Cisco veröffentlichte Project Quarry am 28. Oktober 2026 als Open-Source-Regelsprache und -Engine für Spuren von KI-Agenten. Wer den dokumentierten Einstieg nachvollziehen möchte, findet im Repository drei Schritte: Projekt klonen, ins Verzeichnis wechseln und uv sync --frozen ausführen. Quarry wertet Regeln aus und liefert Befunde; ob daraus ein Alarm oder eine Blockierung wird, entscheidet das integrierende Produkt.

Was Project Quarry in Agenten-Spuren untersucht

Eine Agenten-Spur hält fest, welche Nachrichten ein KI-Agent verarbeitet, welche Werkzeuge er aufruft und welche Ergebnisse dabei entstehen. Project Quarry prüft solche Ereignisse und ihre Reihenfolge anhand von Regeln. Cisco beschreibt den Einsatz für einzelne Nachrichten und mehrstufige Gespräche, Werkzeugaufrufe, MCP-Interaktionen und multimodale Eingaben.

Die Regeln können unter anderem Text, reguläre Ausdrücke nach RE2, strukturierte Felder, Werkzeugnutzung und Abläufe über mehrere Gesprächsschritte prüfen. Laut Cisco enthalten Treffer die passenden Schritte und Felder sowie einen kurzen Auszug; gängige Formate für Geheimnisse werden dabei maskiert. Als mögliche Anwendungen nennt Cisco Schutzmaßnahmen zur Laufzeit, die nachträgliche Auswertung gespeicherter Spuren und die Untersuchung älterer Spuren bei der Reaktion auf Vorfälle.

Der dokumentierte Einstieg mit Repository und JSON-Spur

Das Project-Quarry-Repository beschreibt diesen grundlegenden Installationsweg:

git clone https://github.com/cisco-ai-defense/project-quarry.git
cd project-quarry
uv sync --frozen

Wer einen integrierten Modellanbieter verwenden will, ergänzt beim letzten Befehl --extra inference. Als Eingabe zeigt die README eine OpenAI-förmige JSON-Konversation mit einem messages-Array. Das Beispiel legt damit ein konkretes Eingabeformat fest, ohne eine allgemeine Unterstützung beliebiger Agenten-Frameworks zu versprechen.

Die Beispielkonfiguration wählt 14 lokale Regeln aus, die ohne Modellzugang laufen. Vier semantische Beispiele verwenden dagegen festgelegte Schlüsselwort-Platzhalter für Beispiele und Tests, nicht für Entscheidungen im Produktivbetrieb. Die Kommandozeilenanwendung kann Ergebnisse menschenlesbar sowie als JSON oder CSV ausgeben. Ihre Rückgabecodes unterscheiden einen vollständigen Scan ohne Treffer (0), einen vollständigen Scan mit Treffer (1) und einen ungültigen oder unvollständigen Scan (2).

Ein Treffer ist noch keine Blockierung

Quarry wertet die Spur aus und gibt einen Befund zurück. Das Produkt, das Quarry einbindet, entscheidet anschließend, ob es alarmiert, blockiert, Inhalte schwärzt, Daten unter Quarantäne stellt oder den Treffer protokolliert. Ein passender Regelbefund allein führt also nicht automatisch zu einer dieser Reaktionen.

Cisco zufolge ist Quarry bereits in Cisco AI Defense im Produktionseinsatz. Eine Integration mit DefenseClaw bezeichnet Cisco als geplant. Beides sind unterschiedliche Integrationsstände: Der Produktionseinsatz in AI Defense ist eine Aussage von Cisco, während die DefenseClaw-Integration als Vorhaben beschrieben wird.

Alpha-Status und Verarbeitung der Regeln

Das Repository bezeichnet Project Quarry als Alpha-Version. Die Syntax der Regelsprache kann sich vor Version 1.0.0 noch ändern. Beim Laden werden Regeln laut README geparst, validiert und kompiliert; dadurch wird aus der lesbaren Regelbeschreibung eine intern ausführbare Form.

Das Repository nennt Python 3.11 bis 3.13 als unterstützte Versionen und veröffentlicht das Projekt unter der Apache-2.0-Lizenz.