Pre-execution security guardrails for your agent execution loops
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 15/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Ambito
- ai-infra-agents, security
Direzione di ricerca
The issue proposes an opt-in pre-execution security hook for agent execution loops but names no files, tests, or integration points. Start by reading the repository’s agent execution and tool invocation entry points to assess where a hook could fit. Done would require an agreed scope and integration plan; the issue does not specify expected behavior or tests.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hey team 👋
When autonomous AI agents execute shell commands or code loops, prompt injections and hallucinations can accidentally run destructive commands (e.g., rm -rf, environment secret exfiltration, or unauthorized process spawns).
We built a lightweight, pre-execution security engine in Python & FastAPI that intercepts command strings at the execution boundary and blocks threats in ~1.3ms to 3ms before they hit the terminal.
🛡️ Key Features:
- Sub-3ms Overhead: Zero noticeable delay in agent execution loops.
- 48/48 Integration Tests: Benchmark-verified on live terminal agent workflows.
- Zero-Network Privacy Option: Runs 100% offline via local Python import or through a hosted API endpoint.
Would you be open to an opt-in pre-execution security hook for your repo, or trying a free test API key for your core maintainer team this week?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 30.2k
- Fork
- 4.9k
- Merge medio
- 12h 18m
- PR unite (30g)
- 148
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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