Aegis aegis-v0.14.1-alpha
AI 에이전트용 OS 수준 모니터: 로컬 머신의 프로세스, 파일 접근 및 네트워크 활동을 관찰하고 각 이벤트를 에이전트 인스턴스에 귀속시킵니다.
AEGIS
AI 코딩 에이전트를 위한 독립적인 OS 수준 관측 도구
AI 에이전트가 사용자 머신에서 실제로 수행하는 작업(프로세스, 파일, 네트워크)을 에이전트 외부에서 감시합니다. 후킹이 필요 없습니다.
AEGIS는 AI 에이전트를 위한 독립적인 OS 수준 관찰자입니다. 에이전트가 어떻게 실행되었는지, 모니터링에 협조하는지와 관계없이 에이전트 프로세스, 파일 접근, 네트워크 활동을 감시하며, 모든 관측 결과를 특정 에이전트 인스턴스에 연결하고 그 귀속 근거를 기록에 명시합니다. CommonJS JavaScript 모니터링 엔진을 기반으로 하며, 렌더러와 공유 타입에는 TypeScript를 사용합니다. 오픈소스, 로컬 전용, 원격 측정 없음 — 모든 것이 사용자 머신에만 남습니다.
데모는 v0.10.0-alpha에서 녹화되었으며, 이후 일부 레이블이 변경되었습니다.
AEGIS가 관측하는 것
| 계층 | 방식 |
|---|---|
| 프로세스 | 110개 에이전트(262개 프로세스 이름 시그니처), 부모 체인 해석, IDE 호스트 탐지, WSL 및 IDE 확장 프로그램 탐지 |
| 파일 | 민감한 디렉터리(.ssh, .aws, .gnupg, .env*, 클라우드 설정)와 알려진 에이전트의 등록된 설정 경로에 대한 chokidar 감시, Windows에서 열린 핸들 및 Restart-Manager 읽기 탐지 |
| 네트워크 | 에이전트 프로세스별 아웃바운드 TCP, 정방향 확인 역방향 DNS, 엔드포인트별 판정 — 허용 목록, 알 수 없음, 플래그 지정; 미식별 엔드포인트는 절대 안전한 것으로 표시되지 않음 |
| 동작 | 8개 범주에 걸친 73개 탐지 규칙(YAML, 핫 리로드), 롤링 10세션 기준선, 4개 축(네트워크 / 파일시스템 / 프로세스 / 기준선)에 대한 이상 징후 점수 |
| 로컬 LLM | Ollama 및 LM Studio에 대한 런타임 프로브(로드된 모델 포함), vLLM 및 llama.cpp 같은 기타 런타임은 프로세스 시그니처로 탐지 |
위에 나열된 수치는 수동으로 유지되지 않습니다. npm run counts:check는 각 CI 실행마다 문서의 모든 수치를 트리에서 다시 도출하며, 문서의 숫자가 실제와 어긋나면 빌드를 실패시킵니다.
증거 그래프
AEGIS를 프로세스 뷰어와 구분 짓는 것은 센서가 아니라, 모든 이벤트가 에이전트 인스턴스에 연결되고 감사할 수 있는 증거가 함께 제공된다는 점입니다:
- 인스턴스 정체성. 에이전트는
pid+ OS 출생 시간(instanceId)으로 키가 지정되므로, 재활용된 PID는 이전 인스턴스의 이력 연속이 아닌 새 인스턴스입니다. 정체성 캐싱은 증인(witness)에 의해 게이트되며, CI는 주입 증명(npm run verify:gate, 4개 변형)을 실행하여 오래된 캐시에서 정체성이 제공될 수 있는 경우 빨간불이 켜지도록 합니다. - 명시된 증거가 있는 귀속. 모든 감사 레코드는
pid,instanceId, 그리고 세 가지 상태(확인됨, 추론됨, 미귀속) 중 하나를 가진attribution객체를 포함하며, 닫힌 증거 코드 레지스트리로 뒷받침됩니다. AEGIS가 어떤 에이전트가 파일에 접근했는지 알 수 없을 때는 미귀속이라고 표시하며, 소유자를 임의로 추정하지 않습니다. - 변조 방지 로그. 감사 이벤트는 해시 체인 방식의 JSONL(이벤트 스키마 v1)로, 일일 회전, 30일 보존, 쓰기 버퍼 오버플로 시 명시적 손실 표시가 포함됩니다.
