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
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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