概要
すべてのエージェント向けの安全なランタイム
NVIDIA OpenShell™ は、エージェント向けのオープンで安全なランタイムです。 エージェントの実行、アクセス、推論の送信先を管理します。
セキュリティは、モデルやアプリケーションではなく、環境に組み込まれています。 デフォルトでは全ての操作は許可されず、ポリシーに基づいて権限が付与されます。また、ポリシーの強制適用はエージェントのプロセス外で行われるため、プロンプトによって無効化したり、回避したりすることはありません。すべての許可と拒否は監査可能です。
クラウド、ハイブリッド、オンプレミス、エッジ、エアギャップ環境など、あらゆるインフラストラクチャ上のあらゆるモデル、あらゆるハーネス、あらゆるエージェントを、1 つのポリシーレイヤーで管理します。
利点
エージェントを管理する
自律型エージェントを、自ら管理できる範囲内で実行し、モデル、ハーネス、デプロイ環境を問わず、一貫したポリシーを適用します。
安全な AI エージェントのための NVIDIA OpenShell リファレンス アーキテクチャ
NVIDIA OpenShell の安全なランタイム、Vera CPU、Vera Rubin システム、BlueField-4 上の NVIDIA Sentry を基盤とする、フルスタックのオープン アーキテクチャ。
テクノロジー
OpenShell コンポーネント
エージェント サンドボックス
各エージェントは、それぞれ独立したサンドボックス内で実行され、ネットワークに直接アクセスすることはありません。 OpenShell は、特権なしでエージェントを実行し、エージェントがアクセスできるファイルを制限します。 カーネル内でエージェントのシステムコールを監視およびフィルタリングし、安全でない呼び出しをブロックするとともに、単一の保護されたチャネルを通じて、エージェントのリクエストをスーパーバイザーに仲介し、承認を求めます。
ポリシー検証エンジン（Policy Prover）
Policy Prover は、OpenShell のポリシー検証エンジンです。これは、形式検証を使用して、ポリシーが許可されたアクセス境界内に収まっているかどうか、また、提案されたネットワーク ルールによって、サンドボックスの現在のポリシーと比較してリスクのあるアクセスが追加されるかどうかをチェックします。
ゲートウェイ
ゲートウェイは OpenShell の制御プレーンです。 ユーザーを認証し、サンドボックスのライフサイクルを管理するとともに、各サンドボックスのスーパーバイザーにポリシー、設定、認証情報を提供します。 誰が何を実行できるかを決定し、サンドボックスへのすべてのアクセスを仲介します。
スーパーバイザー
スーパーバイザーは、サンドボックスの外部で実行され、実行時にエージェントを監督するとともに、サンドボックスをゲートウェイに接続します。 バイナリ、送信先、メソッド、パスの各レベルで、すべてのネットワークリクエストをポリシーに照らして評価し、ポリシーで許可された場合にのみ、認証情報を提供します。 ポリシーの更新はリアルタイムで適用され、すべての「許可」と「拒否」の決定が記録されるため、完全な監査証跡を確保できます。
NVIDIA AI セキュリティ研究
OpenShell による自律型エージェントのランタイム制御を含め、AI システムの保護とサイバー防御の強化に関する NVIDIA の研究をご覧ください。オープンな研究とOpen Secure AI Allianceへの貢献を通じて、NVIDIA はセキュリティ チームが調査結果を検証し、より強固な防御を構築するための手法や技術的成果物を共有しています。
関連情報
OpenShell など
以下のブログや動画で、NVIDIA Open Agent Safety Platform の全体像、エージェント ハーネスの設計、エンタープライズ AI ファクトリーにおけるエージェントのガバナンスなどについて詳しくご覧ください。
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ブログ
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動画
次のステップ
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構築
GitHub でオープンソースの OpenShell リポジトリにアクセスします。
関連ドキュメント
ドキュメントを参照して、OpenShell の詳細をご覧ください。
FAQ
主な利用者は、自律エージェントを構築する開発者、その開発者を支援するプラットフォーム チーム、そしてエージェントの実行をより安全に管理する方法を必要とするセキュリティチームや IT チームです。
開発者向けに、OpenShell は、ツールを使用したり、ファイルを書き込んだり、API を呼び出したり、長時間実行されたりするエージェントのための、より安全なランタイムを提供します。 企業の IT チームやセキュリティ チームにとっては、すべてのエージェントにホスト、ネットワーク、認証情報、モデル エンドポイントへの広範なアクセスを与えることなく、エージェント開発を可能にする手段を提供します。
