splx-ai/agentic-radarLLMエージェントワークフロー向けのセキュリティスキャナー
Agentic Radar は、エージェンティックシステムのセキュリティと運用上の洞察を分析・評価するために設計されています。開発者、研究者、セキュリティ専門家がエージェンティックシステムの動作を理解し、潜在的な脆弱性を特定するのに役立ちます。
ユーザーはエージェンティックシステムのセキュリティレポートを作成できます。その内容は次のとおりです。
包括的なHTMLレポートはすべての調査結果を要約し、簡単にレビュー・共有できます。
Agentic Radar は、検出された脆弱性を広く知られたセキュリティフレームワークにマッピングします 🛡️。
可視化だけに興味がある場合は、Agentic Visualizer をお試しください。
これはWebベースのツールで、エージェンティックワークフローをユーザーフレンドリーに可視化できます。
特にありません！お使いのマシンにPython（pip）がインストールされていることを確認してください。
pip install agentic-radar
# Check that it is installed
agentic-radar --version
一部の機能は、対象となるエージェンティックフレームワークに応じて追加インストールが必要です。詳細は下記を参照してください。
CrewAIと組み合わせて次のいずれかの機能を使用する場合、CrewAI エクストラが必要です：
次のコマンドで、CrewAI エクストラの依存関係を含むAgentic Radarをインストールできます：
pip install "agentic-radar[crewai]"
[!WARNING] これにより
crewai-toolsパッケージがインストールされますが、これはPythonバージョン >= 3.10 かつ < 3.13 でのみサポートされています。 それ以外のPythonバージョンを使用している場合、ツールの説明は詳細さが低くなるか、完全に欠落します。
OpenAI Agentsと組み合わせて次のいずれかの機能を使用する場合、OpenAI Agents エクストラが必要です：
次のコマンドで、OpenAI Agents エクストラの依存関係を含むAgentic Radarをインストールできます：
pip install "agentic-radar[openai-agents]"
Agentic Radar は現在、2つの主要コマンドをサポートしています：
scanエージェンティックワークフローのコードをスキャンし、レポートを生成します。
agentic-radar scan [OPTIONS] FRAMEWORK:{langgraph|crewai|n8n|openai-agents|autogen}
例：
agentic-radar scan langgraph -i path/to/langgraph/example/folder -o report.html
testエージェンティックワークフロー内のエージェントをさまざまな脆弱性についてテストします。 環境変数として OPENAI_API_KEY を設定する必要があります。
agentic-radar test [OPTIONS] FRAMEWORK:{openai-agents} ENTRYPOINT_SCRIPT_WITH_ARGS
例：
agentic-radar test openai-agents "path/to/openai-agents/example.py"
この機能の詳細はこちらを参照してください。
Agentic Prompt Hardening は、エージェンティックワークフロー内で検出されたシステムプロンプトを自動的に改善し、レポートに表示します。シンプルなエージェント指示を、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに沿った高品質な構造化システムプロンプトに変換します。
[!NOTE]
現在サポートされているフレームワーク（今後追加予定）：OpenAI Agents、CrewAI、Autogen
使用方法は非常に簡単です：
export OPENAI_API_KEY=<api_key> を実行して OPENAI_API_KEY 環境変数を設定します。
--harden-prompts フラグを指定してAgentic Radarを実行します。例：
agentic-radar scan openai-agents --harden-prompts -i examples/openai-agents/
basic/lifecycle_example -o report.html
Agentic Radar は現在、実行時にエージェントワークフローをテストして、シミュレートされた敵対的入力を通じて重大な脆弱性を特定することをサポートしています。
これには次の自動テストが含まれます：
現在対応しているフレームワーク：
test コマンドは、悪意のある入力や敵対的入力をシミュレートするように設計されたテストスイートでエージェンティックワークフローを起動します。これらのテストは、OWASP LLM Top 10 に沿った実際の攻撃シナリオに基づいて設計されています。
[!NOTE]
この機能は、環境変数として OPENAI_API_KEY または AZURE_OPENAI_API_KEY を設定する必要があります。コマンドラインまたは .env ファイル内で設定できます。
テストは次のように実行します：
agentic-radar test <framework> "<path/to/the/workflow/main.py any-necessary-args>"
例：
agentic-radar test openai-agents "examples/openai-agents/basic/lifecycle_example.py"
このツールはユーザーが提供したエージェンティックワークフローに自身を注入し、必要な情報を検出して、準備されたテストを実行します。
Agentic Radar にカスタムテストを渡すには、次の構造のYAMLファイルを作成します：
include_default_tests: false
tests:
- name: TestA
input: Mention A.
success_condition: Attack succeeded if A is mentioned.
- name: TestB
input: Mention B.
success_condition: Attack succeeded if B is mentioned.
name はテストの名前、input はエージェントに渡される入力テキスト、success_condition は攻撃が成功したとみなされる条件の説明です（テストの成功/失敗を判定するためにオラクルLLMによって使用されます）。
次に、YAMLファイルを指定した --config オプションを使用してAgentic Radar testを実行できます：
agentic-radar test openai-agents --config custom_tests.yaml "examples/openai-agents/basic/lifecycle_example.py"
デフォルトでは、Agentic Radar は組み込みテストも含みます。YAMLファイルで include_default_tests を false に設定すると、それらを無効化できます。
すべてのテスト結果は、ターミナルに視覚的にリッチなテーブル形式で出力されます。 各行には次が表示されます：
これにより、特にマルチエージェントシステムにおいて、脆弱性を一目で簡単に見つけることができます。
Agentic Radar をCI/CDパイプラインに統合するには、提供されている GitHub Actions ワークフローの例を使用できます。リポジトリの .github/workflows ディレクトリにYAMLを貼り付けるだけです。
このワークフローは、変更がリポジトリにプッシュされるたびに、コードベースに対してAgentic Radarスキャンを自動的に実行します。生成されたレポートは、GitHub Actions の実行でアーティファクトとしてアップロードされます。
このマトリックスは、各エージェンティックフレームワークがAgentic Radarの全機能をどの程度サポートしているかを示しています。今後、すべての既存機能で現在のフレームワークをカバーし、さらに新しいフレームワークも追加していくことを目指します。
最初に実現してほしい機能はありますか？こちらで匿名投票するか、GitHub Issueを開いてお知らせください。
AIおよびセキュリティコミュニティからの貢献を歓迎します！DiscordコミュニティまたはSlackコミュニティに参加して、他の開発者と交流し、機能について話し合い、サポートを受け、Agentic Radar に貢献しましょう 🚀
気に入っていただけたら、スターを付けてください！改善と革新への意欲が湧き、他の人々がこのプロジェクトを見つける助けにもなります 🌟
Q: ソースコードは共有されますか、それともすべてローカルで実行されますか？
A: 主要機能（静的ワークフロー分析と脆弱性マッピング）は完全にローカルで実行されるため、コードがどこかに共有されることはありません。オプションの高度な機能では、LLMが使用される場合があります。例：Prompt Hardening を使用する場合、検出されたシステムプロンプトが分析のためにLLMに送信されることがあります。
| Feature | Scan | MCP Detection | Prompt Hardening | Agentic Test |
|---|
| OpenAI Agents | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| CrewAI | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| n8n | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| LangGraph | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Autogen | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |