この文書は README.md の日本語訳です。最新の情報は英語版をご確認ください。

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Agent Governance Toolkit へようこそ！

[!IMPORTANT] パブリックプレビュー — このリポジトリから公開されるすべてのパッケージは Microsoft 署名済みのパブリックプレビューリリースです。プロダクション品質ですが、 GA（一般提供）前に破壊的変更が行われる可能性があります。フィードバックは GitHub issue からお寄せください。

このツールキットとは： ランタイムガバナンスインフラストラクチャ — エージェントフレームワークと エージェントが実行するアクションの間に位置する、決定論的ポリシー適用、ゼロトラストID、 実行サンドボックス、および信頼性エンジニアリング。

このツールキットではないもの： モデルの安全性やプロンプトガードレールのツールではありません。 LLM の入出力フィルタリングやコンテンツモデレーションは行いません。アプリケーション層で エージェントのアクション（ツール呼び出し、リソースアクセス、エージェント間通信）を ガバナンスします。モデルレベルの安全性については、 Azure AI Content Safety をご参照ください。

AI エージェントのためのランタイムガバナンス — OWASP Agentic リスク全10項目を 13,000 以上のテストでカバーする唯一のツールキット。エージェントが何を言うかではなく、何をするかをガバナンス — 決定論的ポリシー適用、ゼロトラストID、実行サンドボックス、SRE — Python · TypeScript · .NET · Rust · Go

あらゆるスタックに対応 — AWS Bedrock、Google ADK、Azure AI、LangChain、CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents、LlamaIndex など。pip install のみでベンダーロックインなし。

📋 はじめに

📦 インストール

Python (PyPI)

pip install agent-governance-toolkit[full]

TypeScript / Node.js (npm)

npm install @microsoft/agent-governance-sdk

.NET (NuGet)

dotnet add package Microsoft.AgentGovernance

Rust (フル SDK)

cargo add agentmesh

Rust (スタンドアロン MCP サーフェス)

cargo add agentmesh-mcp

pip install agent-os-kernel        # ポリシーエンジン
pip install agentmesh-platform     # トラストメッシュ
pip install agentmesh-runtime       # ランタイムスーパーバイザー
pip install agent-sre              # SRE ツールキット
pip install agent-governance-toolkit    # コンプライアンスとアテステーション
pip install agentmesh-marketplace      # プラグインマーケットプレイス
pip install agentmesh-lightning        # 強化学習トレーニングガバナンス

📚 ドキュメント

• クイックスタート — ゼロからガバナンス付きエージェントを10分で構築（Python · TypeScript · .NET · Rust · Go）
• TypeScript パッケージ — ID、トラスト、ポリシー、監査機能を備えた npm パッケージ
• .NET パッケージ — 完全な OWASP カバレッジを備えた NuGet パッケージ
• Rust クレート — ポリシー、トラスト、監査、ID、MCP ガバナンスプリミティブを備えた crates.io クレート
• Rust MCP クレート — MCP ガバナンスおよびセキュリティプリミティブのスタンドアロン crates.io クレート
• Go モジュール — ポリシー、トラスト、監査、ID 機能を備えた Go モジュール
• チュートリアル — ポリシー、ID、統合、コンプライアンス、SRE、サンドボックスのステップバイステップガイド
• Azure デプロイ — AKS、Azure AI Foundry、Container Apps、OpenClaw サイドカー
• NVIDIA OpenShell 統合 — サンドボックス分離とガバナンスインテリジェンスの統合
• OWASP コンプライアンス — ASI-01 から ASI-10 の完全マッピング
• 脅威モデル — 信頼境界、攻撃面、STRIDE 分析
• アーキテクチャ — システム設計、セキュリティモデル、トラストスコアリング
• アーキテクチャ決定記録 — ID、ランタイム、ポリシーに関する主要な ADR ログ

