Разработка ИИ-агентов для работы с финансовыми транзакциями требует внедрения жестких ограничений на уровне архитектуры, чтобы исключить риск несанкционированных переводов. Статья описывает подход к созданию системы возврата средств, где агент ограничен в полномочиях через строгую валидацию параметров и многоуровневую проверку действий, предотвращая критические ошибки при выполнении операций с реальными деньгами.
Основная проблема при создании автономных агентов заключается в их склонности к галлюцинациям или неверной интерпретации инструкций, что в контексте финтеха может привести к катастрофическим последствиям. Автор предлагает использовать паттерн «песочницы» для API-вызовов, где агент не имеет прямого доступа к исполнению транзакций, а лишь формирует запрос, который проходит через систему верификации бизнес-логики.
Такой подход разделяет логику принятия решений агентом и логику исполнения транзакций. Даже если модель будет скомпрометирована или совершит логическую ошибку, система безопасности блокирует любые операции, выходящие за рамки установленных лимитов или противоречащие правилам транзакций. Это позволяет интегрировать LLM в критически важные бизнес-процессы без риска потери контроля над финансовыми потоками.
Ключевые факты
- Использование промежуточного слоя валидации для фильтрации команд агента перед их отправкой в платежный шлюз.
- Применение строгих ограничений на сумму транзакции на уровне кода, которые невозможно обойти через промпт-инъекции.
- Разделение ответственности между LLM, отвечающей за анализ данных, и жестко запрограммированным модулем исполнения операций.
- Внедрение системы логирования и подтверждения действий для операций, превышающих установленные лимиты безопасности.