis विशेष रूप से AI-एजेंट व्यवहार के लिए बनाया गया है: यह अपने डिटेक्शन डेटाबेस में 110 एजेंटों (262 प्रक्रिया-नाम सिग्नेचर) के साथ आता है, एजेंट-विशिष्ट पैटर्न के लिए ट्यून किए गए 73 डिटेक्शन नियम, और व्यवहार संबंधी बेसलाइन जो ट्रैक करते हैं कि प्रत्येक एजेंट की गतिविधि समय के साथ कैसे बदलती है। यह मॉनिटर-फर्स्ट भी है: यह निरीक्षण और लॉग करता है, और प्रवर्तन को सैंडबॉक्सिंग पर छोड़ देता है।

### क्या Aegis MCP टूल्स के साथ काम करता है?

Aegis प्रक्रियाओं की निगरानी करता है, प्रोटोकॉल की नहीं। यदि Model Context Protocol (MCP) के माध्यम से जुड़ा कोई टूल प्रक्रियाएं उत्पन्न करता है, फ़ाइलों तक पहुंचता है, या नेटवर्क कॉल करता है, तो उस गतिविधि को किसी भी अन्य की तरह देखा और एट्रिब्यूट किया जाता है — Aegis स्वयं MCP ट्रैफ़िक को पार्स नहीं करता है।

### क्या Aegis सैंडबॉक्सिंग का विकल्प है?

नहीं। Aegis एक अवलोकन परत है, प्रतिबंध परत नहीं। सैंडबॉक्स सीमित करते हैं कि एजेंट क्या कर सकते हैं; Aegis दिखाता है कि एजेंट क्या कर रहे हैं। वे पूरक हैं — प्रवर्तन के लिए सैंडबॉक्सिंग और दृश्यता, ऑडिटिंग और विसंगति का पता लगाने के लिए Aegis का उपयोग करें।

### Aegis किन एजेंटों का समर्थन करता है?

Aegis अपने डेटाबेस में 110 एजेंटों (262 प्रक्रिया-नाम सिग्नेचर) के साथ आता है, जिसमें कोडिंग सहायक (Claude Code, Copilot, Cursor), स्वायत्त एजेंट (OpenClaw, AutoGPT, CrewAI, Devin), डेस्कटॉप AI (Gemini, Apple Intelligence), फ्रेमवर्क (LangChain, AutoGen, MetaGPT), और स्थानीय LLM रनटाइम (Ollama, LM Studio, llama.cpp) शामिल हैं। आप UI या JSON कॉन्फ़िग के माध्यम से कस्टम एजेंट जोड़ सकते हैं।

### क्या मैं प्रोडक्शन में Aegis का उपयोग कर सकता हूं?

Aegis अल्फा सॉफ़्टवेयर है (वर्तमान संस्करण के लिए [Releases](https://github.com/antropos17/Aegis/releases) देखें) और विकास और परीक्षण वातावरण के लिए अनुशंसित है। यह मॉनिटर-फर्स्ट है — यह कुछ भी ब्लॉक नहीं करेगा — और ऑटो-अपडेट और OS-स्तरीय प्रवर्तन जैसी प्रोडक्शन-डिप्लॉयमेंट सुविधाएं [रोडमैप](#roadmap) पर हैं, वर्तमान रिलीज़ में नहीं।

### क्या Aegis मुफ्त है?

हां। Aegis MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जिसमें कोई टेलीमेट्री, कोई क्लाउड आवश्यकताएं और कोई भुगतान किए गए टियर नहीं हैं। पूरा स्रोत कोड GitHub पर उपलब्ध है।

## योगदानकर्ता

<table>
  <tr>
    <td align="center"><a href="https://github.com/antropos17"><img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/11867/d578c57b7ef172e620fdae169ad91c8e0055b37d16844c2c2629faaf9b9219a2.jpg" width="80px;" alt=""/><br/><sub><b>Antropos7</b></sub></a></td>
    <td align="center"><a href="https://github.com/ElshadHu"><img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/11867/3c10ee663b93377a199c1e7210a9367027209543b0517b81c3d062f896295e8f.jpg" width="80px;" alt=""/><br/><sub><b>Elshad Humbatli</b></sub></a></td>
    <td align="center"><a href="https://github.com/skmelendez"><img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/11867/e5155c2418c9da5882d234cc3c4cc9553f394b267dc070af20e46ec29e6c1424.jpg" width="80px;" alt=""/><br/><sub><b>Steven Melendez</b></sub></a></td>
    <td align="center"><a href="https://github.com/travisbreaks"><img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/11867/bc41c225a907e0765ed5854e34d18643727303d9f0322b87e3aadffce277f93a.jpg" width="80px;" alt=""/><br/><sub><b>travisbreaks</b></sub></a></td>
    <td align="center"><a href="https://github.com/raye-deng"><img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/11867/922df91939ff1c15304305ca05e0e48193a6fd98679450b765363ae710a22344.png" width="80px;" alt=""/><br/><sub><b>raye-deng</b></sub></a></td>
    <td align="center"><a href="https://github.com/KJyang-0114"><img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/11867/bf4bc0e449422b18054b342eea0716b8d434554a3b84fd539df0ac570d375a73.png" width="80px;" alt=""/><br/><sub><b>KJyang-0114</b></sub></a></td>
  </tr>
</table>

[CONTRIBUTING.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/CONTRIBUTING.md) &middot; [SECURITY.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/SECURITY.md) &middot; [CODE_OF_CONDUCT.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md)

## समर्थन

यदि Aegis आपके लिए उपयोगी है, तो GitHub पर इसे एक स्टार देने पर विचार करें — यह दूसरों को परियोजना खोजने में मदद करता है।

**टीमें और एंटरप्राइज़** — केंद्रीकृत डैशबोर्ड, SIEM एकीकरण, या प्रबंधित डिप्लॉयमेंट चाहिए? हम इसे बना रहे हैं। [सूचित हों](mailto:[email protected]?subject=Aegis%20Enterprise%20Interest)

## लाइसेंस

[MIT](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/LICENSE)

## स्टार इतिहास

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