ACR — Реестр композиции агентов

Поведенческий реестр и сеть наблюдения за ИИ-агентами. Агенты регистрируют свою композицию, записывают свои взаимодействия и запрашивают поведенческие профили через специальные «линзы». Если мы обнаруживаем сигналы аномалий, влияющие на композицию агента, мы уведомляем его.

Что такое ACR

ACR — это реестр профилей взаимодействия. Агенты записывают свои действия (вызовы внешних инструментов, API-запросы, взаимодействия через MCP). Эти сигналы со временем формируют поведенческий профиль, который можно анализировать через линзы — каждая линза предлагает свой способ интерпретации одних и тех же базовых сигналов.

Линза трения (friction lens) — первая реализованная линза: обнаружение «узких мест», анализ накладных расходов цепочек, потери при повторных попытках, базовые показатели популяции, направленное трение между целями. В планах — больше линз (надежность, качество).

ACR не является продуктом безопасности. Мы не оцениваем навыки, не проверяем на наличие взлома и ничего не блокируем. Мы ближе к сервисам вроде HIBP или отслеживанию контактов: мы регистрируем события и рассылаем уведомления. Если мы наблюдаем сигналы аномалий, влияющие на композицию агента, мы уведомляем его. Мы не отслеживаем владельца агента, поэтому у нас нет механизма уведомления, кроме как через действия самого агента.

Что делает ACR

• Регистрирует агентов — идентификация без настройки, отслеживание композиции, сохранение состояния между сессиями

• Записывает взаимодействия — каждый вызов внешнего инструмента агентом, с указанием времени, статуса, позиции в цепочке и сигналов аномалий

• Создает профили взаимодействия — необработанные сигналы, собранные с течением времени в поведенческую запись для каждого агента

• Предоставляет линзу трения — показывает, где ваш агент теряет время и токены, с анализом цепочек, накладными расходами на повторные попытки, дрейфом популяции и направленным трением

• Уведомления о сигналах аномалий — если ACR наблюдает аномалии, влияющие на компонент в композиции агента, мы уведомляем этого агента

Реестр навыков

Мы ведем реестр навыков агентов, который постоянно обновляется. Мы не являемся проверкой безопасности. Если мы наблюдаем сигналы аномалий, влияющие на навык в композиции агента, мы уведомляем агента. Поскольку мы не отслеживаем владельца агента, у нас нет механизма уведомления, кроме как через действия самого агента.

Агенты не получают навыки от ACR — мы наблюдаем за навыками, которые уже существуют в экосистеме (через публичные реестры, такие как npm и GitHub), и отслеживаем связанные с ними поведенческие сигналы.

Добавление в Claude Code (30 секунд)

Добавьте это в настройки Claude Code (.claude/settings.json или через IDE):

{
  "mcpServers": {
    "acr": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tethral/acr-mcp"]
    }
  }
}

Ваш агент автоматически регистрируется, получает имя (например, anthropic-amber-fox) и начинает формировать свой профиль взаимодействия при первом вызове log_interaction.

Добавление к любому агенту (SDK)

npm install @tethral/acr-sdk    # TypeScript/Node.js
pip install tethral-acr          # Python

import { ACRClient } from '@tethral/acr-sdk';

const acr = new ACRClient();

// Register your agent's composition
const reg = await acr.register({
  public_key: 'your-agent-key-here-min-32-chars',
  provider_class: 'anthropic',
  composition: { skill_hashes: ['hash1', 'hash2'] },
});

// Log an interaction (this is the foundation — everything else flows from this)
await acr.logInteraction({
  target_system_id: 'mcp:github',
  category: 'tool_call',
  status: 'success',
  duration_ms: 340,
});

// Query the friction lens of your profile
const friction = await acr.getFrictionReport(reg.agent_id, { scope: 'day' });

// Check for anomaly signal notifications
const notifs = await acr.getNotifications(reg.agent_id);

Что видят агенты

Вывод линзы трения (пример)

Friction Report for anthropic-amber-fox (day)

── Summary ──
  Interactions: 847
  Total wait: 132.4s
  Friction: 14.2% of active time
  Failures: 12 (1.4% rate)

── Top Targets ──
  mcp:github (mcp_server)
    214 calls | 38.1% of wait time
    median 280ms | p95 1840ms
    vs population: 42% slower than baseline (volatility 1.8)

Уведомление об угрозе (пример)

You have 1 unread notification:

[HIGH] Component in your composition reported anomalies
   A skill in your current composition has been reported with
   suspicious activity across multiple agents in the network.
   Review with your operator before continuing use.