- 주장이 아닌 측정. 정체성 메커니즘은 저장소 내에서 벤치마크됩니다. 공급자 출생 시간 일치율은 두 기록된 실행 모두에서 비교 가능한 모든 프로세스에 대해 정확했습니다(542/542 및 419/419). 프로세스 스냅샷 사이드카는 스캔당 약 10ms가 소요되는 반면, 폴백 공급자는 수백에서 수천 ms가 소요됩니다. 실행별 표, 환경, 명시된 격차는 docs/bench/에 있습니다.
증거: src/main/process-identity.js · src/main/attribution.js · 정확성 감사 · 벤치 2026-08-12 · 벤치 2026-08-13
모니터 우선
AEGIS는 카메라이지 경비원이 아닙니다. 현재 OS 수준에서 에이전트를 차단하지 않고 관측하고 기록만 합니다. 커널 후크나 자동 강제 조치는 없습니다. 프로세스 제어(종료 / 일시 중지 / 재개)는 수동으로 사용자가 호출할 때만 가능합니다. 능동적 차단은 로드맵에 있으며 현재 릴리스에는 포함되지 않습니다. AEGIS를 가시성, 감사, 이상 징후 탐지에 사용하고, 강제 조치가 필요할 때는 샌드박싱과 함께 사용하세요.
AEGIS가 에이전트 내부 감독과 다른 점
대부분의 AI 에이전트 감독 도구는 에이전트 자체를 계측합니다 — Claude Code 플러그인, IDE 확장 프로그램, SDK 래퍼 등. 이러한 배치는 구조적 사각지대가 있습니다. 에이전트는 (사용자가) 후크를 설치한 경우에만 나타납니다. 원시 python autogpt.py, 래핑되지 않은 바이너리, 또는 협조하지 않는 도구는 에이전트 내부 계측으로는 보이지 않습니다.
AEGIS는 대신 OS 계층에 위치합니다. 에이전트 외부에서 프로세스, 파일, 네트워크 활동을 감시하므로, 보이는 내용이 에이전트의 협조에 의존하지 않습니다 — 오직 AEGIS 자체의 커버리지에만 의존합니다(알려진 한계 참조). 로컬에서 에이전트를 관측하는 유일한 도구는 아닙니다. 예를 들어 AgentSight는 Linux의 eBPF 계층에서 관측합니다. 후크 기반 도구는 경쟁이 아닌 보완 관계입니다. 후크는 옵트인한 에이전트 내부의 의도(프롬프트, 도구 호출)를 보고, AEGIS는 머신에서 실행되는 모든 것에 대한 효과(프로세스, 파일, 연결)를 협조 없이 에이전트 인스턴스에 연결하여 봅니다.
알려진 한계
보정할 수 없는 모니터는 신뢰할 수 없는 모니터이므로, 한계는 나중에 발견되는 것이 아니라 여기에 명시됩니다. 이 목록의 기반이 되는 재검증된 결과(각각 OPEN/CLOSED 상태 포함)는 정확성 감사에 있으며, 간단히 요약하면 다음과 같습니다:
- 커버리지는 시그니처 및 휴리스틱 기반입니다. 탐지는 110개 에이전트(262개 프로세스 이름 시그니처)와 휴리스틱(WSL, IDE 확장, 로컬 LLM 프로브)에서 시작됩니다. 이 중 어느 것과도 일치하지 않는 에이전트 바이너리는 탐지되지 않습니다.
- 폴링에는 사각지대가 있습니다. 스캔 틱(~10초) 사이에 생성되고 종료된 프로세스는 관측되지 않습니다. 벤치 페이지에 이 점이 명시되어 있습니다. ETW를 통한 이벤트별 캡처는 로드맵에 있으며, 정적 정찰은 이미 docs/recon/kernel-file-etw.md에 있습니다.
- macOS/Linux 정체성은 저하됩니다. 해당 플랫폼은 현재 OS 출생 시간을 제공하지 않으므로 인스턴스 정체성은 PID만으로 폴백되며 PID 재사용 시 안전하지 않습니다. 토큰 비용 추적은 Windows 전용입니다.
- UI 이벤트 창은 조용히 잘립니다. 렌더러는 합계와 일치하지 않을 수 있는 제한된 이벤트 창을 유지하며, 잘림 배너는 아직 없습니다.
