AEGIS

AIコーディングエージェントのOSレベルの監視

オープンソースのモニター。あなたのマシン上でAIコーディングエージェントが実際に行うことをOSレベルで表示します。エージェントのフックは不要です。

AEGISはあなたのマシン上のすべてのAIエージェントを監視します。協力しないエージェントも含めて。 エージェントの起動方法に関わらず、エージェントのプロセス、ファイルアクセス、ネットワークアクティビティ、動作異常をリアルタイムに監視する、独立したOSレベルのオブザーバーです。JavaScript (ES modules / CommonJS) の監視エンジン上に構築され、レンダラーと共有型にはTypeScriptを使用しています。オープンソース、ローカル、テレメトリなし — すべてのデータはあなたのマシン上に留まります。

「KasperskyはOpenClawで512のバグを発見しました。そこで、それを監視するためにEDRを構築しました。」

ダウンロード · バグ報告 · 機能リクエスト · コントリビューション

Aegisは何を監視しますか？

• プロセス監視 — 110の既知のAIエージェントシグネチャを追跡。親子ツリーの解決とIDEホストの検出を含む。
• ファイルシステムアクセス — 機密ディレクトリ（.ssh、.aws、.gnupg、.env、クラウド設定）および27のAIエージェント設定パスへの不正アクセスを監視。
• ネットワークアクティビティ — エージェントPIDごとの送信TCP接続を、逆DNS解決と既知・未知のAPIエンドポイント分類とともにログ記録。
• 動作分析 — 8カテゴリ73の検出ルールを適用。ローリング10セッションのベースラインと4軸の異常スコアリング。
• 信頼スコアリング — 時間減衰アルゴリズムと多次元脅威評価を使用して、リアルタイムのリスクスコアと信頼グレード（A+からF）を割り当て。
• マルチエージェントダッシュボード — スパークライン、リスクリング、アクティビティフィード、拡張可能なエージェントカードを備えたBentoグリッドダッシュボードに110のエージェントを表示。

Aegisが必要な理由

AIエージェントは現在、ファイル、コマンド、ネットワークに至るまでマシンへの深いアクセス権を持っています。既存のAIセキュリティツールはすべて、人間がAIに送信する内容を監視するエンタープライズSaaSです。ローカルマシン上でAIエージェントが何をしているかを監視するものはありません。Aegisはそのオープンソースの回答です。

AEGISが異なる理由

ほとんどのAIエージェント監視ツールは、エージェント自体にフックを仕込むことで動作します — Claude Codeプラグイン、Cursor拡張機能、SDKラッパーなどです。Sage (Gen Digital)、leash、MicrosoftのAgent Governance Toolkitはすべてエージェントのランタイム内部に存在します。これには構造的な盲点があります。フックをインストールしたエージェントしか見えないのです。別の方法で起動されたエージェント（生の python autogpt.py、ラップしていないバイナリ、単に協力しないツール）は、それらには見えません。

AEGISは異なるレイヤーに位置します。独立したOSレベルのオブザーバーです。プロセス、ファイル、ネットワークアクティビティをエージェントの外側から監視するため、起動方法や監視されたいかどうかに関わらず、マシン上のすべてのエージェントを捕捉できます。フックベースのツールとAEGISは補完的です。一方はオプトインしたエージェントを計装し、もう一方はマシン全体を監視します。

監視ファースト

AEGISはカメラであり、警備員ではありません。 現在のところ、観察および記録は行いますが、OSレベルでエージェントをブロックしません。カーネルフックも自動的な強制もありません。プロセス制御（強制終了/停止/再開）は手動でユーザーが呼び出す場合のみです。アクティブブロッキングはロードマップにありますが、現在のリリースには含まれていません。可視性、監査、異常検出のためにAEGISを使用してください。強制が必要な場合はサンドボックスと組み合わせてご利用ください。

