AEGIS

面向 AI 编码代理的操作系统级监控

开源监控工具，在操作系统层面展示 AI 编码代理在你机器上的真实行为——无需代理钩子。

**AEGIS 能看到你机器上的每一个 AI 代理——包括那些不配合的。**它是一个独立的、操作系统级的观察者，实时监视代理进程、文件访问、网络活动和行为异常，无论代理是如何启动的。基于 JavaScript（ES 模块 / CommonJS）监控引擎构建，渲染器与共享类型使用 TypeScript。开源、本地运行、无遥测——一切数据都留在你的机器上。

"卡巴斯基在 OpenClaw 中发现了 512 个漏洞。因此我们构建了一个 EDR 来监控它。"

AEGIS Demo

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Aegis 监控什么？

进程监控 — 追踪 110 个已知 AI 代理签名，支持父子进程树解析和 IDE 宿主检测。
文件系统访问 — 监视敏感目录（.ssh、.aws、.gnupg、.env、云配置）以及 27 个 AI 代理配置路径，检测未授权访问。
网络活动 — 按代理 PID 记录出站 TCP 连接，包含反向 DNS 以及已知与未知 API 端点分类。
行为分析 — 应用 8 个类别共 73 条检测规则，配合滚动 10 会话基线和 4 轴异常评分。
信任评分 — 使用时间衰减算法和多维威胁评估，分配实时风险评分与信任等级（A+ 至 F）。
多代理仪表盘 — 在便当网格（bento-grid）仪表盘中展示全部 110 个代理，包含迷你走势图（Sparklines）、风险环、活动流和可展开的代理卡片。

为什么选择 Aegis？


512	卡巴斯基在 OpenClaw 中发现的漏洞数量——自主代理发布时就带有真实的安全风险
0	在 Aegis 之前，针对 AI 代理的开源 EDR 工具数量
110	检测数据库中的 AI 代理签名，从 Claude Code 到 AutoGPT
73	8 个类别共 73 条行为检测规则，支持热重载和自定义覆盖
707	测试通过 707 项，0 失败——监控引擎在每次提交时都经过验证
<2s	冷启动到完整仪表盘——足够轻量，可与所监控的代理并行运行

AI 代理如今可以深度访问你的机器——文件、命令、网络。现有的每一款 AI 安全工具都是企业级 SaaS，监控的是人类发送给 AI 的内容。没有人监控 AI 代理在本地机器上做了什么。Aegis 就是开源答案。

为什么 AEGIS 与众不同

大多数 AI 代理监管工具的工作方式是在代理内部挂钩（hook）——例如 Claude Code 插件、Cursor 扩展、SDK 包装器。Sage（Gen Digital）、leash 和 Microsoft 的 Agent Governance Toolkit 都运行在代理的运行时内部。这存在一个结构性的盲区：**它们只能看到安装了自身钩子的代理。**以其他方式启动的代理——直接运行 python autogpt.py、未经包装的二进制文件、或干脆不配合的工具——对它们来说是不可见的。

AEGIS 处于不同的层面。它是一个独立的、操作系统级的观察者：从代理外部观察进程、文件和网络活动，因此能够捕获机器上的任何代理，无论它是如何启动的，也无论它是否愿意被监视。基于钩子的工具与 AEGIS 是互补的——一个对主动接入的代理进行插桩，另一个则看到整台机器的全貌。

监控优先

AEGIS 是一台摄像机，而不是一名守卫。它观察并记录——目前不会在操作系统层面阻止代理。没有内核钩子，也没有自动执行机制。进程控制（终止 / 挂起 / 恢复）仅限手动、由用户触发。主动阻断在路线图上，而非当前版本中。使用 AEGIS 获取可见性、审计和异常检测——当你需要强制管控时，请搭配沙箱使用。

监控内容

层级	方式
进程	110 个已知 AI 代理签名、父子进程树解析、IDE 宿主检测
文件	监视 `.ssh`、`.aws`、`.gnupg`、`.env*`、云配置、27 个 AI 代理配置目录
网络	按代理 PID 记录出站 TCP、反向 DNS、已知 API 端点与未知端点对比
行为	滚动 10 会话基线、4 轴异常评分（网络 / 文件系统 / 进程 / 基线）
本地 LLM	Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cpp 运行时检测

横向对比

	AEGIS	Lasso / Prompt Security / PromptArmor
本地运行	是	云端
开源	MIT	否
免费	是	企业版
监控文件访问	是	否
检测本地 LLM	是	否

AEGIS 是唯一开源、本地优先的 AI 代理监控工具。

下载

从源码构建（所有平台）

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

需要 Node.js 18+ 和 npm 9+。推荐 Windows 10/11。macOS/Linux 为实验性支持（#37）。

无 AI 代理试用

没有正在运行的 AI 代理？演示模式可让你通过模拟数据探索完整仪表盘——不进行真实监控，也没有真实进程。

npm run build:demo && npm start

演示模式运行一个场景引擎，循环经历四个威胁阶段——平静 → 升级 → 严重 → 重置——包含多达 12 个模拟 AI 代理（Claude Code、Copilot、Cursor 等）。文件访问事件、网络连接、异常评分和风险评估均实时生成，因此每个标签页和功能都完全可用。