- 센서 상태는 추적되지만 아직 표시되지 않습니다. 메인 프로세스는 파일시스템 및 네트워크 센서에 대한 센서별 상태를 기록하지만, UI는 조용한 머신과 죽은 센서를 구분할 수 없으며, 프로세스 스캔 오버런은 카운터 없이 건너뜁니다.
- 감사 손실 표시는 성공적인 플러시가 필요합니다. 디스크가 여전히 실패하는 동안 프로세스가 종료되면, 제거된 감사 항목이 디스크의 표시 없이 손실될 수 있습니다.
의도적으로 주장하지 않는 것
이 README의 숫자는 저장소에서 도출되거나(npm run counts:check로 강제됨) 문서화된 방법으로 측정된 경우에만 나타납니다. 사람들이 묻는 일부 숫자는 아직 존재하지 않으므로 명시하지 않습니다:
- 부팅 시간. 시작 벤치마크는 존재하지 않습니다. 이전의 "2초 미만" 주장은 측정되지 않은 채 유지하는 대신 제거되었습니다.
- 탐지율 또는 오탐률. 독립적인 오라클이 있는 시나리오 벤치(
bench/, Sysmon/Procmon 기준 점수)가 존재하지만 Windows 전용이고 한 시나리오만 다루며 CI에서 실행되지 않습니다 — 비율의 근거가 될 수 없습니다. - 오버헤드. AEGIS 자체의 CPU/RAM 비용은 문서화된 방법으로 측정되지 않았습니다.
- 벤치마크 속도 향상 헤드라인. 측정된 스냅샷 대 폴백 비율은 같은 머신에서 이틀 사이 193배에서 51배로 변경되었습니다. 지속 가능한 주장은 더 약한 쪽입니다 — 스냅샷 약 10ms, 폴백 수백에서 수천 ms — 그리고 여기에 인용된 유일한 형태입니다.
- 이벤트별 신뢰도 점수. 실제 기준(ground-truth) 벤치가 존재할 때까지 제품에서 의도적으로 제외됩니다.
- 테스트 수. 수동으로 복사한 스위트 수는 조용히 낡아집니다. 스위트는 자체 수를 출력하며 CI는 모든 커밋에서 실행합니다.
독립적 감독이 필요한 이유
AI 에이전트는 파일, 자격 증명, 셸 명령에 대한 깊은 접근 권한으로 실행됩니다. 위험은 가상이 아닙니다. Kaspersky의 OpenClaw 사례 보고서에 따르면 2026년 1월 보안 감사에서 512개의 취약점(그중 8개는 치명적) 이 식별되었으며, 더 깊은 문제는 구조적이라고 주장합니다 — 외부와 통신할 수 있는 능력과 결합된 권한 있는 로컬 접근입니다(Kaspersky, 2026-02-10). 패치는 버그를 고치지만, 에이전트가 사용자 머신에서 실제로 무엇을 했는지에 대한 가시성을 제공하지 않습니다. 그 가시성이 바로 AEGIS가 추가하는 계층입니다.
다운로드
Windows 설치 프로그램
v0.11.0-alpha부터 릴리스에는 Windows NSIS 설치 프로그램이 포함됩니다 — 최신 릴리스에서 .exe를 다운로드하세요. v0.13.0-alpha 이후 릴리스에는 서명된 매니페스트도 포함되어, 이 저장소에 커밋된 공개 키로 다운로드를 오프라인에서 검증할 수 있습니다 — AEGIS 릴리스 검증 참조. 이전 릴리스에는 매니페스트가 없으므로 이 방식으로 검증할 수 없습니다.
소스에서 빌드(모든 플랫폼)```bash
git clone https://github.com/antropos17/Aegis.git cd Aegis npm install npm start
> **Node.js 24.x** 필요 (`package.json`의 `engines`). Windows 10/11 권장; macOS/Linux는 실험적 지원 ([#37](https://github.com/antropos17/Aegis/issues/37)) — [알려진 제한 사항](#known-limits) 참조.
