AndrewDryga/emisar

解决的问题

AI 智能体通常需要访问系统 Shell 才能发挥作用，但提供原始 Shell 会带来巨大的安全风险。Emisar 通过将不受限制的 Shell 访问替换为预定义的、受 Schema 约束的基础设施操作目录来解决此问题，确保智能体只能执行授权的任务。

工作原理

Emisar 使用 Model Context Protocol (MCP) 架构，由控制平面和仅限出站的 Runner 组成。智能体不再发明任意命令，而是从“Action Packs”目录中进行选择，这些数据包定义了确切的可执行文件、参数和风险级别。主机上的 Runner 会验证这些数据包，执行本地限制，并在将输出传回智能体之前对其进行脱敏处理，确保智能体永远不会对主机拥有直接且未经中介的控制权。

适用对象

• AI 开发人员：正在构建需要安全地与现实世界基础设施交互的智能体。
• 系统运维人员：希望在不开放入站网络端口的情况下，授予 AI 智能体特定且经过审计的能力。
• 注重安全的组织：需要对智能体行为进行严格策略执行、审计追踪和人工干预（human-in-the-loop）审批的组织。

亮点

• 仅限出站的连接性：主机 Runner 主动连接到控制平面，这意味着不需要开放入站端口。
• 仅限声明的操作：智能体必须使用类型化且受 Schema 约束的参数，而不是原始命令字符串。
• 策略驱动的执行：支持基于风险的策略、条件审批和常驻授权。
• 强大的审计功能：通过控制平面和主机上的本地哈希链式 JSONL 日志维护双重审计追踪。