Третья часть цикла по созданию ИИ-агентов с нуля посвящена критическим аспектам безопасности. Автор разбирает методы защиты от промпт-инъекций и несанкционированного доступа к инструментам, предлагая архитектурные подходы для изоляции вызовов функций. Основное внимание уделяется принципу минимальных привилегий и валидации данных, передаваемых между LLM и внешними API для предотвращения манипуляций.
В материале рассматривается концепция «песочницы» для выполнения кода и взаимодействия с внешними сервисами. Автор демонстрирует, как ограничение контекста и использование строгих схем вывода помогают минимизировать риски при работе с недоверенными данными. Особое внимание уделено тому, как агент должен проверять параметры, прежде чем передавать их в системные функции, чтобы избежать выполнения вредоносных команд.
Практическая часть статьи фокусируется на реализации слоев проверки, которые выступают посредниками между моделью и исполняемой средой. Это позволяет отсеивать аномальные запросы на этапе парсинга, обеспечивая дополнительный уровень защиты для агентных систем, использующих внешние инструменты для выполнения задач в реальном времени.
Ключевые факты
- Основной фокус статьи — предотвращение атак через промпт-инъекции в агентных системах.
- Предложен метод изоляции инструментов через промежуточные слои валидации параметров.
- Рассмотрена реализация принципа минимальных привилегий для доступа агента к API.
- Использование строгих схем вывода (JSON Schema) выделено как ключевой инструмент безопасности.
- Статья является продолжением серии руководств по разработке агентной архитектуры с нуля.