Secure Agent Augmentation

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Secure Agent Augmentation é uma estrutura de Python de código aberto projetada para integrar a recuperação segura de dados em agentes baseados em LLM. Ao adicionar criptografia, autenticação e controle de acesso granular, ela permite que agentes de IA acessem documentos privados, segredos corporativos e APIs internas de forma segura. Com registro de auditoria e aplicação de políticas, as organizações podem garantir conformidade e proteger informações sensíveis enquanto aumentam dinamicamente as capacidades do agente para tomada de decisões seguras.
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May 13 2025
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Secure Agent Augmentation
Secure Agent Augmentation é uma estrutura de Python de código aberto projetada para integrar a recuperação segura de dados em agentes baseados em LLM. Ao adicionar criptografia, autenticação e controle de acesso granular, ela permite que agentes de IA acessem documentos privados, segredos corporativos e APIs internas de forma segura. Com registro de auditoria e aplicação de políticas, as organizações podem garantir conformidade e proteger informações sensíveis enquanto aumentam dinamicamente as capacidades do agente para tomada de decisões seguras.
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O que é Secure Agent Augmentation?

Secure Agent Augmentation fornece um SDK Python e um conjunto de módulos auxiliares para envolver chamadas de ferramentas de agentes de IA com controles de segurança. Suporta integração com frameworks LLM populares como LangChain e Semantic Kernel, além de conectar a cofres de segredos (por exemplo, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Criptografia em repouso e em trânsito, controle de acesso baseado em funções e trilhas de auditoria garantem que os agentes possam ampliar seus raciocínios com bancos de conhecimento internos e APIs sem expor dados confidenciais. Desenvolvedores definem pontos finais de ferramentas seguras, configuram políticas de autenticação e inicializam uma instância de agente aumentada para executar consultas seguras a fontes de dados privadas.

Quem usará Secure Agent Augmentation?

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de segurança
  • Arquitetos corporativos
  • Equipes DevSecOps
  • Cientistas de dados

Como usar Secure Agent Augmentation?

  • Passo 1: Instale via pip com `pip install secure-agent-augmentation`
  • Passo 2: Configure credenciais de cofres e configurações de criptografia em YAML ou variáveis de ambiente
  • Passo 3: Defina seu agente e envolva chamadas de ferramentas usando SecureAugmentationClient
  • Passo 4: Integre o cliente ao seu framework LLM (por exemplo, LangChain)
  • Passo 5: Execute o agente; ele buscará, descriptografará e integrará dados privados às respostas

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Secure Agent Augmentation

Principais recursos

  • Recuperação e armazenamento de dados criptografados
  • Autenticação e controle de acesso baseado em funções
  • Integração com cofres de segredos (HashiCorp, AWS, Azure)
  • Registro de auditoria e relatórios de conformidade
  • Encapsuladores para LangChain e Semantic Kernel

Os benefícios

  • Protege informações confidenciais corporativas
  • Garante conformidade com políticas de dados
  • Fácil integração aos fluxos de trabalho LLM existentes
  • Criptografia de ponta a ponta e canais seguros
  • Controle de acesso granular para agentes

Principais Casos de Uso & Aplicações de Secure Agent Augmentation

  • Consultas seguras a bancos de conhecimento internos
  • Busca de segredos de API empresarial para transações
  • Aumentar agentes com repositórios privados de documentos
  • Implementação de trilhas de auditoria para acesso a dados
  • Aplicação de políticas de conformidade em fluxos de trabalho de IA

FAQs sobre Secure Agent Augmentation

Informações da Empresa Secure Agent Augmentation

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Principais Concorrentes e 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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