Governance agentów AI w LangChain4j i Copilot Studio

prompt injection, konektory, audyt i RBAC

Agenci AI trafiają na produkcję szybciej niż jakiekolwiek spotkanie ds. zmian, a Copilot z dostępem do całego tenanta „tylko do testów” wdraża się jednym kliknięciem. Ten odcinek omawia prawdziwe przypadki w LangChain4j i Copilot Studio: co psuje się przy prompt injection, zbyt szerokich konektorach i lukach w audycie oraz które rozwiązania naprawdę działają.

▶ Governance agentów AI w LangChain4j i Copilot Studio: prompt injection, konektory, audyt i RBAC (Dubbing AI)

Czego się dowiesz:

1. Zatrzymanie prompt injection: listy dozwolonych narzędzi, wymuszone wyjścia JSON Schema, filtry wzorców dla sekretów i zablokowane prompty systemowe
2. Zbyt szerokie uprawnienia konektorów: jeden service principal na agenta, minimalne uprawnienia, oddzielne środowiska i grupy zabezpieczeń z datą wygaśnięcia
3. Pełna identyfikowalność dzięki ustrukturyzowanym logom, identyfikatorom korelacji end-to-end, hashom treści i jasnym SLA przechowywania
4. Model RBAC dla agentów z czterema rolami – czytelnik, wykonawca, zapisujący i administrator – plus proces zatwierdzania i automatyczne wygasanie
5. Zasady DLP i checklista red teamingu z bramkami w CI, które zatrzymują wydanie bez schematu lub z zakresem na cały tenant

Ten odcinek to polska wersja z dubbingiem AI animowanego wideo z M365 Show prowadzonego przez Microsoft MVP Mirko Petersa.