監視内容

比較

AEGISは唯一のオープンソース、ローカルファーストのAIエージェントモニターです。

ダウンロード

ソースから（全プラットフォーム）

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

Node.js 18+ と npm 9+ が必要です。Windows 10/11推奨。macOS/Linuxは実験的サポート (#37)。

AIエージェントなしで試す

AIエージェントを実行していない場合でも、デモモードを使用してシミュレートされたデータで完全なダッシュボードを探索できます — 実際の監視は行われず、実際のプロセスもありません。

npm run build:demo && npm start

デモモードは、穏やか → 高まり → 重大 → リセット の4つの脅威フェーズを循環するシナリオエンジンを実行します。最大12のシミュレートされたAIエージェント（Claude Code、Copilot、Cursorなど）を生成します。ファイルアクセスイベント、ネットワーク接続、異常スコア、リスク評価がすべてリアルタイムで生成されるため、すべてのタブと機能が完全に機能します。

AEGISを展開前に評価したり、チームにUIをデモしたり、ライブのWindows環境を必要とせずに新しい機能を開発するために使用できます。

Windowsインストーラー

ビルド済みの .exe インストーラーは将来のリリースで提供予定です。Releases で進捗を追跡してください。

リリース履歴

機能

検出 — 110のエージェントシグネチャ、親チェーン解決、設定ディレクトリ保護、エージェントごとのリスクスコアリングと信頼グレード（A+からF）、HTTP/User-Agentスコアリング、ローカルLLM検出、誤検知マーキング

分析 — ローリング平均による行動ベースライン、多次元異常検出、Anthropic APIによるAI脅威評価（オプトイン）、印刷可能なHTML脅威レポート

ダッシュボード — Bentoグリッドダッシュボード — RiskRingゲージ、スパークライン、TrustBadge、エージェント統計、フィルター付きアクティビティフィード、セッションタイムライン、拡張可能な詳細付きエージェントカード、保護プリセット（Paranoid/Strict/Balanced/Developer）、ダーク/ライトテーマ、トースト通知、OOM保護、キーボードショートカット（Ctrl+1-4）

エクスポート — JSON、CSV、HTMLレポート、ワンクリックZIPアーカイブ、JSONL監査ログ（日次ローテーション、30日保存）

i18n — 英語ベース（110+文字列）の国際化、コミュニティ翻訳歓迎

CLI — --scan-json でスクリプト処理、--version、--help

YAMLルールセット

• 8カテゴリ73の検出ルール（AI設定、シークレット、SSH、クラウド、ブラウザ、開発ツール、暗号、証明書）
• JSON Schemaで検証、ホットリロード可能（再起動不要）
• rules/custom/ ディレクトリで拡張または上書き可能

スクリーンショット

📸 シールド — リアルタイム概要

📸 アクティビティフィード

📸 ルールと権限

📸 レポートとエクスポート

📸 エージェント統計

📸 設定

アーキテクチャ

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   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)    │
            └─────────────┘    └─────────────┘

スタック: Electron 33、Svelte 5、Vite 7、Vitest（44ファイルで707テスト）。監視エンジンはJavaScript (CommonJS)。TypeScriptはレンダラーと共有型で使用。

エージェントデータベース

src/shared/agent-database.json に110のエージェント:

コーディング — Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Tabnine、Amazon Q、Cody、Aider 自律型 — OpenClaw、Devin、Manus AI、OpenHands、SWE-Agent、AutoGPT、BabyAGI、CrewAI デスクトップ — Anthropic Computer Use、Google Gemini、Apple Intelligence、Microsoft Copilot フレームワーク — LangChain、Semantic Kernel、AutoGen、MetaGPT、TaskWeaver ローカルLLM — Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cpp、LocalAI、GPT4All、Jan

