ADR
活跃·★ 2.0k·Apache-2.0·更新于 2026-10-13
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ADR（Agentic Detection and Response，代理检测与响应）是论文《ADR: An Agentic Detection System for Enterprise Agentic AI Security》（MLSys 2026，arXiv 2605.17380）的研究产物。README 将其描述为开源的遥测传感器，加上用于保护使用 Model Context Protocol 的 AI 代理的双代理基准与检测框架。这属于防御性安全工作。
仓库分两部分。`Detection/` 包含 ADR 检测器和 ADR-Bench：双代理检测器、133 个 MCP 服务器、303 个基准任务、基线方法和绘图脚本。`Sensor/` 负责从 Claude Code、Cursor、Codex 等收集遥测并规范化为统一格式。复现指南会带你解压打包的基准、运行检测器并画出论文里的图。README 说明论文里描述的离线红队引擎 ADR Explorer 不包含在这里。
试用步骤：克隆仓库，`cd ADR/Detection`，`uv sync`，设置 `ANTHROPIC_API_KEY` 和 `OPENAI_API_KEY`；默认检测器是 `adr`，也可用 `--detector llamafirewall` 做不需要密钥的冒烟测试。数据声明说，基准使用合成数据（假凭据、模拟环境、提示注入场景）用于防御性研究。许可为 Apache-2.0，内置的 AgentDojo 代码是 MIT，最近一次推送是 2026-10-12。本评测依据 README 和仓库数据，我们没有实际运行过它。
#AI智能体安全#遥测#检测系统#基准测试#模型上下文协议#双智能体框架#AI安全
01
功能特性
01ADR传感器，用于收集和标准化智能体遥测数据。
02ADR检测器，一个双智能体检测系统，包含133个MCP服务器和303个基准任务。
03支持模型上下文协议（MCP），用于保护AI智能体。
04提供分步工作流程，以复现基准检测和论文图表。
02
为什么选择它
+针对 MCP 代理的防御性安全研究，对应一篇已发表的论文（MLSys 2026），并附复现指南
+包含 ADR-Bench 基准：133 个 MCP 服务器和 303 个任务，另有基线方法和绘图脚本
+传感器可把 Claude Code、Cursor、Codex 等的遥测规范化为统一格式
+Apache-2.0，由 Uber 出品；最近一次推送 2026-10-12
03
权衡点
!是用来复现论文的研究代码，不是打包好的产品；红队引擎 ADR Explorer 不包含在内
!运行默认检测器需要 Anthropic 和 OpenAI 的 API 密钥，评测会花钱
!基准使用的是合成场景，结果不一定适用于你自己的代理和服务器
04
兼容性
Python
运行时
已通过文档验证
Model Context Protocol (MCP)
协议
已通过文档验证
Anthropic API
大型语言模型集成
已通过文档验证
OpenAI API
大型语言模型集成
已通过文档验证
05
快速开始
1
$ git clone https://github.com/uber/ADR
2
$ cd ADR/Detection
3
$ uv sync
06
使用场景
↳保护使用模型上下文协议（MCP）的AI智能体。
↳对智能体AI系统的安全性能进行基准测试和评估。
↳收集和分析来自各种AI智能体平台的遥测数据。
↳针对智能体AI的红队测试和防御性安全研究。
07
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