开源项目 Argus 在官网和 GitHub 上公开，定位是可自托管的安全运营平台，采用 MIT 许可。据官网介绍，它用 AI agent 协助分级和调查安全事件，并把处置动作放在审批、回滚和一键全停的约束之内。官网和 README 都强调，自动处置默认关闭，AI agent 本身不能执行任何操作。
Argus 是开源、自托管的安全运营平台。官网称许可费为 $0，没有席位费和使用费。
README 称，平台内有 7 个专职 agent，负责分级、调查和威胁狩猎。它们只使用只读工具，只能提出处置建议，不能执行。它们读取的内容一律当作不可信数据，因此日志里夹带的提示注入只会成为一个信号，不会劫持 agent。
官网称，Argus 可以使用 Anthropic Claude、OpenAI、通过 Ollama 运行的本地模型，也可以不配置模型。不配置时，系统退回确定性逻辑。
官网称，Argus 提供 27 种一键修复，覆盖 AWS、Azure、GCP、Kubernetes、Okta、Entra、CrowdStrike 等。README 的说法是，动作目录含 27 种类型化动作，范围还包括 GitHub、Cloudflare、SentinelOne 和 Argus 内部动作。
官网列出的典型操作有：
用户可以在 Slack 中一键批准、拒绝或回滚。
官网称，自动处置和自动渗透测试出厂默认关闭，需要同时打开部署开关和租户开关。剧本先以影子模式运行，只记录不执行，并且只运行可回滚的动作。官网还列出每小时上限，高风险操作需要两人批准，另有一个一键全停的 kill switch。
官网称，Argus 提供 OpenAI 和 Anthropic 的调用网关，由公司持有密钥，并支持模型白名单、数据防泄露规则、预算和用量日志。它还能发现员工私自使用的 AI 服务。
在检测一侧，官网和 README 称平台内置针对 AI agent 的诱饵：假的 LLM API 密钥、假的 MCP 服务器、诱饵 agent 规则文件和植入的提示注入。README 称，攻击模拟器会在隔离沙箱中重放 8 种 AI agent 攻击场景，检测规则共 13 条。
README 称，每次提交都会在 SQLite 和 PostgreSQL 上运行 460 多个自动化测试。官网同时说明，Argus 不是经过认证的产品，应先以只监控模式上线，并按自身环境调优检测规则。
除免费自部署外，作者还提供付费的代安装服务，需要预约通话后报价。