ご質問がありましたら、GitHub issue を作成するか、コミュニティページ をご覧ください。

✨ ハイライト

• 決定論的ポリシー適用: すべてのエージェントアクションが実行前にポリシーに基づいて評価され、サブミリ秒のレイテンシ（<0.1 ms）で処理
  • ポリシーエンジン | ベンチマーク
• ゼロトラストエージェントID: Ed25519 暗号資格情報、SPIFFE/SVID サポート、0〜1000 スケールのトラストスコアリング
  • AgentMesh | トラストスコアリング
• 実行サンドボックス: 4 階層の特権リング、Saga オーケストレーション、終了制御、キルスイッチ
  • Agent Runtime | Agent Hypervisor
• エージェント SRE: SLO、エラーバジェット、リプレイデバッグ、カオスエンジニアリング、サーキットブレーカー、プログレッシブデリバリー
  • Agent SRE | オブザーバビリティ統合
• MCP セキュリティスキャナー: MCP ツール定義におけるツールポイズニング、タイポスクワッティング、隠し命令、ラグプル攻撃を検出
  • MCP スキャナー | CLI
• トラストレポート CLI: agentmesh trust report — トラストスコア、タスクの成功/失敗、エージェントアクティビティを可視化
  • トラスト CLI
• シークレットスキャンとファジング: Gitleaks ワークフロー、ポリシー・インジェクション・サンドボックス・トラスト・MCP をカバーする7つのファズターゲット

💬 フィードバックをお待ちしています！

• バグを発見した場合は、GitHub issue を作成してください。

クイックスタート

ポリシーの適用 — Python

from agent_os import PolicyEngine, CapabilityModel

# このエージェントに許可される操作を定義
capabilities = CapabilityModel(
    allowed_tools=["web_search", "file_read"],
    denied_tools=["file_write", "shell_exec"],
    max_tokens_per_call=4096
)

# すべてのアクション前にポリシーを適用
engine = PolicyEngine(capabilities=capabilities)
decision = engine.evaluate(agent_id="researcher-1", action="tool_call", tool="web_search")

if decision.allowed:
    # ツール呼び出しを続行
    ...

ポリシーの適用 — TypeScript

import { PolicyEngine } from "@microsoft/agent-governance-sdk";

const engine = new PolicyEngine([
  { action: "web_search", effect: "allow" },
  { action: "shell_exec", effect: "deny" },
]);

const decision = engine.evaluate("web_search"); // "allow"

ポリシーの適用 — .NET

using AgentGovernance;
using AgentGovernance.Policy;

var kernel = new GovernanceKernel(new GovernanceOptions
{
    PolicyPaths = new() { "policies/default.yaml" },
});

var result = kernel.EvaluateToolCall(
    agentId: "did:mesh:researcher-1",
    toolName: "web_search",
    args: new() { ["query"] = "latest AI news" }
);

if (result.Allowed) { /* 続行 */ }

ポリシーの適用 — Rust

use agentmesh::{AgentMeshClient, ClientOptions};

let client = AgentMeshClient::new("my-agent").unwrap();
let result = client.execute_with_governance("data.read", None);
assert!(result.allowed);

ポリシーの適用 — Go

import agentmesh "github.com/microsoft/agent-governance-toolkit/agent-governance-golang"

client, _ := agentmesh.NewClient("my-agent",
    agentmesh.WithPolicyRules([]agentmesh.PolicyRule{
        {Action: "data.read", Effect: agentmesh.Allow},
        {Action: "*", Effect: agentmesh.Deny},
    }),
)
result := client.ExecuteWithGovernance("data.read", nil)
// result.Allowed == true

ガバナンスデモの実行

# フルガバナンスデモ（ポリシー適用、監査、トラスト、コスト、信頼性）
python examples/demos/maf_governance_demo.py

# 敵対的攻撃シナリオを含めて実行
python examples/demos/maf_governance_demo.py --include-attacks

その他のサンプルと例

• フレームワーククイックスタート — LangChain、CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents、Google ADK 向けの単一ファイルガバナンス付きエージェント
• チュートリアル 1: Policy Engine — ガバナンスポリシーの定義と適用
• チュートリアル 2: Trust & Identity — ゼロトラストエージェント資格情報
• チュートリアル 3: Framework Integrations — 任意のフレームワークにガバナンスを追加
• チュートリアル 4: Audit & Compliance — OWASP コンプライアンスとアテステーション
• チュートリアル 5: Agent Reliability — SLO、エラーバジェット、カオステスト
• チュートリアル 6: Execution Sandboxing — 特権リングと終了制御