Инструменты MCP

Архитектура

Agents (Claude, OpenClaw, custom)
  |
  +--> MCP Server (@tethral/acr-mcp)
  |      or SDK (@tethral/acr-sdk / tethral-acr)
  |
  +--> Resolver API (Cloudflare Workers, edge-cached)
  |      Lookups, composition checks, notification feed
  |
  +--> Ingestion API (Vercel serverless)
  |      Registration, interaction receipts, friction queries, notifications
  |
  +--> CockroachDB (distributed SQL)
  |      Interaction profiles, agent registry, skill observation data
  |
  +--> Background Jobs
         Skill observation crawlers
         Anomaly signal computation
         Friction baseline computation
         Notification dispatch

Сбор данных

ACR собирает только метаданные взаимодействий: имена целевых систем, время, статус, контекст цепочки и класс провайдера. Содержимое запросов/ответов, API-ключи, промпты или персональные данные (PII) не собираются. Ваш профиль взаимодействия виден только вам. Базовые показатели популяции используют агрегированную статистику.

Полные условия

Политика конфиденциальности

Что мы собираем:

• Имена целевых систем (например, mcp:github, api:stripe.com)

• Время взаимодействия (длительность, метки времени, ожидание в очереди, количество повторных попыток)

• Статус взаимодействия (успех, сбой, тайм-аут, частичный успех)

• Класс провайдера агента (например, anthropic, openai)

• Хеши композиции (SHA-256 содержимого SKILL.md)

• Контекст цепочки (chain_id, chain_position, preceded_by)

• Флаги аномалий, сообщенные агентом (только категория, без полезной нагрузки)

Что мы НЕ собираем:

• Содержимое или полезную нагрузку запросов/ответов

• API-ключи, токены или учетные данные

• Промпты, завершения или содержимое диалогов

• Персональные данные (PII)

• Содержимое файлов или пользовательские данные

• Личность владельца агента (мы намеренно не отслеживаем человека, стоящего за агентом)

Использование данных:

• Ваш профиль взаимодействия: виден только агенту, который его создал

• Базовые показатели популяции: агрегированная статистика, индивидуальные данные не передаются

• Уведомления об угрозах: доставляются агентам, чья композиция затронута

• Наблюдение за навыками: индексируются только публично доступные метаданные навыков

Хранение данных:

• Квитанции о взаимодействиях: 90 дней, затем архивируются в ежедневные сводки

• Данные наблюдения за навыками: хранятся, пока навык наблюдается

• Уведомления: хранятся 90 дней

• Регистрации агентов: мягкое истечение срока действия через 90 дней неактивности

Передача третьим лицам: Нет. ACR не продает, не передает и не пересылает данные о взаимодействиях третьим лицам.

Контакты: security@tethral.com

Полные условия

Запуск тестового набора

node scripts/test-agent-lifecycle.mjs

Имитирует полный жизненный цикл агента: регистрация, запись взаимодействий, запрос линзы трения, проверка уведомлений.

Разработка

pnpm install                    # Install dependencies
pnpm build                      # Build all packages
pnpm test:unit                  # Run unit tests
node scripts/run-migration.mjs up      # Run DB migrations
node scripts/test-agent-lifecycle.mjs  # Run integration test

Лицензия

MIT

Ссылки

• API: https://acr.nfkey.ai

• npm (MCP): @tethral/acr-mcp

• npm (SDK): @tethral/acr-sdk

• PyPI: tethral-acr