Agentic AI omformer den måde, software bygges, testes og sikres på. I modsætning til traditionelle modeller, der reagerer på en enkelt prompt, handler agentic AI-systemer autonomt. De observerer, planlægger, handler og justerer uden at vente på direkte instruktioner. Som et resultat kan de skrive kode, gennemgå pull requests, rette fejl og endda håndtere opgaver, der normalt tildeles udviklere. Dette skift skaber ny interesse for AI-kodningsagenter og den hurtige vækst i alle større AI-agentplatform.
Autonomi medfører dog nye risici. En agent uden styring kan misbruge værktøjer, afsløre hemmeligheder, ændre filer forkert eller anvende usikre afhængighedsopgraderinger. Derfor er det vigtigt for DevSecOps- og AppSec-teams at forstå, hvordan agentisk AI opfører sig, hvordan AI-agenter fungerer i virkelige arbejdsgange, og hvordan AI-agentplatforme håndhæver sikkerhed.
Denne guide forklarer, hvordan agentisk AI fungerer, hvordan den passer ind i moderne ingeniørprocesser, og hvordan den sikres i alle faser af softwarens livscyklus.
Hvad er Agentic AI?
Agentisk AI refererer til AI-systemer, der opererer med et mål og kan foretage autonome handlinger for at nå det. I stedet for blot at forudsige tekst udfører systemet flertrinsopgaver, kalder eksterne værktøjer, skriver og redigerer kode, evaluerer sine egne resultater og fortsætter, indtil jobbet er udført.
Nøgleegenskaber ved agentisk AI
- Målrettet adfærd
- Flertrinsræsonnement og planlægning
- Autonom brug af værktøjer (shell, API'er, editorer, tests)
- Selvkorrigerings- og refleksionsløkker
- Langvarige arbejdsgange uden menneskelig opsyn
Derudover flytter disse evner AI fra at være en "assistent" til en "aktør". Derfor introducerer autonomi nye ansvarsområder for ingeniørteams. Som følge heraf skal sikkerhed overvejes fra starten, især når agenter interagerer med kode, infrastruktur eller produktionsworkflows.
Agent AI vs. traditionelt AI-system
| Feature | Traditionel AI | Agentisk AI |
|---|---|---|
| Interaktion | Prompt → Output | Udførelse i flere trin |
| Autonomi | Ingen | Ja |
| Brug af værktøj | Limited | Kerneevne |
| Tilstand | Statsløs | Statsbevidst |
| Risikoniveau | Moderat | Høj (udfører rigtige handlinger) |
Agentic AI er ikke en større LLM. Det er et system designet til at do ting, ikke bare siger ting.
Sådan fungerer AI-agenter (Agentic Loop forklaret tydeligt)
Alle AI-agenter følger den samme løkke:
Hvad dette betyder i praksis
Agentloopet giver et AI-system mulighed for at gennemgå opgaver trin for trin. For at præcisere har hvert trin en specifik rolle:
- observere(): læse miljøet, indsamle logfiler, inspicere filer
- plan(): generere et sæt af handlingsrettede trin
- handling(): kalde API'er, køre kommandoer, ændre kode eller opdatere data
- afspejle(): tjek output, analyser fejl og beslut det næste skridt
Fordi denne løkke gentages, indtil et mål er nået, kan en agent interagere med værktøjer snesevis eller hundredvis af gange. Derfor kan små fejlkonfigurationer have store konsekvenser.
Agenturbaseret AI i softwareudvikling
Agentic AI transformerer den tekniske arbejdsgang langt mere dybdegående end kodekompleteringsværktøjer nogensinde har gjort. I stedet for at foreslå et par linjer kan en agent nu:
- Skriv funktioner til flere filer
- Udarbejd tests og ret dem, der ikke fungerer
- Anmeldelse pull requests
- Identificer sårbarheder
- Refaktorér ældre kodebaser
- Opgraderingsafhængigheder
- Opdater dokumentation
- Orkestrere CI/CD opgaver
Det er her AI-kodningsagenter kom ind.
AI-kodningsagent: Hvordan autonome systemer skriver, retter og gennemgår kode
An AI-kodningsagent er et autonomt system, der læser kode, skriver ændringer, kører tests og justerer sin strategi baseret på resultaterne. I modsætning til en traditionel kodeassistent, der venter på en prompt, opretter en AI-kodningsagent sin egen plan og fortsætter med at arbejde, indtil opgaven er fuldført.
Hvad en AI-kodningsagent kan gøre
I praksis kan en kodende agent:
- Rediger flere filer på tværs af et arkiv
- Udfør kommandoer såsom tests, builds eller linters
- Ret kompilerings- eller runtime-fejl
- Gentag handlinger efter fejl, og vælg en mere sikker vej
- Foreslå og anvend programrettelser baseret på projektkontekst
- Opret pull requests automatisk til gennemgang
I mellemtiden understøtter adskillige værktøjer allerede denne adfærd, herunder Claude Code, