Original em inglês: https://argusic.com/subject/adr
ADR
ADR protege AI agents empresariais por meio de observabilidade, benchmarking de segurança e detecção de ameaças. Deploy na Uber.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 9117d8a79c61
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent security, ai agents, ai security, benchmark, claude, claude code, codex e cursor.
ADR executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 5 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- 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
- Tempo de instalação
- 5 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 11 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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 exato testado
- 9117d8a79c61
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
- `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…
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 5 minutos.
- Recuperou-se de todos os 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,06 |
Tópicos (de GitHub)
agent-securityai-agentsai-securitybenchmarkclaudeclaude-codecodexcursorllm-securitymcpmodel-context-protocolprompt-injectionthreat-detection
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/adr)Perguntas
- ADR executa?
- ADR executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 5 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ADR?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 9117d8a79c61. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ADR?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,06: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar ADR?
- 5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ADR precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar ADR?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de ADR?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.