用它来在部署前评估 AEGIS、向团队演示 UI，或在不依赖真实 Windows 环境的情况下开发新功能。

Windows 安装程序

预构建的 .exe 安装程序将在未来的版本中推出。可在 Releases 中跟踪进度。

版本发布历史

版本	日期	亮点
v0.10.0-alpha	2026-03-09	代码清理、安全加固、命令面板
v0.9.1-alpha	2026-03-08	下拉框去重、技能路径、aegis-context 优化
v0.9.0-alpha	2026-03-08	categoryIndex、prompt-craft 技能、stores 的 TS 迁移
v0.8.2-alpha	2026-03-08	formatBytes TS 抽取、有意义的测试、分支清理
v0.8.1-alpha	2026-03-07	补丁发布
v0.8.0-alpha	2026-03-05	发布就绪：CSP 加固、OpenClaw 集成、README 全面改写
v0.7.0-alpha	2026-03-04	YAML 规则集、68 条规则、热重载、568 项测试
v0.5.0-alpha	2026-03-03	精美 UI 重新设计、VisTimeline、AgentGraph
v0.4.0-alpha	2026-03-03	TypeScript 基础设施、性能优化、重构

功能特性

检测 — 110 个代理签名、父链解析、配置目录保护、基于信任等级（A+ 至 F）的逐代理风险评分、HTTP/User-Agent 评分、本地 LLM 检测、误报标记

分析 — 带滚动平均值的行为基线、多维异常检测、通过 Anthropic API 进行的 AI 威胁评估（可选加入）、可打印的 HTML 威胁报告

仪表盘 — 便当网格仪表盘——RiskRing 仪表、Sparklines（迷你走势图）、TrustBadge、代理统计、带筛选器的活动流、会话时间线、可展开详情的代理卡片、保护预设（Paranoid/Strict/Balanced/Developer）、深色/浅色主题、Toast 通知、OOM 保护、键盘快捷键（Ctrl+1-4）

导出 — JSON、CSV、HTML 报告、一键 ZIP 归档、JSONL 审计日志（每日轮转、保留 30 天）

i18n — 国际化，以英语为基础（110+ 字符串），欢迎社区翻译

CLI — 支持 --scan-json 用于脚本化、--version、--help

YAML 规则集

8 个类别共 73 条检测规则（AI 配置、密钥、SSH、云、浏览器、开发工具、加密、证书）
经 JSON Schema 校验，无需重启即可热重载
通过 rules/custom/ 目录扩展或覆盖

屏幕截图

📸 护盾——实时总览

📸 活动流

📸 规则与权限

📸 报告与导出

📸 代理统计

📸 设置

架构

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

技术栈：Electron 33、Svelte 5、Vite 7、Vitest（44 个文件共 707 项测试）。监控引擎使用 JavaScript（CommonJS）；渲染器和共享类型使用 TypeScript。

代理数据库

src/shared/agent-database.json 中包含 110 个代理：

编码 — Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Tabnine, Amazon Q, Cody, Aider 自主 — OpenClaw, Devin, Manus AI, OpenHands, SWE-Agent, AutoGPT, BabyAGI, CrewAI 桌面 — Anthropic Computer Use, Google Gemini, Apple Intelligence, Microsoft Copilot 框架 — LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, MetaGPT, TaskWeaver 本地 LLM — Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, LocalAI, GPT4All, Jan

可通过 UI 添加自定义代理，或编辑 JSON。参见 AGENTS.md。

路线图

以下所有内容均为规划中，尚未发布。AEGIS 目前仅支持监控（参见监控优先）。

常见问题

什么是 Aegis？

Aegis 是一款专为监控 AI 代理而构建的开源端点检测与响应（EDR）工具。它基于 Electron 33 和 Svelte 5 构建，实时追踪进程、文件访问、网络活动和行为异常。监控引擎使用 JavaScript（ES 模块 / CommonJS）；渲染器和共享类型定义使用 TypeScript。所有数据都保留在本地——无遥测、无云依赖。

为什么 AI 代理需要监控？

OpenClaw、AutoGPT、Devin 等自主 AI 代理拥有对本地文件、凭据和 shell 命令的深度访问权限——但运行时的监管却极少。卡巴斯基的分析仅在 OpenClaw 中就发现了 512 个漏洞。Aegis 提供了缺失的可观测层，让你能确切看到代理在你机器上做了什么。

Aegis 与传统 EDR 有何不同？

传统 EDR 工具（CrowdStrike、Sentinel One）监控的是人为驱动的威胁——恶意软件、勒索软件、钓鱼。Aegis 则是专门针对 AI 代理行为构建的：它内置 110 个代理配置文件、73 条针对代理特有模式调优的检测规则，以及追踪每个代理活动随时间变化的行为基线。

Aegis 兼容 MCP 工具吗？

是的。Aegis 监控你机器上运行的任何 AI 代理进程，包括通过模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）连接的工具。如果 MCP 连接的工具派生了进程、访问了文件或进行了网络调用，Aegis 都会检测到并对此活动进行评分。

Aegis 能替代沙箱吗？

不能。Aegis 是一个可观测层，而不是限制层。沙箱限制代理能做什么；Aegis 向你展示代理正在做什么。两者是互补的——用沙箱做强制管控，用 Aegis 做可见性、审计和异常检测。

Aegis 支持哪些代理？

Aegis 内置 110 个代理签名，涵盖五个类别：编码助手（Claude Code、Copilot、Cursor）、自主代理（OpenClaw、AutoGPT、CrewAI、Devin）、桌面 AI（Gemini、Apple Intelligence）、框架（LangChain、AutoGen、MetaGPT）和本地 LLM（Ollama、LM Studio、llama.cpp）。你可以通过 UI 或 JSON 配置添加自定义代理。