NVIDIA サイバーセキュリティと NVIDIA AI セキュリティ研究の詳細をご覧ください。
OpenShell は、Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、Hermes、LangChain Deep Agents、OpenClaw、OpenCode などのエージェント パスをサポートしています。 OpenShell は、モデルやハーネスに依存しない設計を目指しており、チームはカスタム エージェントやカスタム サンドボックス イメージも利用できます。
開発者や企業は、自律エージェントによる生産性の向上を望んでいますが、エージェントがアクセスしたり変更したりできる対象を、より厳格に制御する必要があります。 OpenShell は、ポリシーの強制適用、認証情報の処理、サンドボックス化、推論ルーティングをエージェントの外部にある境界内に配置することで、そのギャップを解消します。
いいえ。OpenShell は別のエージェント フレームワークではありません。 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、カスタム エージェント スタックなどのエージェント フレームワークやハーネスの下位レイヤーとして機能するように設計されています。
いいえ。サンドボックスは、限定されたタスクの実行中にプロセスをホストから分離します。OpenShell は、エージェントのライフサイクル全体を通じてアクションを管理するランタイムです。
このランタイムには、サンドボックス化だけでなく、ゲートウェイを介した認証情報の提供、ID の境界、ポリシー・アズ・コード、ポリシーによって強制適用されるエグレス、推論ルーティング、監査/状態、マルチエージェントやサブエージェントのワークフローにおける境界も含まれます。この区別が重要なのは、自律エージェントには、1 度だけプロセスを分離するだけでなく、継続的なガバナンスが必要だからです。
いいえ。OpenShell は、企業のエコシステムを置き換えるのではなく、そこに統合されます。ID プロバイダー、シークレット ストア、可観測性システム、セキュリティ ツール、ガバナンス プラットフォームは、引き続き重要な周辺システムです。
OpenShell の役割は、エージェントのランタイム境界を提供し、選択したランタイム全体で OpenShell ポリシーを一貫して強制適用することです。
Docker コンテナーと Kubernetes Pod は、ランタイムの基盤となる仕組みです。OpenShell は、Docker、Podman、Kubernetes、VM による分離などのランタイムを使用しますが、ゲートウェイの調整、サンドボックス監視、ポリシーによって強制適用されるエグレス、プロバイダーの認証情報処理、推論ルーティング、ログ記録など、エージェント固有の制御機能を追加します。
実際の違いは、OpenShell がコンテナーや Pod の起動だけを中心にするのではなく、エージェントが実行するアクションを中心に設計されていることです。
OpenShell は、開発者がエージェントを実行する環境、つまりローカルの開発者システム、オンプレミス環境、ハイブリッド環境、クラウド インフラストラクチャで実行するように設計されています。
サポートされているコンピューティング環境には、Docker、Podman、Helm を介した Kubernetes、実験的な VUM ランタイムが含まれます。
はい。OpenShell には ゲートウェイを Kubernetes クラスターにデプロイする Helm チャートがあり、Kubernetes ランタイムは Kubernetes API を介してサンドボックス ワークロードを作成します。
はい。Podman、Docker、Kubernetes、または VM を介して、OpenShell は NVIDIA DGX Spark™ または NVIDIA DGX Station™ で実行できます。 DGX Spark と DGX Station は、チームがエージェントのランタイム、データ、モデルへのアクセスを管理された環境内に保持できるため、ローカル環境やプライベートなエージェント開発に適しています。
はい。OpenShell には、ポリシーに基づいて動作する推論ルーターが含まれており、許可されたリクエストをクラウド モデル エンドポイントに転送します。
いいえ。OpenShell は、さまざまな CPU システムで実行されます。 ただし、Vera CPU で OpenShell を実行すると、x86 プロセッサーと比較して 2 倍のパフォーマンスを実現し、コード実行、ツール使用、サンドボックス、分析、データ パイプライン、モデルを超えたオーケストレーションなど、エージェント ワークロード スタック全体でエネルギー効率を向上させます。