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

ADR

ADR sécurise les agents AI d'entreprise grâce à l'observabilité, au benchmarking de sécurité et à la détection des menaces. Déployé chez Uber.

Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit 9117d8a79c61

Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agent security, ai agents, ai security, benchmark, claude, claude code, codex et cursor.

ADR fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 5 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

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.

Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict
Fonctionne avec des mocks
Score Argusic
92 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,06 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
1
dernier test
étoiles
2 097
forks
225
issues ouvertes
51
observateurs
13
taille
14 MB
créé le
dernier push

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test d'ADR, tiré de l'exécution enregistrée
Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

  • Python.h not found (annoy C extension build failed)3 minutes
  • x86_64-linux-gnu/python3.12/pyconfig.h not found2 minutes
  • uv not found in PATH0,2 minute
Temps d'installation
5 minutes
De la machine vierge à la fin
11 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
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 modèle utilisés
108 124
Commit exact testé
9117d8a79c61
Image de conteneur
sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU
cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée
chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Comportement face aux vrais services
cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

- `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…

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

  • Installé en 5 minutes.
  • S'est remis des 3 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
  • Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

  • N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
  • Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner1/3Fonctionne avec des mocks92,000,06

Sujets (depuis GitHub)

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

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

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

Questions

ADR fonctionne-t-il ?
ADR fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 5 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé ADR ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 9117d8a79c61. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test d'ADR ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,06 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer ADR ?
5 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
ADR a-t-il besoin d'un GPU ?
Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'ADR ?
3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Où sont les preuves pour ADR ?
L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

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