Secure Agent Augmentation

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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.
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May 13 2025
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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.
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¿Qué es Secure Agent Augmentation?

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

Información de la Compañía Secure Agent Augmentation

Reseñas de Secure Agent Augmentation

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¿Principales Competidores y Alternativas de Secure Agent Augmentation?

  • LangChain with custom security modules
  • LlamaIndex with encryption plugins
  • Microsoft Copilot for Enterprise
  • Semantic Kernel with vault integration
  • PrivateGPT solutions

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