### AI 에이전트 없이 사용해 보기
AI 에이전트가 실행 중이지 않나요? 데모 모드를 사용하면 시뮬레이션된 데이터로 전체 대시보드를 탐색할 수 있습니다 — 실제 모니터링 없음, 실제 프로세스 없음.```bash
npm run dev
# then open http://localhost:5174
개발 서버는 데모 시나리오 엔진을 포함합니다 — vite.config.js는 명령이 serve일 때마다 이를 활성화하므로, 시뮬레이션된 대시보드는 별도의 빌드 단계나 Electron 없이 렌더링됩니다. 정적이고 공유 가능한 빌드(개발 서버, Electron 없음)를 위해서는 npm run build:demo를 실행하고 결과로 생성된 dist/demo 디렉토리를 아무 정적 파일 서버로 서빙하세요(빌드는 상대 에셋 경로를 사용하므로 어떤 호스트에서도 작동합니다).
데모 모드는 calm → elevated → critical → reset의 네 가지 위협 단계를 순환하는 시나리오 엔진을 실행하며, 최대 12개의 시뮬레이션된 AI 에이전트(Claude Code, Copilot, Cursor 등)를 지원합니다. 파일 접근 이벤트, 네트워크 연결, 이상 징후 점수, 위험 평가가 모두 실시간으로 생성되므로 모든 탭과 기능이 완전히 작동합니다.
배포 전에 AEGIS를 평가하거나, 팀에 UI를 데모하거나, 라이브 Windows 환경 없이 새 기능을 개발하는 데 사용하세요.
릴리스 기록
| 버전 | 날짜 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| v0.11.0-alpha | 2026-08-11 | Windows 설치 프로그램, Event Schema v1 속성, 엔드포인트 판정, 센서 상태 기록, WSL 및 IDE 확장 감지 |
| v0.10.0-alpha | 2026-03-09 | 코드 정리, 보안 강화, 명령 팔레트 |
| v0.9.1-alpha | 2026-03-08 | 드롭다운 중복 제거, 스킬 경로, aegis-context 최적화 |
| v0.9.0-alpha | 2026-03-08 | categoryIndex, prompt-craft 스킬, TS 마이그레이션 스토어 |
| v0.8.2-alpha | 2026-03-08 | formatBytes TS 추출, 의미 있는 테스트, 브랜치 정리 |
| v0.8.1-alpha | 2026-03-07 | 패치 릴리스 |
| v0.8.0-alpha | 2026-03-05 | 출시 준비: CSP 강화, OpenClaw 통합, README 개편 |
| v0.7.0-alpha | 2026-03-04 | YAML 규칙 세트, 68개 규칙, 핫 리로드, 568개 테스트 |
| v0.5.0-alpha | 2026-03-03 | 화려한 UI 재설계, VisTimeline, AgentGraph |
| v0.4.0-alpha | 2026-03-03 | TypeScript 인프라, 성능, 리팩토링 |
기능
탐지 — 110개 에이전트(262개 프로세스 이름 시그니처), 부모 체인 해석, 민감 경로 및 에이전트 구성 감시, 신뢰 등급(A+~F)을 포함한 에이전트별 위험 점수, 로컬 LLM 탐지, 오탐 표시
분석 — 이동 평균 기반 동작 기준선, 다축 이상 징후 탐지, Anthropic API를 통한 AI 위협 평가(선택), 인쇄 가능한 HTML 위협 보고서
대시보드 — Bento 그리드 대시보드: RiskRing 게이지, TrustBadge, 필터가 있는 활동 피드, 속성 툴팁이 있는 세션 타임라인, 확장 가능한 에이전트 카드, 보호 프리셋(Paranoid/Strict/Balanced/Developer), 명령 팔레트(Ctrl+K), 키보드 단축키(Ctrl+1-5), 다크/라이트 테마, 토스트 알림, OOM 보호
내보내기 — JSON, CSV, HTML 보고서, 원클릭 ZIP 아카이브, 해시 체인 JSONL 감사 로그(일일 회전, 30일 보존)
i18n — 영어 기본(en.json)을 사용한 국제화; 커뮤니티 번역 환영
CLI — 스크립팅용 --scan-json, --version, --help
YAML 규칙 세트
- 8개 카테고리(AI 구성, 비밀, SSH, 클라우드, 브라우저, 개발 도구, 암호화폐, 인증서)에 걸친 73개 탐지 규칙
rules/_schema.json에 대해 검증됨; 규칙 세트 편집 시 재시작 없이 핫 리로드rules/에.yaml을 추가하여 확장. 규칙 ID는 고유해야 함 — 중복 ID는 무시되며 덮어쓰지 않음. 새로 추가된 파일은 감시자가 기존 최상위 파일의 변경에 반응하므로 다음 리로드 또는 재시작 시 반영됨
스크린샷
데모 빌드(
npm run build:demo)에서 캡처, 2026-08-21.
