Управление ИИ-агентами в LangChain4j и Copilot Studio

prompt injection, коннекторы, аудит и RBAC

ИИ-агенты попадают в продакшн быстрее, чем собирается совет по изменениям, а Copilot с доступом ко всему тенанту «только для теста» разворачивается в один клик. В этом выпуске на реальных случаях в LangChain4j и Copilot Studio разобрано, что ломается из-за prompt injection, слишком широких коннекторов и пробелов в аудите, и какие решения действительно работают.

▶ Управление ИИ-агентами в LangChain4j и Copilot Studio: prompt injection, коннекторы, аудит и RBAC (ИИ-дубляж)

Что вы узнаете:

1. Защита от prompt injection: списки разрешённых инструментов, обязательный вывод по JSON Schema, фильтры шаблонов для секретов и заблокированные системные промпты
2. Коннекторы с избыточными правами: отдельный субъект-служба на каждого агента, минимальные привилегии, раздельные среды и группы безопасности со сроком действия
3. Полная прослеживаемость: структурированные журналы, сквозные идентификаторы корреляции, хеши содержимого и чёткие SLA хранения
4. Модель RBAC для агентов с четырьмя ролями — читатель, исполнитель, писатель и администратор — плюс процесс согласования и автоматическое истечение доступа
5. Политики DLP и чек-лист red teaming с проверками в CI, которые останавливают релиз без схемы или с охватом всего тенанта

Этот выпуск — русская версия с ИИ-дубляжом анимированного видео из M365 Show от Microsoft MVP Мирко Петерса.