OPA/Rego & Cedar ポリシーサポート

既存のインフラストラクチャポリシーをエージェントガバナンスに適用 — 新しいポリシー DSL は不要です。

OPA/Rego (Agent OS)

from agent_os.policies import PolicyEvaluator

evaluator = PolicyEvaluator()
evaluator.load_rego(rego_content="""
package agentos
default allow = false
allow { input.tool_name == "web_search" }
allow { input.role == "admin" }
""")

decision = evaluator.evaluate({"tool_name": "web_search", "role": "analyst"})
# decision.allowed == True

Cedar (Agent OS)

from agent_os.policies import PolicyEvaluator

evaluator = PolicyEvaluator()
evaluator.load_cedar(policy_content="""
permit(principal, action == Action::"ReadData", resource);
forbid(principal, action == Action::"DeleteFile", resource);
""")

decision = evaluator.evaluate({"tool_name": "read_data", "agent_id": "agent-1"})
# decision.allowed == True

AgentMesh OPA/Cedar

from agentmesh.governance import PolicyEngine

engine = PolicyEngine()
engine.load_rego("policies/mesh.rego", package="agentmesh")
engine.load_cedar(cedar_content='permit(principal, action == Action::"Analyze", resource);')

decision = engine.evaluate("did:mesh:agent-1", {"tool_name": "analyze"})

バックエンドごとに3つの評価モード: 組み込みエンジン（cedarpy/opa CLI）、リモートサーバー、またはビルトインフォールバック（外部依存関係ゼロ）。

SDK とパッケージ

マルチ言語 SDK

Python パッケージ (PyPI)

フレームワーク統合

20 以上のエージェントフレームワークに対応:

OWASP Agentic Top 10 カバレッジ

実装の詳細とテストエビデンスを含む完全なマッピング: OWASP-COMPLIANCE.md

規制への適合

AGT はランタイムガバナンス — エージェントが実行を許可される操作 — を提供します。データガバナンスおよび規制当局向けのエビデンスエクスポートについては、補完レイヤーとして Microsoft Purview DSPM for AI をご参照ください。

パフォーマンス

ガバナンスのオーバーヘッドはアクションあたり 0.1 ms 未満 — LLM API 呼び出しの約 10,000 倍高速です。

完全な方法論とアダプターごとの詳細: BENCHMARKS.md

セキュリティモデルと制限事項

このツールキットはアプリケーションレベル（Python ミドルウェア）のガバナンスを提供し、OS カーネルレベルの分離ではありません。ポリシーエンジンとガバナンス対象のエージェントは同一の Python プロセス内で動作します。これは、すべての Python ベースのエージェントフレームワーク（LangChain、CrewAI、AutoGen など）と同じ信頼境界です。

本番環境での推奨事項:

• 各エージェントを個別のコンテナで実行し、OS レベルの分離を実現
• すべてのセキュリティポリシールールは設定可能なサンプル構成として提供 — お使いの環境に合わせてレビューおよびカスタマイズしてください（examples/policies/ 参照）
• 組み込みのルールセットを網羅的と見なすべきではありません
• 詳細は Architecture — Security Model & Boundaries を参照

セキュリティツール

コントリビューターリソース

• コントリビューションガイド
• コミュニティ
• セキュリティポリシー
• アーキテクチャ
• 変更履歴
• サポート

重要事項

Agent Governance Toolkit を使用してサードパーティのエージェントフレームワークやサービスと連携するアプリケーションを構築する場合、自己の責任において行ってください。サードパーティサービスと共有されるすべてのデータを確認し、データの保持および保管場所に関するサードパーティの慣行を把握することを推奨します。データが組織のコンプライアンスおよび地理的境界の外に流出するかどうか、およびそれに関連する影響を管理する責任はお客様にあります。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License に基づいてライセンスされています。

商標

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