Secure Agent Augmentation es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para integrar la recuperación segura de datos en agentes basados en LLM. Al agregar cifrado, autenticación y control de acceso granular, permite a los agentes de IA obtener documentos privados, secretos corporativos y APIs internas de manera segura. Con registro de auditoría y aplicación de políticas, las organizaciones pueden garantizar el cumplimiento y proteger información sensible, mientras mejoran dinámicamente las capacidades del agente para decisiones seguras.
Secure Agent Augmentation es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para integrar la recuperación segura de datos en agentes basados en LLM. Al agregar cifrado, autenticación y control de acceso granular, permite a los agentes de IA obtener documentos privados, secretos corporativos y APIs internas de manera segura. Con registro de auditoría y aplicación de políticas, las organizaciones pueden garantizar el cumplimiento y proteger información sensible, mientras mejoran dinámicamente las capacidades del agente para decisiones seguras.
Secure Agent Augmentation proporciona un SDK en Python y un conjunto de módulos auxiliares para envolver las llamadas a herramientas de agentes de IA con controles de seguridad. Soporta integración con marcos LLM populares como LangChain y Semantic Kernel, y se conecta a bóvedas de secretos (p. ej., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). La encriptación en reposo y en tránsito, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan que los agentes puedan ampliar su razonamiento con bases de datos y APIs internas sin exponer datos sensibles. Los desarrolladores definen puntos finales seguros, configuran políticas de autenticación y inicializan una instancia de agente aumentado para realizar consultas seguras a fuentes de datos privadas.
¿Quién usará Secure Agent Augmentation?
Desarrolladores de IA
Ingenieros de seguridad
Arquitectos empresariales
Equipos DevSecOps
Científicos de datos
¿Cómo usar Secure Agent Augmentation?
Paso 1: Instala mediante pip con `pip install secure-agent-augmentation`
Paso 2: Configura credenciales de bóveda y ajustes de cifrado en YAML o variables de entorno
Paso 3: Define tu agente y envuelve llamadas a herramientas usando SecureAugmentationClient
Paso 4: Integra el cliente con tu marco LLM (por ejemplo, LangChain)
Paso 5: Ejecuta el agente; este buscará, descifrará e integrará datos privados en respuestas de forma segura
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Secure Agent Augmentation
Las características principales
Recuperación y almacenamiento de datos cifrados
Autenticación y control de acceso basado en roles
Integración con bóvedas de secretos (HashiCorp, AWS, Azure)
Registro de auditoría e informes de cumplimiento
Contenedores para LangChain y Semantic Kernel
Los beneficios
Protege información empresarial sensible
Asegura cumplimiento con políticas de datos
Fácil integración en flujos de trabajo existentes de LLM
Cifrado de extremo a extremo y canales seguros
Control de acceso granular para agentes
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Secure Agent Augmentation
Consulta segura de bases de conocimiento internas
Obtención de secretos de API empresarial para transacciones
Mejora de agentes con repositorios privados de documentos
Implementación de registros de auditoría para acceso a datos
Aplicación de políticas de cumplimiento en flujos de IA
FAQs sobre Secure Agent Augmentation
¿Qué es Secure Agent Augmentation?
¿Qué bóvedas de secretos son compatibles?
¿Cómo integro con LangChain?
¿Está disponible el registro de auditoría?
¿Qué métodos de cifrado se usan?
¿Puedo personalizar las políticas de control de acceso?
¿Qué versiones de Python son soportadas?
¿Tiene impacto en el rendimiento?
¿Cuál es la licencia?
¿Cómo puedo obtener soporte comunitario?
Información de la Compañía Secure Agent Augmentation
Una herramienta de IA de código abierto basada en RAG que permite preguntas y respuestas impulsadas por LLM sobre conjuntos de datos de ciberseguridad para obtener análisis de amenazas contextualizados.
Un agente de IA de código abierto que automatiza tareas de ciberseguridad como la búsqueda de amenazas, escaneo de vulnerabilidades, análisis de registros y respuesta a incidentes.
Offensive Graphs utiliza IA para generar automáticamente gráficos de rutas de ataque a partir de datos de red, brindando a los equipos de seguridad visualizaciones claras.
Deep Threat Model utiliza ChatGPT para generar automáticamente diagramas detallados del modelo de amenazas a partir de las descripciones de su aplicación.
VIPER automatiza la emulación de adversarios con IA, generando cadenas de ataque dinámicas y orquestando operaciones completas de equipo rojo de manera fluida.
Agentic-IAM automatiza las políticas de identidad y acceso en la nube a través de IA conversacional, generando configuraciones IAM seguras a partir del lenguaje natural.