Aegis - AI एजेंट्स में runtime security अपने-आप जोड़ने वाली Python लाइब्रेरी

नमस्ते।

LangChain और CrewAI से एजेंट पाइपलाइन बनाते समय, prompt injection checks और PII filters जैसी चीज़ों को हर framework में अलग-अलग implement करना बहुत झंझट वाला लग रहा था। MCP server इस्तेमाल करना शुरू करने के बाद approved tool definitions का बाद में चुपचाप बदल जाना भी चिंता का कारण बनने लगा।

इसलिए, जैसे OpenTelemetry observability के लिए monkey-patching करता है, वैसे ही बिना existing code बदले runtime पर security लागू करने वाली एक लाइब्रेरी बनाई।

pip install agent-aegis  

import aegis  
aegis.auto_instrument()  

ऐसा करने पर LangChain, CrewAI, OpenAI, Anthropic सहित 11 frameworks में security अपने-आप जुड़ जाती है। यह environment variable से भी किया जा सकता है:

AEGIS_INSTRUMENT=1 python my_agent.py  

यह prompt injection detection (101 patterns, कोरियाई/अंग्रेज़ी/चीनी/जापानी), PII masking (resident registration numbers, credit cards, API keys आदि), और MCP rug-pull detection (SHA-256 hash pinning से tool definition changes का पता लगाना) जैसी सुविधाएँ देता है। यह LLM का उपयोग नहीं करने वाला deterministic pattern matching है, इसलिए sub-ms में काम करता है, और proxy नहीं बल्कि in-process library होने की वजह से अलग infra की भी ज़रूरत नहीं पड़ती।

4,420 tests हैं, और MIT license है। अभी शुरुआती चरण में है, इसलिए कई कमियाँ हो सकती हैं, लेकिन feedback देंगे तो सक्रिय रूप से शामिल करूंगा।

इसे browser में सीधे आज़माया जा सकता है: https://acacian.github.io/aegis/playground/
GitHub: https://github.com/Acacian/aegis