agentic_security fonctionne-t-il ?

Oui. agentic_security fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 18 minutes, en rencontrant 7 erreurs en route, et a enregistré la session.

Comment Argusic a-t-il testé agentic_security ?

Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit b9755a9ead2f. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.

Combien a coûté le test d'agentic_security ?

L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,12 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 agentic_security ?

18 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.

agentic_security 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'agentic_security ?

7 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 7 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.

Où sont les preuves pour agentic_security ?

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.

Original en anglais: https://argusic.com/subject/agentic-security

agentic_security

Scanner de vulnérabilités LLM agentique / kit de red teaming AI

Fonctionnesource : GitHub page d'accueilPythonApache-2.0commit b9755a9ead2f

Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agent framework, agent security, ai red team, llm evaluation, llm evaluation framework, llm fuzzer, llm fuzzer aggregator et llm fuzzing.

agentic_security fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 18 minutes et a rencontré 7 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

Agentic Security LLM vulnerability scanner is fully installed, all 390 unit and integration tests pass, the FastAPI server starts and responds on /health (HTTP 200) and /v1/self-probe (returns mock OpenAI-style completion).
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 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict: Fonctionne
Score Argusic: 100 / 100
coût de l'exécution de vérification: 0,12 USD (mesuré)
exécutions enregistrées: 1
dernier test: 2026-10-04
étoiles: 2 040
forks: 301
issues ouvertes: 12
observateurs: 24
taille: 22 MB
créé le: 2024-04-11
dernier push: 2026-11-04

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le 2026-11-04. 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'agentic_security, 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.

Forward reference annotations fail without from __future__ import annotations on Python 3.123 minutes
pyproject.toml required Python >=3.14 but only 3.12 available1 minute
Missing test packages: inline-snapshot, huggingface-hub, pytest-mock, pytest-asyncio1 minute
scikit-learn 1.9.1 broke OneClassSVM predict via missing _effective_probability1 minute
Old-style except syntax except X, Y: not supported0,5 minute
UTF-8 BOM in 3 module files causing parse errors0,5 minute

Temps d'installation: 18 minutes
De la machine vierge à la fin: 19 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées: 7 rencontrées, 7 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé: pytest: 390 passed, 3 skipped; uvicorn server on :9095 returns 200 on /health with body {'status':'ok'}; curl POST /v1/self-probe returns mock chat completion
Tokens de modèle utilisés: 208 288
Commit exact testé: b9755a9ead2f
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

Regarder la session

L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.

Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le 2026-10-04, la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.

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.

 succeeded in 0ms:
Started: 22:15
Now: 22:33
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT: {\\\"install_succeeded\\\": true, \\\"launch_succeeded\\\": tru…
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/sh -lc '# Final cleanup
pkill -f uvicorn 2>/dev/null; echo "done"' in /work/repo
 exited 143 in 0ms:
tokens used
208,288

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

A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
S'est remis des 7 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.

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

Installation en 18 minutes, plus lente que la médiane des 61 projets comparables mesurés par Argusic.
Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Sur les 62 projets agent-framework qu'Argusic a installés et chronométrés, agentic_security a été le 53e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 48 sur 62 en ont atteint un.

Pour quoi c'est un choix raisonnable

L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.

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 par	tentative	résultat	score	coût USD	date
Argusic Runner	1/3	Fonctionne	100,00	0,12	2026-10-04 22:35 UTC

Sujets (depuis GitHub)

agent-framework agent-security ai-red-team llm-evaluation llm-evaluation-framework llm-fuzzer llm-fuzzer-aggregator llm-fuzzing llm-guardrails llm-jailbreaks llm-scanner llm-security llm-vulnerabilities prompt-testing

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/agentic_security.svg)](https://argusic.com/subject/agentic-security)

Questions

agentic_security fonctionne-t-il ?: Oui. agentic_security fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 18 minutes, en rencontrant 7 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé agentic_security ?: Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit b9755a9ead2f. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test d'agentic_security ?: L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,12 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 agentic_security ?: 18 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.
agentic_security 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'agentic_security ?: 7 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 7 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment agentic_security se compare-t-il aux alternatives ?: Sur les 62 projets agent-framework qu'Argusic a installés et chronométrés, agentic_security a été le 53e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 48 sur 62 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour agentic_security ?: 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.