# Instrucciones para el agente: Adrian: inspecciona las acciones de agentes durante su ejecución

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/secureagentics/Adrian (licencia Apache-2.0)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/adrian-runtime-security

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## Para el agente: cómo acompañar al usuario

1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

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## Pasos de configuración

### Paso 1: prepara el entorno y la cuenta

Comprueba Python ≥3.12, pip, Git y un entorno Python aislado. Estos pasos usan el servicio alojado. Crea una cuenta en [el panel](https://app.adrian.secureagentics.ai) y una clave vinculada a un agente. Elige **Human Review** y activa M3/M4 en Settings → Agents para comprobar el bloqueo con el ejemplo oficial.

### Paso 2: instala y obtiene el ejemplo

En ese entorno:

```sh
pip install adrian-sdk langchain langgraph langchain-openai
git clone https://github.com/secureagentics/Adrian.git
cd Adrian
```

Comprueba versiones compatibles: `langchain`, `langgraph` y `langchain-openai` ≥1.0,<2.0; `langchain-core` ≥1.2.19,<2.0. El archivo elegido es [hitl_credential_leak.py](https://github.com/secureagentics/Adrian/blob/main/examples/python/hitl_credential_leak.py). Su herramienta `send_email` solo imprime: no envía correo. Mantén sus datos ficticios; no los sustituyas por secretos reales.

### Paso 3: configura destino y acceso antes de ejecutar

Carga `ADRIAN_API_KEY` y `OPENAI_API_KEY` desde tu almacenamiento privado en la terminal. Selecciona explícitamente el servicio alojado:

```sh
export ADRIAN_WS_URL=wss://adrian.secureagentics.ai/ws
python examples/python/hitl_credential_leak.py
```

El [SDK](https://github.com/secureagentics/Adrian/blob/main/sdk/python/README.md) usa `ws://localhost:8080/ws` por defecto: las claves solas no cambian ese destino. La llamada a OpenAI tiene coste.

## Comprobación

El ejemplo primero emite una llamada inocua al modelo: comprueba su recepción en el panel. Cuando aparezca la revisión pendiente en `/reviews`, recházala. Debe aparecer `[BLOCKED by security policy]` y `gate engaged (tool body skipped)? True`, sin `send_email FIRED`. Repite y aprueba para contrastar que sí aparece `send_email FIRED`. Recibir un evento del modelo solo prueba captura; que el cuerpo de la herramienta no se ejecute demuestra el bloqueo de esa acción de prueba.

## Si algo falla

Si no llega `LoginAck`, revisa destino y autenticación. El ejemplo se detiene si el agente no está en Human Review. Comprueba M3/M4 y que revisas el agente asociado a esa clave. La revisión pendiente vive en la sesión del SDK: mantén el proceso abierto hasta resolverla.

Procedimiento contrastado con el ejemplo y el SDK oficiales; no se ha ejecutado aquí.