UIからカスタムエージェントを追加するか、JSONを直接編集してください。AGENTS.md を参照。

ロードマップ

以下はすべて計画中であり、出荷済みではありません。現在のAEGISは監視のみです（監視ファーストを参照）。

• アクティブブロッキング — 違反時にルールを強制する（現在は観察とログのみ）
• OSレベルの強制 / カーネルフック（Windows Minifilter、macOS Endpoint Security、Linux eBPF）
• MITRE ATT&CKマッピングの検出ルール
• MLベースの異常検出（現在はハードコードされたヒューリスティック重み）
• TLS / 暗号化トラフィックの可視性（ユーザーの同意を得て。現在はTCPエンドポイントのみ）
• ファーストクラスのmacOSおよびLinuxサポート（現在は実験的 — #37）
• ローカル推論検出のためのGPU監視
• プロセスごとのファイル属性（ETW、fanotify）
• コンテナ/VM検出（Docker、WSL）
• WebベースのAIエージェント向けブラウザ拡張機能
• 自動更新メカニズム
• i18n / ローカリゼーション (#53)

よくある質問

Aegisとは何ですか？

Aegisは、AIエージェントを監視するために特別に構築されたオープンソースのエンドポイント検出および対応（EDR）ツールです。プロセス、ファイルアクセス、ネットワークアクティビティ、動作異常をリアルタイムで追跡し、Electron 33およびSvelte 5をベースに構築されています。監視エンジンはJavaScript（ES modules / CommonJS）。TypeScriptはレンダラーと共有型定義で使用されています。すべてのデータはローカルに保存され、テレメトリもクラウド依存もありません。

AIエージェントに監視が必要な理由は？

OpenClaw、AutoGPT、Devinのような自律型AIエージェントは、ローカルファイル、認証情報、シェルコマンドに深くアクセスでき、しかもほとんど監視されずに動作します。Kasperskyの分析では、OpenClawだけで512のバグが発見されました。Aegisは不足している可視性のレイヤーを提供し、エージェントがマシン上で何をしているかを正確に把握できるようにします。

Aegisは従来のEDRとどう違うのですか？

従来のEDRツール（CrowdStrike、Sentinel One）は、マルウェア、ランサムウェア、フィッシングといった人間主導の脅威を監視します。AegisはAIエージェントの動作に特化して構築されています。110のエージェントプロファイル、エージェント特有のパターンに調整された73の検出ルール、各エージェントの活動時間経過に伴う変化を追跡する行動ベースラインを提供します。

AegisはMCPツールでも動作しますか？

はい。Aegisは、Model Context Protocol（MCP）を介して接続されたツールを含め、マシン上で実行されているすべてのAIエージェントプロセスを監視します。MCP接続ツールがプロセスを生成したり、ファイルにアクセスしたり、ネットワーク呼び出しを行ったりすると、Aegisはそのアクティビティを検出してスコアリングします。

Aegisはサンドボックスの代わりになりますか？

いいえ。Aegisは可視性レイヤーであり、制限レイヤーではありません。サンドボックスはエージェントができることを制限します。Aegisはエージェントが何をしているかを示します。これらは補完的です。強制にはサンドボックスを、可視性、監査、異常検出にはAegisを使用してください。

Aegisはどのエージェントをサポートしていますか？

Aegisは5つのカテゴリにわたる110のエージェントシグネチャを搭載しています。コーディングアシスタント（Claude Code、Copilot、Cursor）、自律型エージェント（OpenClaw、AutoGPT、CrewAI、Devin）、デスクトップAI（Gemini、Apple Intelligence）、フレームワーク（LangChain、AutoGen、MetaGPT）、ローカルLLM（Ollama、LM Studio、llama.cpp）です。UIまたはJSON設定からカスタムエージェントを追加できます。

Aegisを本番環境で使用できますか？

Aegisは現在v0.10.0-alphaであり、開発およびテスト環境での使用を推奨します。コアの監視エンジンは安定しており、707のテストが合格していますが、本番展開機能（自動更新、OSレベルの強制）はv1.0のロードマップに含まれています。

Aegisは無料ですか？

はい。AegisはMITライセンスの下でリリースされており、テレメトリなし、クラウド要件なし、有料プランもありません。完全なソースコードはGitHubで入手できます。

コントリビューター

CONTRIBUTING.md · SECURITY.md · CODE_OF_CONDUCT.md

サポート

Aegisが役立つと思われましたら、GitHubでスターを付けていただけると、他の方々がこのプロジェクトを見つけるのに役立ちます。

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ライセンス

MIT

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