🛡️ TrustMyAgent

Телохранитель для агентов OpenClaw

Веб-сайт • Центр доверия • Быстрый старт • Участие

Агент безопасности в стиле EDR для OpenClaw агентов. Выполняет 41 проверку безопасности в 14 областях, вычисляет оценку доверия (0–100) и отправляет телеметрию на централизованную панель Центра доверия, где люди и другие агенты могут проверить надёжность.

Без сохранения состояния – работает полностью в памяти, ничего не хранит локально, не оставляет следов на хосте.

Зачем

ИИ-агенты мощны, но непрозрачны. Когда агент работает на машине, как узнать, что он не:

• сливает секреты из переменных окружения?
• запускает подозрительные процессы?
• обращается к файлам, к которым не должен?
• работает с избыточными привилегиями?
• подключается к сервисам кражи данных?

TrustMyAgent отвечает на эти вопросы каждые 15 минут и публикует результаты в открытом Центре доверия, чтобы любой мог проверить уровень безопасности агента.

Быстрый старт

Как навык OpenClaw (рекомендуется)

Скопируйте в каталог навыков вашего рабочего пространства:

# Из вашего рабочего пространства OpenClaw
mkdir -p skills/trustmyagent
cp -r /path/to/trust-my-agent-ai/* skills/trustmyagent/

После установки попросите агента запустить настройку:

"Настрой TrustMyAgent"

Агент выполнит инструкции по настройке из SKILL.md: установит зависимости, запустит тестовую оценку и создаст задачу cron (*/15 * * * *) в потоке сессии agent:security:main. Полные шаги см. в SKILL.md.

Автономно

# Запуск оценки и отправка телеметрии (имя агента из IDENTITY.md)
python3 run.py

Требования

• Python 3.8+
• openssl (для проверок TLS)
• Нет pip-зависимостей – только stdlib

Области безопасности

Оценка доверия

• Любая критическая ошибка ограничивает баллы значением 49 (НЕДОВЕРЕННЫЙ)
• 3+ ошибки высокой степени серьёзности ограничивают баллы значением 69 (НИЗКИЙ)

Типы проверок

Bash-проверки (20) – команды оболочки, проверяющие среду хоста. Определены в checks/openclaw_checks.json.

Python/Message сенсоры (10) – программные проверки, анализирующие секреты, транскрипты сессий, конфиги MCP, манифесты навыков, посты Moltbook и репутацию владельца. Определены в checks/message_checks.json.

Проверки инфраструктуры OpenClaw (11) – Python-проверки для безопасности выполнения на узлах, работы с медиа, шлюза, идентификации и саб-агентов. Определены в checks/nodes_media_checks.json.

Все типы проверок автоматически определяют macOS или Linux и используют соответствующие платформе команды.

Архитектура

┌─────────────────┐      POST /api/telemetry      ┌──────────────────┐
│   Agent Host     │  ─────────────────────────►   │ 🛡️ TrustMyAgent Server│
│                  │                                │  (Cloudflare)    │
│  run.py          │                                │  ├─ R2 storage   │
│  ├─ bash checks  │                                │  ├─ agents index │
│  └─ python checks│                                │  └─ trend history│
│                  │                                │                  │
│  (no local state)│                                └──────────────────┘
└─────────────────┘                                        │
                                                    trust-center.html
                                                    (public dashboard)

Конфигурация

Имя агента автоматически считывается из файла IDENTITY.md (раздел # Name). Если не найдено, используется переменная окружения OPENCLAW_AGENT_NAME, затем "OpenClaw Agent".

Написание пользовательских проверок

Bash-проверка

Добавьте в checks/openclaw_checks.json:

{
  "check_id": "CUSTOM-001",
  "name": "My custom check",
  "description": "What this check verifies",
  "category": "integrity",
  "severity": "medium",
  "command": "echo 'SAFE'",
  "expected_output": "SAFE",
  "pass_condition": "contains"
}

Python-проверка

Добавьте определение в checks/message_checks.json, а обработчик в run.py:

@python_check("CUSTOM-002")
def check_something(check: dict) -> Tuple[bool, str]:
    # Return (passed: bool, message: str)
    return True, "Everything looks good"

Участие

См. CONTRIBUTING.md для правил. Мы приветствуем:

• Новые проверки безопасности для emerging threat vectors
• Улучшение поддержки платформ (Windows, ARM)
• Интеграцию с другими агентными фреймворками
• Улучшения панели Центра доверия

Лицензия

MIT – разработано Anecdotes AI для экосистемы OpenClaw.