SponsioLabs/Sponsio

Sponsio – AIエージェントのためのランタイムガードレール

概要 – Sponsioは、LLMベースのエージェント（LangChain、Claude、OpenAI、CrewAIボットなど）とエージェントが呼び出そうとするツールの間に配置される、軽量なオープンソースライブラリです。ツール呼び出しのたびに「コントラクト」（形式手法に基づいた決定論的なルール）を評価し、呼び出しを通過、ブロック、警告、またはエスカレーションできます。チェックはマイクロ秒単位で実行され、他のモデルを呼び出すことはないため、「LLM-as-judge」アプローチよりもはるかに安価で予測可能です。

コアコンセプト

コンセプト	説明
エージェントコントラクト	各エージェントアクションで強制されるランタイムルール（小さなYAML DSLで記述）。コントラクトは現在の呼び出しおよび過去の呼び出し履歴を参照できるため、「ユーザーが検証された後にのみ返金を発行する」といったポリシーを実現できます。
決定論的強制	コントラクトは、ファジー線形時相論理 (LTL) モニターにコンパイルされます。モニターは、LLM推論なしで < 0.01ms 以内に呼び出しを許可するかどうかを決定します。
形式手法の裏付け	ルール言語は証明可能に健全であるように設計されており、ドキュメントには基礎となる形式手法の入門が含まれています。
拡張可能なコントラクトライブラリ	22個の既製バンドル（`destructive`、`shell`、`filesystem`など）が一般的なリスクパターンをカバーしています。バンドルは単なるYAMLインクルードであるため、新しいバンドルの追加は1行の変更で済みます。
ローカルファースト、オプションのクラウドコンソール	強制実行は完全にホストマシン上で実行されます。ホスト型コンソール (`app.sponsio.dev`) を使用して、実行の表示、ルールブックのレビュー、精査されたコントラクトの公開が可能です。

仕組み（概要）

オンボーディング – sponsio init . を実行する（またはClaude/Code用のワンショットプロンプトを使用する）と、ウィザードが sponsio.yaml を作成し、フレームワーク（LangChain、CrewAIなど）を検出して適切なラッパーコードを注入します。

エージェントのラップ – SDKをインポートしてガードをアタッチします：

import sponsio, sponsio.bridge
guard = sponsio.Sponsio(config="sponsio.yaml", agent_id="mailer", mode="enforce")
run = sponsio.bridge.attach(guard)   # 以降のすべてのツール呼び出しはガードを通過します

コントラクト評価 – ツール呼び出しごとに、モニターは関連するコントラクト（例：「コードフリーズ中の破壊的なSQL禁止」）をチェックします。決定は即座に返されます（p50 ≈ 0.005ms）。
監査とレビュー – すべての決定はローカルにログ記録され、オプションでホスト型コンソールにストリーミングされます。人間がルールブックを有効にする前に承認または編集できます。

クイックスタート（Pythonの例）

pip install --pre sponsio          # TypeScriptの場合は npm i -D @sponsio/sdk@alpha
sponsio init .                     # ウィザードが sponsio.yaml を作成します

sponsio.yaml にバンドルを追加します：

agents:
  my_agent:
    workspace: "/srv/my-bot"
    include:
      - sponsio:capability/destructive
      - sponsio:capability/filesystem

上記のようにエージェントを実行します。コントラクトで明示的に許可されていない限り、破壊的なSQLや安全でないファイルシステム操作はブロックされます。

パフォーマンスと安全性の数値（リポジトリより）

ベンチマーク	指標	結果
ODCV-Bench (12の最先端LLM × 80の軌跡)	回避された誤調整	95.6 % 平均、24のハイリスクシナリオで 100 %
Financial-Audit-Fraud-Finding	ブロックされた不正試行	18/19 ブロック
RedCode-Exec (1,410件)	総合通過率	98.9 % (ローカル)、クラウドLLM-judge併用で ~99 %
コントラクトあたりのレイテンシ	p50	0.0052 ms
最大負荷（呼び出しあたり19コントラクト）	p50	0.139 ms
LLM-as-judgeとの比較	レイテンシ	5,000〜60,000倍高速 (モデル呼び出しなし)

Sponsioを使用すべき対象

プラットフォームチーム：LLMエージェントをエンドユーザーに公開し（SaaSコードアシスタント、自律型ボットなど）、決定論的な安全保証が必要なチーム。
企業：レイテンシを増加させることなく、コンプライアンスポリシー（データ流出防止、破壊的なDB書き込み禁止など）を強制する必要がある企業。
開発者：アドホックなプロンプトチェックを書く代わりに、プラグアンドプレイのガードレールを求めるカスタムツール呼び出しループを構築している開発者。

インストールとエコシステム

言語	パッケージ	インストールコマンド
Python	`sponsio` (プレリリース)	`pip install --pre sponsio`
TypeScript/JavaScript	`@sponsio/sdk` (alpha)	`npm install -D @sponsio/sdk@alpha`

サポートされている統合には、LangChain、Claude Agents、OpenAI Agents、Google ADK、CrewAI、Vercel AI、MCP、およびカスタムツール呼び出しループが含まれます。

貢献とコミュニティ

問題と機能のアイデア – GitHub Issueを開いてください。
コントラクトの貢献 – 新しいYAMLバンドルやパターンを追加してください。リポジトリはコミュニティ主導のインシデント固有コントラクトを推奨しています。
ディスカッション – Discord、X（旧Twitter）、LinkedInのリンクがREADMEに記載されています。

ライセンス

Apache 2.0 – 商用および非商用利用は無料です。

結論： Sponsioは、LLMエージェントに対して決定論的でサブミリ秒単位の安全チェックを提供し、低速で確率的なLLMベースのガードでは実現できないポリシーを強制できるようにします。人気のエージェントフレームワークですぐに使用でき、あらゆるドメインのカスタムコントラクトで拡張可能です。