📸 Shield — 실시간 개요
📸 활동 피드
📸 규칙 및 권한
📸 보고서 및 내보내기
📸 에이전트 통계
📸 설정
아키텍처```
┌───────────────┐ ┌────────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │ 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.
**스택**: Electron 43, Svelte 5, Vite 7, Vitest. 모니터링 엔진은 JavaScript(CommonJS)이며, TypeScript는 렌더러와 공유 타입에 사용됩니다. CI는 빌드, 린트, svelte-check, 테스트 및 감사 작업으로 모든 병합을 게이트합니다. `npm run counts:check`는 트리에서 문서화된 모든 카운터를 다시 도출하고, `npm run verify:gate`는 주입된 변종(mutant)에 대해 신원 증명(identity witness)을 검증하며, `npm run verify:seq-gate`는 주입된 변종에 대해 시퀀스 엔진을 검증합니다.
## 에이전트 데이터베이스
[`src/shared/agent-database.json`](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/src/shared/agent-database.json)에 110개의 에이전트가 있습니다:
**코딩** — Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Tabnine, Amazon Q, Cody, Aider
**자율 에이전트** — OpenClaw, Devin, Manus AI, OpenHands, SWE-Agent, AutoGPT, BabyAGI, CrewAI
**데스크톱** — Anthropic Computer Use, Google Gemini, Apple Intelligence, Microsoft Copilot
**프레임워크** — LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, MetaGPT, TaskWeaver
**로컬 LLM** — Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, LocalAI, GPT4All, Jan
UI를 통해 사용자 정의 에이전트를 추가하거나 JSON을 편집할 수 있습니다. [AGENTS.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/AGENTS.md)를 참조하세요.
## 로드맵
아래의 모든 항목은 **계획된** 것이며, 아직 출시되지 않았습니다. 현재 AEGIS는 모니터링 전용입니다([모니터 우선](#monitor-first) 참조).
- [ ] 능동 차단 — 위반 시 규칙 적용(사용자 공간, 실행 전; 커널 드라이버는 비목표) (현재: 관찰 및 로그만)
- [ ] UI에 센서별 상태 표시 — 메인 프로세스 레코드 존재 ([설계](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/docs/roadmap/sensor-health-degraded.md))
- [ ] 탐지 규칙에 대한 MITRE ATT&CK 매핑
- [ ] ML 기반 이상 탐지 (현재: 하드코딩된 휴리스틱 가중치)
- [ ] 일급 macOS 및 Linux 지원 (현재 실험적 — [#37](https://github.com/antropos17/Aegis/issues/37))
- [ ] 로컬 추론 탐지를 위한 GPU 모니터링
- [ ] 프로세스별 파일 귀속 (ETW, fanotify) — 정적 정찰: [docs/recon/kernel-file-etw.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/docs/recon/kernel-file-etw.md)
- [ ] 컨테이너/VM 탐지 (Docker, WSL)
- [ ] 웹 기반 AI 에이전트용 브라우저 확장 프로그램
- [x] 서명된 Windows 자동 업데이트 (구현됨; 첫 릴리스는 수동 설치 필요)
- [x] i18n / 현지화 ([#53](https://github.com/antropos17/Aegis/issues/53))
## 자주 묻는 질문
### Aegis란 무엇인가요?
Aegis는 AI 에이전트를 위한 오픈소스 OS 수준 모니터입니다. Electron 43과 Svelte 5로 구축되어 프로세스, 파일 접근, 네트워크 활동 및 행동 이상을 실시간으로 추적합니다. 모니터링 엔진은 CommonJS JavaScript이고, 렌더러는 ES 모듈이며, TypeScript는 렌더러와 공유 타입 정의에 사용됩니다. 모든 데이터는 로컬에 유지됩니다 — 텔레메트리 없음, 클라우드 의존성 없음.
