AEGIS

Supervision a livello di sistema operativo per agenti di codifica AI

Monitor open-source che mostra cosa fanno davvero gli agenti di codifica AI sulla tua macchina — a livello di sistema operativo, senza hook negli agenti.

AEGIS vede ogni agente AI sulla tua macchina — anche quelli che non collaborano. È un osservatore indipendente a livello di sistema operativo che osserva i processi degli agenti, l'accesso ai file, l'attività di rete e le anomalie comportamentali in tempo reale, indipendentemente da come l'agente è stato avviato. Costruito su un motore di monitoraggio JavaScript (moduli ES / CommonJS), con TypeScript nel renderer e tipi condivisi. Open-source, locale, nessuna telemetria — tutto rimane sulla tua macchina.

"Kaspersky ha trovato 512 bug in OpenClaw. Così abbiamo creato un EDR per monitorarlo."

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Cosa Monitora Aegis?

• Monitoraggio dei processi — Traccia 110 firme note di agenti AI con risoluzione dell'albero padre-figlio e rilevamento dell'host IDE.
• Accesso al file system — Osserva le directory sensibili (.ssh, .aws, .gnupg, .env, config cloud) e 27 percorsi di configurazione di agenti AI per accessi non autorizzati.
• Attività di rete — Registra le connessioni TCP in uscita per PID dell'agente con DNS inverso e classificazione degli endpoint API noti vs sconosciuti.
• Analisi comportamentale — Applica 73 regole di rilevamento in 8 categorie con baseline mobili su 10 sessioni e punteggio anomalie su 4 assi.
• Punteggio di fiducia — Assegna punteggi di rischio in tempo reale con gradi di fiducia (da A+ a F) usando algoritmi di decadimento temporale e valutazione multidimensionale delle minacce.
• Dashboard multi-agente — Mostra tutti i 110 agenti in una dashboard a griglia bento con sparkline, anelli di rischio, feed di attività e schede agente espandibili.

Perché Aegis?

Gli agenti AI ora hanno accesso profondo alla tua macchina — file, comandi, rete. Ogni strumento di sicurezza AI esistente è un SaaS aziendale che monitora ciò che gli umani inviano *all'*AI. Nessuno monitora ciò che gli agenti AI fanno sulle macchine locali. Aegis è la risposta open-source.

Perché AEGIS è diverso

La maggior parte degli strumenti di supervisione degli agenti AI funziona agganciandosi all'interno dell'agente stesso — un plugin per Claude Code, un'estensione per Cursor, un wrapper SDK. Sage (Gen Digital), leash e il Microsoft Agent Governance Toolkit vivono tutti nel runtime dell'agente. Questo ha un punto cieco strutturale: vedono solo gli agenti che hanno installato il loro hook. Un agente avviato in modo diverso — un python autogpt.py grezzo, un binario che non hai wrappato, uno strumento che semplicemente non collabora — è invisibile per loro.

AEGIS si colloca a un livello diverso. È un osservatore indipendente a livello di sistema operativo: osserva l'attività di processi, file e rete dall'esterno degli agenti, quindi intercetta qualsiasi agente sulla macchina, indipendentemente da come è stato avviato o se vuole essere osservato. Gli strumenti basati su hook e AEGIS sono complementari — uno strumenta gli agenti che aderiscono, l'altro vede l'intera macchina.

Monitor-first

AEGIS è una telecamera, non una guardia. Osserva e registra — oggi non blocca gli agenti a livello di sistema operativo. Non ci sono hook nel kernel né applicazione automatica. Il controllo dei processi (kill / suspend / resume) è solo manuale e avviato dall'utente. Il blocco attivo è nella roadmap, non nella release attuale. Usa AEGIS per visibilità, auditing e rilevamento delle anomalie — abbinalo al sandboxing quando ti serve applicare restrizioni.

Cosa Monitora

Come Si Confronta

AEGIS è l'unico monitor per agenti AI open-source e local-first.

Download

Dai sorgenti (tutte le piattaforme)

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

Richiede Node.js 18+ e npm 9+. Consigliato Windows 10/11. macOS/Linux sperimentale (#37).

