Shackle：AIエージェントの実行前ALLOW/DENY/HITLゲート（オープンソース）

SHACKLEは、軽量で依存関係のないランタイムガバナンスレイヤーであり、動的Pythonシャムを介してランタイム内に組み込まれ、LLM呼び出しとツール実行をインターセプトし、実行状態を決定論的に監視します。エージェントが境界を侵害すると、SHACKLEはサーキットブレーカーを作動させ、実行を停止し、インタラクティブなターミナルコンソールに移行します。

核心として、SHACKLEはSP/1.0（SHACKLEプロトコル1.0）適合基準を実装しており、自律AIエージェントのアクションをランタイムで仲介するための正確な仕様を定義しています。各エージェントアクションはALLOW（許可）、DENY（拒否）、またはHITL（人間介入）のいずれかに判定され、第4の状態はなく、各判定には決定論的で検査可能な理由が付随します。SP/1.0の数学的基礎は、変換が必要とするすべてがシステムが証明可能にサポートする範囲内にある場合にのみ有効であることを要求します。重要な不変条件は、履歴の可視性 ≠ ランタイムでの実行可能性です。記録されたアクションは、それが承認されたことを決して意味しません。

SHACKLEの参照実装は、15のハッシュ検証可能な適合ベクター（fixtures/conformance.json）に合格しており、10のコア決定ケースと5つの人間介入遷移ケースが含まれています。任意のランタイムは同じテストを実行することで適合性を証明でき、SHACKLE認定を取得できます。認定レベルには、SP/1.0-Core（コア適合）、SP/1.0-HITL（遷移完全）、SP/1.0-Sovereign（エンタープライズランタイム）があります。認定プロセスは公開されており、信頼の表明ではなく再現性に基づいています。

統合面では、SHACKLEはLiteLLMとAutoGenをすぐにサポートします。LiteLLMガードレールにより、CrewAI、AutoGen、LangGraphなどのLiteLLMベースのエージェントすべてにSP/1.0を強制できます。AutoGenラッパーは、デコレータファクトリを介してツール呼び出しを管理します。LiteLLMがほとんどのエージェントフレームワークの下に位置するため、単一の統合ポイントでサプライチェーン全体をカバーできます。

SHACKLEは、AIエージェントの「デスループ」問題を解決するために設計されました。ツール呼び出しが失敗すると、エージェントは同じ操作を繰り返し再試行し、コンテキストウィンドウを消費し、巨額のAPI費用を発生させます。SHACKLEはサーキットブレーカーとして機能し、予算または繰り返し検出がトリガーされたときにループを停止し、開発者がコンソールを介して介入できるようにします。ローカル開発とデバッグ、CLIエージェントと監視付きワークフロー、フレームワーク横断的なカバレッジ、予算執行に最適です。

SHACKLEは、独立した開発者Dante Bullockによって作成されました。ベンチャーキャピタルや企業のインキュベーターはありません。コミュニティのセンチメント分析とリアルタイムのウェブスクレイピングを使用して、CrewAI、AutoGen、LangGraphの本番環境で開発者に影響を与えるシステム障害を特定し、プラグアンドプレイのソリューションを構築しました。これは、開発者によって開発者のために構築された、主権的で、リーンで、無駄のないインフラストラクチャです。