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ADR

ADRは、uberが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: uber/ADR)。GitHubスターは1,950、フォークは202で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

Uber's ADR: discover, observe, benchmark, and detect threats across enterprise AI agents, deployed at Uber.

★ 1.9k スター⑂ 202 フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
uber/ADR
GitHubスター
1,950
フォーク
202
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Clarify your goal

    Decide which component you need first: endpoint discovery, telemetry collection, or the detection benchmark.

  2. Get the project

    Clone the repository and move into the component you are evaluating, such as Detection.

  3. Install and configure

    Sync the Python environment with uv and configure the model credentials the detector needs, or choose the keyless smoke-test detector.

  4. Run your first task

    Follow the reproducibility workflow to inflate the benchmark, run detectors, and review results before adapting components to your fleet.

// 機能

選ばれる理由

ADR Discovery

Inventories installed AI applications, CLI agents, IDE extensions, local model runtimes, and MCP servers on an endpoint, flagging unknown surfaces for review.

ADR Sensor observability

Collects and normalises agent intent, tool use, and execution traces from many coding tools across macOS, Linux, and Windows into a unified schema.

ADR-Bench benchmark

A security benchmark with hundreds of tasks and many MCP servers covering a range of agent attack techniques, with baselines included.

Two-tier ADR Detector

Combines high-recall triage with deeper agentic reasoning on suspicious sessions to detect risky agent behaviour efficiently.

Synthetic, safe fixtures

Benchmark fixtures are synthetic (fake credentials and emulated environments) intended for defensive security research.

Reproducibility documentation

A step-by-step workflow documents how to reproduce benchmark detection results and the paper's figures.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone and enter the Detection component

    The quickstart in the README focuses on ADR Detection.

    git clone https://github.com/uber/ADR.git
    cd ADR/Detection
  2. Sync the environment and set credentials

    The default adr detector uses an Anthropic key; a keyless smoke-test detector is also documented.

    uv sync
    export ANTHROPIC_API_KEY=<your key>
  3. Run the benchmark workflow

    Follow the reproducibility guide to inflate the packed benchmark and run detectors. # see README docs/REPRODUCIBILITY.md

    # see docs/REPRODUCIBILITY.md for the full evaluation workflow
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains it?

It is developed by Uber, where the README says it is deployed in production, and published under the uber GitHub organisation.

Is it free to use?

Yes, the released components are Apache-2.0 licensed. Running the default detector uses your own Anthropic API key; a keyless smoke-test detector option is documented.

Does it need a paid API key?

For the default detector, yes, an Anthropic API key is configured in the quickstart. Organisations can adapt components to their own model setups.

How does it compare to a well-known alternative?

Endpoint security tools watch processes and files; ADR is purpose-built for agent behaviour: it inventories AI tools, observes agent traces, and benchmarks agent-specific attacks such as prompt injection through MCP servers.

How do I get started?

Clone the repo, cd into Detection, run uv sync, set ANTHROPIC_API_KEY, and follow docs/REPRODUCIBILITY.md.

// さらに探索

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