### AI 에이전트에 모니터링이 왜 필요한가요?
OpenClaw, AutoGPT, Devin과 같은 자율 AI 에이전트는 로컬 파일, 자격 증명 및 셸 명령에 대한 깊은 접근 권한을 가지지만 최소한의 감독만으로 실행됩니다. OpenClaw 사례가 구체적인 예입니다: [Kaspersky](https://www.kaspersky.com/blog/openclaw-vulnerabilities-exposed/55263/)가 보고한 보안 감사에서 인기 있는 에이전트 하나에서 512개의 취약점이 확인되었습니다. Aegis는 독립적인 관찰 계층을 제공하여 에이전트가 사용자 머신에서 실제로 수행하는 작업을 확인할 수 있게 합니다.
### Aegis는 기존 EDR과 어떻게 다른가요?
기존 EDR 도구는 인간이 유발한 위협(맬웨어, 랜섬웨어, 피싱)을 모니터링합니다. Aegis는 AI 에이전트 행동에 특화되어 구축되었습니다: 탐지 데이터베이스에 110개 에이전트(262개 프로세스 이름 시그니처), 에이전트별 패턴에 맞춰진 73개 탐지 규칙, 그리고 각 에이전트의 활동이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 추적하는 행동 기준선을 제공합니다. 또한 모니터 우선 방식으로, 관찰하고 기록하며 강제 실행은 샌드박싱에 맡깁니다.
### Aegis는 MCP 도구와 함께 작동하나요?
Aegis는 프로토콜이 아닌 프로세스를 모니터링합니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 연결된 도구가 프로세스를 생성하거나, 파일에 접근하거나, 네트워크 호출을 하면 해당 활동은 다른 활동과 마찬가지로 관찰되고 귀속됩니다 — Aegis는 MCP 트래픽 자체를 파싱하지 않습니다.
### Aegis는 샌드박싱을 대체하나요?
아니요. Aegis는 제한 계층이 아닌 관찰 계층입니다. 샌드박스는 에이전트가 할 수 있는 작업을 제한하고, Aegis는 에이전트가 수행 중인 작업을 보여줍니다. 이 둘은 상호 보완적입니다 — 강제 실행에는 샌드박싱을, 가시성, 감사 및 이상 탐지에는 Aegis를 사용하세요.
### Aegis는 어떤 에이전트를 지원하나요?
Aegis는 데이터베이스에 110개 에이전트(262개 프로세스 이름 시그니처)를 포함하며, 코딩 어시스턴트(Claude Code, Copilot, Cursor), 자율 에이전트(OpenClaw, AutoGPT, CrewAI, Devin), 데스크톱 AI(Gemini, Apple Intelligence), 프레임워크(LangChain, AutoGen, MetaGPT) 및 로컬 LLM 런타임(Ollama, LM Studio, llama.cpp)을 포괄합니다. UI 또는 JSON 구성을 통해 사용자 정의 에이전트를 추가할 수 있습니다.
### Aegis를 프로덕션에서 사용할 수 있나요?
Aegis는 알파 소프트웨어입니다(현재 버전은 [Releases](https://github.com/antropos17/Aegis/releases) 참조) 및 개발 및 테스트 환경에 권장됩니다. 모니터 우선 방식이므로 아무것도 차단하지 않으며, 자동 업데이트 및 OS 수준 강제 실행과 같은 프로덕션 배포 기능은 현재 릴리스가 아닌 [로드맵](#roadmap)에 있습니다.
### Aegis는 무료인가요?
네. Aegis는 MIT 라이선스로 출시되었으며 텔레메트리, 클라우드 요구 사항 또는 유료 티어가 없습니다. 전체 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
## 기여자
<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) · [SECURITY.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/SECURITY.md) · [CODE_OF_CONDUCT.md](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md)
## 지원
Aegis가 유용하다면 GitHub에서 별표를 눌러 주세요 — 다른 사람들이 프로젝트를 발견하는 데 도움이 됩니다.
**팀 및 엔터프라이즈** — 중앙 집중식 대시보드, SIEM 통합 또는 관리형 배포가 필요하신가요? 저희가 구축 중입니다. [알림 받기](mailto:[email protected]?subject=Aegis%20Enterprise%20Interest)
## 라이선스
[MIT](https://github.com/antropos17/aegis/blob/master/LICENSE)
## 스타 기록
[](https://www.star-history.com/?repos=antropos17%2FAegis&type=timeline&legend=top-left)