AgentFence sécurise, surveille et gouverne les agents IA en appliquant des contrôles de politique, la gestion des accès et la journalisation des audits.
AgentFence fournit une couche de sécurité unifiée pour les agents IA, couvrant l'application des politiques, le contrôle d'accès et la détection d'anomalies. Elle propose des SDK pour Python, Node.js et des API REST pour une intégration facile à vos applications LLM. Avec des tableaux de bord de surveillance en temps réel et des pistes d'audit détaillées, les équipes de conformité ont une visibilité complète sur le comportement des agents. Des politiques personnalisables vous permettent de définir les actions autorisées, les règles d'utilisation des données et les rôles utilisateur. Des alertes automatisées notifient les parties prenantes en cas de violations de politique, tandis que les logs historiques supportent l'analyse forensique et les rapports réglementaires.
Fonctionnalités principales de AgentFence
Moteur de politiques pour règles personnalisées
Surveillance en temps réel et tableaux de bord
Journalisation d'audit détaillée
Contrôle d'accès et gestion de rôles
Détection d'anomalies et alertes
SDKs pour Python et Node.js
Avantages et inconvénients de AgentFence
Inconvénients
Les prix peuvent être élevés pour les petits projets ou startups (à partir de 99 $/mois)
Informations publiques limitées sur les limitations ou inconvénients potentiels
Avantages
Tests complets de sécurité et de fonctionnalité pour agents IA
Surveillance en temps réel des systèmes IA
Rapports personnalisables et détaillés
Prise en charge de plusieurs agents IA et intégrations avec des plateformes IA populaires
SlashGPT est conçu comme un terrain de jeu pour développeurs, passionnés d’IA et prototypes. Il permet aux utilisateurs de créer rapidement des prototypes d’agents LLM ou d’applications avec des interfaces utilisateur en langage naturel. Les développeurs peuvent définir le comportement de chaque agent IA de manière déclarative en créant simplement un fichier manifeste, supprimant ainsi le besoin d’un codage étendu. Cet outil est idéal pour ceux qui cherchent à optimiser leur processus de développement IA et explorer les capacités des modèles d'apprentissage linguistique.