Prova Senza Agenti AI

Non hai agenti AI in esecuzione? La modalità demo ti permette di esplorare la dashboard completa con dati simulati — nessun monitoraggio reale, nessun processo reale.

npm run build:demo && npm start

La modalità demo esegue un motore di scenari che cicla attraverso quattro fasi di minaccia — calma → elevata → critica → reset — con fino a 12 agenti AI simulati (Claude Code, Copilot, Cursor e altri). Eventi di accesso ai file, connessioni di rete, punteggi di anomalia e valutazioni del rischio sono generati in tempo reale, così ogni scheda e funzionalità è pienamente operativa.

Usala per valutare AEGIS prima del deploy, per mostrare la UI al tuo team o per sviluppare nuove funzionalità senza bisogno di un ambiente Windows live.

Installer Windows

Un installer .exe precompilato arriverà in una release futura. Segui i progressi in Releases.

Cronologia delle Release

Funzionalità

Rilevamento — 110 firme di agenti, risoluzione della catena genitoriale, protezione delle directory di configurazione, punteggio di rischio per agente con gradi di fiducia (da A+ a F), punteggio HTTP/User-Agent, rilevamento di LLM locali, marcatura dei falsi positivi

Analisi — Baseline comportamentali con medie mobili, rilevamento multidimensionale delle anomalie, valutazione delle minacce AI tramite API Anthropic (opt-in), report di minaccia HTML stampabili

Dashboard — Dashboard a griglia bento — indicatore RiskRing, Sparkline, TrustBadge, statistiche dell'agente, feed di attività con filtri, timeline della sessione, schede agente con dettagli espandibili, preset di protezione (Paranoid/Strict/Balanced/Developer), tema scuro/chiaro, notifiche toast, protezione OOM, scorciatoie da tastiera (Ctrl+1-4)

Esportazione — Report JSON, CSV, HTML, archivio ZIP con un clic, log di audit JSONL (rotazione giornaliera, conservazione di 30 giorni)

i18n — Internazionalizzazione con base inglese (110+ stringhe), traduzioni dalla community benvenute

CLI — --scan-json per lo scripting, --version, --help

Set di Regole YAML

• 73 regole di rilevamento in 8 categorie (config AI, segreti, SSH, cloud, browser, devtools, crypto, certificati)
• Validati con JSON Schema, hot-reload senza riavvio
• Estendibili o sovrascrivibili tramite la directory rules/custom/

Screenshot

📸 Shield — Panoramica in tempo reale

📸 Activity Feed

📸 Regole e Permessi

📸 Report ed Esportazione

📸 Statistiche degli Agenti

📸 Impostazioni

Architettura

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   Process    │    │    File     │    │   Network   │    │     LLM     │
│   Scanner    │    │   Watcher   │    │   Monitor   │    │  Detector   │
│  (tasklist)  │    │ (chokidar)  │    │ (NetTCP+DNS)│    │(Ollama/LMS) │
└──────┬───────┘    └──────┬──────┘    └──────┬──────┘    └──────┬──────┘
       │                   │                  │                  │
       └───────────┬───────┴──────────┬───────┘                  │
                   │                  │                           │
            ┌──────▼──────┐    ┌──────▼──────┐                   │
            │  Baseline   │    │   Anomaly   │◄──────────────────┘
            │   Engine    │    │  Detector   │
            │(10-session) │    │  (4-axis)   │
            └──────┬──────┘    └──────┬──────┘
                   │                  │
            ┌──────▼──────┐    ┌──────▼──────┐    ┌─────────────┐
            │    Risk     │    │   Audit     │    │     CLI     │
            │   Engine    │    │   Logger    │    │ (--scan-json│
            │(time-decay) │    │  (JSONL/30d)│    │  --version) │
            └──────┬──────┘    └──────┬──────┘    └─────────────┘
                   │                  │
            ┌──────▼──────┐    ┌──────▼──────┐
            │  Dashboard  │    │ ZIP Writer  │
            │ (Svelte IPC)│    │ (export)    │
            └─────────────┘    └─────────────┘

Stack: Electron 33, Svelte 5, Vite 7, Vitest (707 test in 44 file). Il motore di monitoraggio è in JavaScript (CommonJS); TypeScript è usato nel renderer e nei tipi condivisi.

Database degli Agenti

110 agenti in src/shared/agent-database.json:

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

Aggiungi agenti personalizzati tramite la UI o modificando il JSON. Vedi AGENTS.md.

Roadmap

Tutto ciò che segue è pianificato, non ancora distribuito. AEGIS oggi è solo monitor (vedi Monitor-first).

