AgentSight - eBPF-Observabilität für KI-Agenten Cheatsheet

AgentSight - eBPF-Observabilität für KI-Agenten Cheatsheet

AgentSight wendet eBPF auf ein Problem an, das die KI-Tools-Welt großenteils ignoriert hat: zu wissen, was ein autonomer Agent deinem System wirklich angetan hat. Application-Level-Tracing zeigt Prompts, Tool-Aufrufe und Token-Zählungen, sieht aber nur, was das Agent-Framework zu berichten beschlossen hat. AgentSight beobachtet stattdessen auf der Kernel-Ebene — Syscalls, Dateizugriff, Prozessausführung, Netzwerkverbindungen — mit Null-Instrumentierung des Agenten selbst. Wenn ein Code-Agent läuft, sehen Sie die echten Systemeffekte, nicht die erzählte Version.

Anforderungen

• Linux-Kernel mit eBPF/BTF-Unterstützung (5.x+)
• Root- oder CAP_BPF-Berechtigungen
• Der Agent-Prozess läuft auf dem gleichen Host

Installation

Methode	Befehl
Aus Quelle	git clone https://github.com/agent-sight/agentsight && make
Binärdatei	Download von GitHub Releases
Docker	Privilegiert mit /sys/kernel gemountet
Überprüfung	agentsight --version

Grundlegende Verwendung

Befehl	Beschreibung
sudo agentsight trace --pid <pid>	Verfolge einen laufenden Agent-Prozess
sudo agentsight trace -- claude-code	Starten und Verfolgung eines Befehls
sudo agentsight trace --comm python	Verfolgung nach Prozessname
--output trace.json	Schreibe strukturierte Ereignisse
--follow-children	Einbeziehen von erzeugten Subprozessen

Was wird erfasst

Kategorie	Ereignisse
Prozess	exec, fork, exit — was der Agent ausgeführt hat
Dateisystem	open, read, write, unlink — was er berührt hat
Netzwerk	connect, send, recv — wohin er sich verbunden hat
Anmeldedaten	setuid, Fähigkeitsänderungen
Subprozess-Baum	Befehle, die vom Agent erzeugt wurden

Da die Verfolgung im Kernel stattfindet, kann ein Agent diese Ereignisse nicht auslassen oder falsch berichten — ein bedeutsamer Unterschied zum Framework-Level-Logging.

Warum Kernel-Ebene für Agenten

Frage	App-Level-Tracing	AgentSight
Welche Dateien hat es verändert?	Nur wenn das Tool es gemeldet hat	Jeden Schreibvorgang, immer
Hat es einen unerwarteten Host aufgerufen?	Nur instrumentierte Aufrufe	Alle Verbindungen
Was hat das Shell-Tool wirklich ausgeführt?	Die Befehlszeichenkette	Der vollständige Prozessbaum
Hat es seinen Bereich überschritten?	Schwer zu beweisen	Beobachtbar

Filterung

Flag	Effekt
--filter-path /home/user/project	Nur Ereignisse unter einem Pfad
--exclude-path /tmp	Ignoriere laute Pfade
--net-only	Nur Netzwerk-Ereignisse
--exec-only	Nur Prozessausführungen
--min-duration 10ms	Lasse triviale Ereignisse fallen

# Was hat der Agent außerhalb seines Arbeitsverzeichnisses getan?
sudo agentsight trace --pid $(pgrep -n agent) --exclude-path /workspace

Korrelation mit Agent-Semantik

Ansatz	Wie
Zeitstempel	Richten Sie Kernel-Ereignisse an Agent-Trace-Spannen aus
Sitzungsmarkierungen	Geben Sie eine Markierung am Aufgabenstart/Ende aus
Export	Geben Sie JSON in Ihren Observability-Stack
OpenTelemetry	Korrelieren Sie App-Level-Spannen nach Zeitfenster

Die Kopplung von AgentSight mit App-Level-Tracing (z. B. Arize Phoenix oder Langfuse) gibt sowohl die Absicht als auch den Effekt.

Sicherheits-Anwendungsfälle

Verwendung	Detail
Umfang-Verifizierung	Beweisen Sie, dass ein Agent in seiner Sandbox blieb
Incident-Review	Rekonstruieren Sie genau, was ein fehlerhafter Agent tat
Prompt-Injection-Auswirkung	Sehen Sie, welche Aktionen einer injizierten Anweisung folgten
Compliance-Nachweis	Überprüfbarer Datensatz des Agent-Systemzugriffs

AgentSight vs ähnliche Tools

Aspekt	AgentSight	Tracee/Falco	Langfuse/Phoenix
Ebene	Kernel (eBPF)	Kernel (eBPF)	Anwendung
Fokus	KI-Agent-Verhalten	Allgemeine Laufzeitsicherheit	Prompts/Tokens/Spannen
Instrumentierung	Keine erforderlich	Keine erforderlich	SDK erforderlich
Bestes für	Was ein Agent wirklich tat	Host-Bedrohungserkennung	Agent-Reasoning-Qualität

Basiert auf der gleichen eBPF-Foundation wie Tracee und Falco, aber auf Agent-Verhalten ausgerichtet.

Ressourcen

• awesome-ebpf
• eBPF-Übersicht
• eBPF-Tracing-Tools Vergleich