Secure Agent Augmentationは、LLMベースのエージェントに安全なデータ取得を統合するためのオープンソースPythonフレームワークです。暗号化、認証、詳細なアクセス制御を追加することで、AIエージェントはプライベートドキュメント、企業秘密、内部APIを安全に取得できます。監査ログとポリシー準拠により、組織はコンプライアンスを確保し、機密情報を保護しながら、安全な意思決定のためにエージェントの能力を動的に強化できます。
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Secure Agent Augmentation
Secure Agent Augmentationは、LLMベースのエージェントに安全なデータ取得を統合するためのオープンソースPythonフレームワークです。暗号化、認証、詳細なアクセス制御を追加することで、AIエージェントはプライベートドキュメント、企業秘密、内部APIを安全に取得できます。監査ログとポリシー準拠により、組織はコンプライアンスを確保し、機密情報を保護しながら、安全な意思決定のためにエージェントの能力を動的に強化できます。
フィーチャー
Secure Agent Augmentationとは？
Secure Agent Augmentationは、Python SDKと補助モジュールセットを提供し、AIエージェントのツール呼び出しをセキュリティコントロールでラップします。LangChainやSemantic Kernelなどの人気のLLMフレームワークとの連携をサポートし、HashiCorp VaultやAWS Secrets Managerなどの秘密格納庫に接続します。保存時と伝送中の暗号化、役割ベースのアクセス制御、監査証跡により、エージェントは内部知識ベースやAPIとともに推論を拡張し、機密データを公開しません。開発者は、安全なツールエンドポイントを定義し、認証ポリシーを設定し、プライベートデータソースに対して安全なクエリを実行する増強されたエージェントインスタンスを初期化します。
誰がSecure Agent Augmentationを使うの？
- AI開発者
- セキュリティエンジニア
- 企業アーキテクト
- DevSecOpsチーム
- データサイエンティスト
Secure Agent Augmentationの使い方は？
- ステップ1: `pip install secure-agent-augmentation`でpip経由でインストール
- ステップ2: YAMLまたは環境変数でボールト資格情報と暗号化設定を構成
- ステップ3: エージェントを定義し、SecureAugmentationClientを使ってツール呼び出しをラップ
- ステップ4: LLMフレームワーク（例：LangChain）とクライアントを統合
- ステップ5: エージェントを実行; プライベートデータを安全に取得、復号化し、応答に統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Secure Agent Augmentationの主な特長・利点
コア機能
- 暗号化されたデータの取得と保存
- 認証と役割ベースのアクセス制御
- 秘密格納庫（HashiCorp、AWS、Azure）との連携
- 監査ログとコンプライアンスレポート
- LangChainおよびSemantic Kernel向けのラッパー
利点
- 機密企業情報を保護
- データポリシーの遵守を保証
- 既存のLLMワークフローに簡単に統合
- エンドツーエンドの暗号化と安全チャネル
- エージェントの詳細なアクセス制御
Secure Agent Augmentationの主な使用ケース・アプリケーション
- 内部知識ベースの安全なクエリ
- 取引のための企業APIシークレットの取得
- プライベートドキュメントリポジトリでエージェントの拡張
- データアクセスの監査証跡の実施
- AIワークフローにおけるコンプライアンスポリシーの実施
Secure Agent AugmentationのFAQs
Secure Agent Augmentation会社情報
Secure Agent Augmentation のレビュー
5/5
Secure Agent Augmentationの主な競合と代替品は？
- LangChain with custom security modules
- LlamaIndex with encryption plugins
- Microsoft Copilot for Enterprise
- Semantic Kernel with vault integration
- PrivateGPT solutions
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