Aegis - Biblioteca de Python que añade automáticamente seguridad en tiempo de ejecución a agentes de IA

Hola.

Mientras armaba pipelines de agentes con LangChain y CrewAI, me parecía muy tedioso tener que implementar por separado en cada framework cosas como la verificación de prompt injection y filtros de PII. Y cuando empecé a usar servidores MCP, también me empezó a preocupar que definiciones de tools ya aprobadas pudieran cambiarse discretamente después.

Por eso creé una biblioteca que aplica seguridad en tiempo de ejecución sin tocar el código existente, igual que OpenTelemetry añade observabilidad con monkey-patching.

pip install agent-aegis  

import aegis  
aegis.auto_instrument()  

Con esto, la seguridad se integra automáticamente en 11 frameworks, incluidos LangChain, CrewAI, OpenAI y Anthropic. También se puede usar con variables de entorno:

AEGIS_INSTRUMENT=1 python my_agent.py  

Incluye detección de prompt injection (101 patrones, en coreano/inglés/chino/japonés), enmascaramiento de PII (número de registro de residente, tarjetas de crédito, claves API, etc.) y detección de rug-pull en MCP (detecta cambios en definiciones de tools fijando hashes SHA-256). Como usa coincidencia determinística de patrones y no LLMs, funciona en menos de un milisegundo, y como es una biblioteca in-process y no un proxy, no requiere infraestructura adicional.

Tiene 4,420 pruebas y licencia MIT. Todavía está en una etapa temprana y le faltan muchas cosas, pero si me comparten feedback lo incorporaré activamente.

Se puede probar directamente en el navegador: https://acacian.github.io/aegis/playground/
GitHub: https://github.com/Acacian/aegis