Original en inglés: https://argusic.com/subject/adr

ADR

ADR protege los AI agents empresariales mediante observabilidad, benchmarks de seguridad y detección de amenazas. Desplegado en Uber.

Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 9117d8a79c61

Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agent security, ai agents, ai security, benchmark, claude, claude code, codex y cursor.

ADR funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 5 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

All three Python packages (adr-benchmark, adr-sensor, adr-discovery) install and pass their test suites (802 total tests, 0 failures). The llamaFirewall detector pipeline runs against packed benchmark data with a mock API key, scoring conversations and writing analysis results. CLI entry points for Discovery and Sensor produce expected output.

Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide

Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).

De un vistazo

veredicto
Funciona con mocks
Puntuación Argusic
92 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,06 USD (medido)
ejecuciones registradas
1
última prueba
estrellas
2097
forks
225
issues abiertos
51
observadores
13
tamaño
14 MB
creado
último push

Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.

Qué se midió

De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.

Tiempo perdido en cada fallo al probar ADR, a partir de la ejecución registrada
Cada barra es un fallo que el agent registró, con el tiempo que le costó. Sale de esta ejecución y de ningún otro sitio.

Qué salió mal, en palabras del propio agent

Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.

  • Python.h not found (annoy C extension build failed)3 minutos
  • x86_64-linux-gnu/python3.12/pyconfig.h not found2 minutos
  • uv not found in PATH0,2 minutos
Tiempo de instalación
5 minutos
De máquina en frío a terminar
11 minutos
Errores encontrados y corregidos
3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
Detection: 248/248 pytest passed. Sensor: 468/468 pytest passed. Discovery: 86/86 pytest passed. adr-discovery --dry-run reported 456 assets. adr-sensor --version returned 1.0.0. detector llamafirewall --tasks 1-5 scored 5/5 tasks in 9s and saved baseline analysis JSON.
Tokens de modelo usados
108.124
Commit exacto probado
9117d8a79c61
Imagen del contenedor
sha256:cdd920bce783

Qué no se midió

La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.

Memoria de GPU máxima
se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
Comportamiento en una ejecución larga
cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Comportamiento con servicios reales
esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos

El final de la grabación

Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.

- `Sensor/` — 468 passed
- `Discovery/` — 86 passed
**CLI verification**:
- `adr-discovery --dry-run` scanned the container and found Argusic Agent CLI 0.160.1 among 456 ass…
- `adr-sensor --version` printed `1.0.0`
- `main_detector.py --help` showed expected options
**Detection smoke test**: Ran `main_detector.py --detector llamafirewall --tasks 1-5` against the p…
**Errors encountered**:
1. `uv` not in default PATH — fixed by adding `/home/runner/.local/bin` to PATH
2. Missing `Python.h` header for building `annoy` — extracted and provided via `CPATH`
3. Missing `x86_64-linux-gnu/pyconfig.h` — extracted from `libpython3.12-dev` package
4. LlamaFirewall tries to download PromptGuard from HuggingFace Hub — works without HF token but pr…

Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.

Cómo se probó

Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.

Puntos fuertes y límites

Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.

Qué salió bien

  • Se instaló en 5 minutos.
  • Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
  • Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.

Qué no salió bien, o no se sabe

  • Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
  • Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.

También probados, en la misma área

Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.

Historial de ejecuciones

probado porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner1/3Funciona con mocks92,000,06

Temas (de GitHub)

agent-securityai-agentsai-securitybenchmarkclaudeclaude-codecodexcursorllm-securitymcpmodel-context-protocolprompt-injectionthreat-detection

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/ADR.svg)](https://argusic.com/subject/adr)

Preguntas

¿Funciona ADR?
ADR funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic ADR?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 9117d8a79c61. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar ADR?
La ejecución que produjo este veredicto costó 0,06 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
¿Cuánto tarda ADR en instalarse?
5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita ADR una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar ADR?
En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
¿Dónde está la evidencia de ADR?
La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.

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