• Blocco attivo — applica le regole alla violazione (oggi: osserva e registra soltanto)
• Applicazione a livello di sistema operativo / hook nel kernel (Minifilter di Windows, Endpoint Security di macOS, eBPF di Linux)
• Mappatura MITRE ATT&CK per le regole di rilevamento
• Rilevamento anomalie basato su ML (oggi: pesi euristici hard-coded)
• Visibilità TLS / traffico cifrato, con consenso dell'utente (oggi: solo endpoint TCP)
• Supporto di prima classe per macOS e Linux (attualmente sperimentale — #37)
• Monitoraggio GPU per il rilevamento dell'inferenza locale
• Attribuzione dei file per processo (ETW, fanotify)
• Rilevamento container/VM (Docker, WSL)
• Estensione del browser per agenti AI basati sul web
• Meccanismo di aggiornamento automatico
• i18n / localizzazione (#53)

Domande Frequenti

Cos'è Aegis?

Aegis è uno strumento open-source di endpoint detection and response (EDR) progettato specificamente per il monitoraggio degli agenti AI. Traccia processi, accesso ai file, attività di rete e anomalie comportamentali in tempo reale, costruito su Electron 33 e Svelte 5. Il motore di monitoraggio è in JavaScript (moduli ES / CommonJS); TypeScript è usato nel renderer e nelle definizioni dei tipi condivise. Tutti i dati restano locali — nessuna telemetria, nessuna dipendenza dal cloud.

Perché gli agenti AI hanno bisogno di monitoraggio?

Gli agenti AI autonomi come OpenClaw, AutoGPT e Devin hanno accesso profondo a file locali, credenziali e comandi shell — eppure girano con una supervisione minima. L'analisi di Kaspersky ha trovato 512 bug nel solo OpenClaw. Aegis fornisce il livello di osservabilità mancante, così puoi vedere esattamente cosa fanno gli agenti sulla tua macchina.

In cosa Aegis è diverso dai tradizionali EDR?

I tradizionali strumenti EDR (CrowdStrike, Sentinel One) monitorano le minacce guidate dagli umani — malware, ransomware, phishing. Aegis è costruito specificamente per il comportamento degli agenti AI: include 110 profili di agenti, 73 regole di rilevamento calibrate su pattern specifici degli agenti e baseline comportamentali che tracciano come cambia l'attività di ciascun agente nel tempo.

Aegis funziona con gli strumenti MCP?

Sì. Aegis monitora qualsiasi processo di agente AI in esecuzione sulla tua macchina, inclusi gli strumenti collegati tramite il Model Context Protocol (MCP). Se uno strumento connesso via MCP avvia processi, accede a file o effettua chiamate di rete, Aegis rileverà e valuterà quell'attività.

Aegis è un sostituto del sandboxing?

No. Aegis è un livello di osservabilità, non di restrizione. I sandbox limitano ciò che gli agenti possono fare; Aegis ti mostra ciò che gli agenti stanno facendo. Sono complementari — usa il sandboxing per l'applicazione delle restrizioni e Aegis per visibilità, auditing e rilevamento delle anomalie.

Quali agenti supporta Aegis?

Aegis include 110 firme di agenti in cinque categorie: assistenti di codifica (Claude Code, Copilot, Cursor), agenti autonomi (OpenClaw, AutoGPT, CrewAI, Devin), AI desktop (Gemini, Apple Intelligence), framework (LangChain, AutoGen, MetaGPT) e LLM locali (Ollama, LM Studio, llama.cpp). Puoi aggiungere agenti personalizzati tramite la UI o la configurazione JSON.

Posso usare Aegis in produzione?

Aegis è attualmente a v0.10.0-alpha ed è consigliato per ambienti di sviluppo e test. Il motore di monitoraggio centrale è stabile con 707 test superati, ma le funzionalità per il deploy in produzione (auto-update, applicazione a livello di sistema operativo) sono nella roadmap per la v1.0.

Aegis è gratuito?

Sì. Aegis è rilasciato con licenza MIT, senza telemetria, senza requisiti cloud e senza livelli a pagamento. Il codice sorgente completo è disponibile su GitHub.

Collaboratori

Antropos7

Elshad Humbatli

Steven Melendez

travisbreaks

raye-deng

KJyang-0114

CONTRIBUTING.md · SECURITY.md · CODE_OF_CONDUCT.md

Supporto

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Licenza

MIT

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