Governança de agentes de IA com LangChain4j e Copilot Studio

prompt injection, conectores, auditoria e RBAC

Agentes de IA chegam à produção mais rápido que qualquer reunião de mudanças, e um Copilot com acesso a todo o tenant “só para teste” é publicado em um clique. Este episódio analisa casos reais no LangChain4j e no Copilot Studio: o que quebra com prompt injection, conectores permissivos demais e lacunas de auditoria, e quais correções realmente funcionam.

▶ Governança de agentes de IA com LangChain4j e Copilot Studio: prompt injection, conectores, auditoria e RBAC (Dublagem IA)

O que você vai aprender:

1. Barrar prompt injection: listas de ferramentas permitidas, saídas obrigatórias em JSON Schema, filtros de padrões para segredos e prompts de sistema bloqueados
2. Conectores com permissões demais: uma entidade de serviço por agente, privilégio mínimo, ambientes separados e grupos de segurança com prazo de validade
3. Rastreabilidade completa com logs estruturados, IDs de correlação de ponta a ponta, hashes de conteúdo e SLAs de retenção claros
4. O modelo RBAC para agentes com quatro funções – leitor, executor, escritor e administrador – mais fluxo de aprovação e expiração automática
5. Políticas de DLP e um checklist de red teaming com verificações na CI que barram a versão sem esquema ou com escopo para todo o tenant

Este episódio é uma versão em português dublada com IA do vídeo animado do M365 Show, do Microsoft MVP Mirko Peters.