🚀 Agentic Radar
Agentic Radar 是一款用于分析和增强 AI 工作流程透明度的工具,它能助力开发人员识别并管理 AI 系统中的潜在风险。该工具支持多种主流 AI 框架,可提供全面的安全扫描、漏洞检测以及修复建议。
🚀 快速开始
安装指南
本地安装
pip install agentic-radar
使用虚拟环境(推荐)
python -m venv env
source env/bin/activate
pip install agentic-radar
通过 Colab 运行
!pip install agentic-radar
使用方法
- 初始化项目目录:
radar init
- 扫描工作流程:
radar scan --path ./workflow/
- 查看报告:
radar report --output ./results/
示例代码
from agentic_radar import Radar
radar = Radar()
report = radar.scan("my_workflow")
print(report)
✨ 主要特性
核心功能
- 工作流程扫描
- 自动分析 AI 工作流程,识别关键组件和依赖关系。
- 生成详细的可视化视图,展示系统架构和数据流。
- 安全风险评估
- 扫描潜在的安全漏洞,包括数据泄露、模型滥用等风险。
- 提供修复建议和最佳实践指南。
- 风险管理与修复
- 优先级排序功能,帮助用户集中精力处理高风险问题。
- 集成修复工具,直接在工作流程中应用补丁。
- 漏洞检测与报告
- 自动生成详细的漏洞报告,包括影响评估和修复建议。
- 提供历史记录,跟踪修复进度和效果。
- 可视化与协作
- 生成交互式仪表板,方便团队成员协作和审查。
- 支持导出报告,便于分享给利益相关者。
核心特性
- 多框架支持
- 原生支持 LangGraph、CrewAI、n8n 和 OpenAI Agents 等主流 AI 框架。
- 计划中支持 LlamaIndex、Swarm、PydanticAI、AutoGen 和 Dify 等更多框架。
- 持续集成
- 提供代码风格检查和自动化的发布流程,确保代码质量。
- 改进的报告设计
📚 详细文档
项目背景
随着 AI 系统的复杂性和广泛应用,确保其安全性和透明度变得至关重要。Agentic Radar 旨在通过自动化分析和修复功能,帮助开发人员在早期阶段识别潜在风险,从而构建更可靠、更安全的 AI 系统。
如何工作
1. 扫描与分析
- 代码解析:自动解析工作流程中的代码结构。
- 依赖检查:扫描第三方库和工具的潜在漏洞。
- 数据流跟踪:识别敏感数据的流动路径。
2. 可视化与报告
- 交互式仪表板:提供详细的系统架构图和风险分布图。
- 修复建议:根据检测到的问题,生成定制化的修复建议。
3. 持续改进
- 定期扫描:支持定期扫描,跟踪工作流程的变化。
- 社区支持:与开发人员社区协作,持续优化工具功能。
博客教程
支持与贡献
加入社区
商业支持
- 联系我们:support@agentic-radar.com
常见问题
- Agentic Radar 支持哪些框架?
现在支持 LangGraph、CrewAI、n8n 和 OpenAI Agents,更多框架即将加入。
- 如何开始使用 Agentic Radar?
参照快速入门指南,即可轻松上手。
- Agentic Radar 是否开源?
是的,源代码托管在 GitHub 上,欢迎贡献!
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Agentic Radar 帮助您构建更安全、更透明的 AI 系统,让您的开发过程更加高效和可靠。