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构建AI代理控制平面指南

Towards Data Science •
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大多数代理堆栈在将模型输出转化为行动方面效果良好,但无法确保行动是否真的被允许。支持代理可能正确选择取消订阅并提取账户ID,却仍然取消了错误的账户,由于缺乏授权检查。能力(LLM选择工具并产生参数的能力)与授权(独立强制执行的政策,允许经过身份识别的主体执行有限动作)是不同的概念。健壮系统将能力视为需要在效果之前获得授权的提案。挑战如提示注入、模糊意图、陈旧上下文和广泛凭证可以将有效的工具调用转化为有害结果,正如OWASP代理系统风险所述。解决方案并非更多的提示指令,而是确定性的控制平面。复杂的代理系统组织为三个平面:规划(模型推理和工具选择)、控制(治理:身份验证、上下文解析、授权、策略评估和批准)和执行/观察(动作调用、验证和审计)。控制平面对主体进行身份验证,对行动进行验证,评估风险,可能需要精确批准,发放范围受限的授权,并持久化决策证据。这种分离确保了在语法有效性或HTTP成功之上的安全性和问责。

来源: Towards Data Science · 由HeadlinesBriefing整理摘要