archestra-ai/OpenAPPA

Deterministic guardrails that don't break agents

OpenAPPA – LLMエージェントのための決定論的ガードレール

概要 – OpenAPPA (Agentic Permissions Policy Algebra) は、AIエージェントとそれが呼び出す外部ツールの間に配置される、軽量で決定論的なランタイムです。ツール呼び出しのたびに、「このデータはこの宛先に送信してもよいか?」という問いを立てます。この決定は、宣言型ポリシー(TOML形式)とイベントログに基づいて行われ、ネットワークやファイルI/Oを介さないため、同じ入力に対して常に同じ回答を保証します。

重要性 – LLM駆動型エージェントは、機密情報(プライベートメール、会議録音など)を読み取り、ツール(API、ファイル書き込み、コード実行など)を呼び出すことがよくあります。既存のガードレールは確率的であり、データ漏洩を許したり、正当な業務を阻害したりする可能性があります。OpenAPPAは、決定論的でポリシー駆動型のチェックを提供し、高いタスク完了率を維持しながら不正なデータフローを防止します。

主要コンポーネント

  • APPA engine – データの現在の機密性/信頼レベルとターゲットツールに対してポリシーを評価し、許可/拒否のバイナリ決定を返します。
  • Policy language – どのデータカテゴリ(PII、機密情報など)がどの宛先(Webhook、リポジトリ、クラウドサービスなど)に送信可能かを記述するシンプルなTOMLファイル。
  • CLI – appa describe --check でポリシーファイルを検証し、appa replay でスクリプト化されたツール呼び出しをリプレイして期待される決定を確認できます(CIチェックに有用)。
  • Integrations – Claude Code用プラグインに加え、LLMプロキシ(Claude Desktop、Cursor、Codex、Copilot CLI、n8nなど)を介してLLMと通信するあらゆるエージェントを保護できるサイドカープロキシ(Archestra)。

ベンチマーク – 2つのスイートで評価されました:

  • Bench‑Corp (20のマルチステップ企業ワークフロー) および AgentThreatBench (エージェントアプリ向けのOWASP Top 10)。1,320回の実行において、OpenAPPAは攻撃を 0 % ブロックしつつ、タスクの約89 %を完了しました。競合システム(Microsoft FIDES、Claude Auto mode)はそれぞれ31 %および10 %の攻撃を通過させ、タスク完了率も低い結果となりました。

導入方法

# ランタイムとClaude Codeプラグインのインストール
curl -fsSL https://openappa.com/install.sh | sh && \
  ~/.local/bin/appa plugin install claude-code

# 保護されたClaude Codeセッションの起動
clappa

APPAランタイムを独自のエージェント(言語不問)に直接組み込むか、ツール呼び出しをインターセプトするサイドカープロセスとして実行することも可能です。

典型的なユースケース

  • 機密文書を扱い、外部API呼び出し前にデータフローポリシーを強制する必要がある企業向けエージェント。
  • コンプライアンス(GDPR、HIPAAなど)が求められるLLM搭載アシスタントの開発。
  • 新しいポリシー改訂が正当なツール使用を意図せず阻害していないかを自動検証するCIパイプライン。

ステータス – 本プロジェクトは preview/RFC モードです。コアとなる代数とリカバリ保証はプレプリント論文(APPA: Recoverable Information‑Flow Control for Real‑World LLM Agents, arXiv 2607.24625)に記載されており、NeurIPS 2026の「Agents in the Wild」ワークショップに採択されています。APIや設定フォーマットは変更される可能性がありますが、リポジトリは実験や統合に使用可能です。

ライセンス – MIT。


リンク

関連

  • プロジェクト
  • プロジェクト
  • プロジェクト
  • プロジェクト