// agents · uber/ADR

ADR

ADR — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от uber (uber/ADR на GitHub). У него 1 950 звёзд на GitHub и 202 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

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

★ 1,9 тыс. звёзд⑂ 202 форкаApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
uber/ADR
Звёзды GitHub
1 950
Форки
202
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

koog

Koog is a JVM (Java and Kotlin) framework for building predictable, fault-tolerant and enterprise-ready AI agents across all platforms – from backend service…

★ 4,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

AgentBench

A rigorous benchmark for LLMs acting as agents.

★ 3,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

loopx

A control plane with a durable state kernel that keeps long-horizon agents moving across sessions.

★ 6,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

OSWorld

OSWorld — benchmark multimodal agents on open-ended tasks in real computer environments.

★ 3,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ToolJet

Open-source foundation of ToolJet AI - the enterprise app generation platform for internal tools, dashboards, business applications, workflows and AI agents.…

★ 41,0 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ClawBench

An open benchmark for browser AI agents on everyday tasks.

★ 975 звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если ADR вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к ADR — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить ADR

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.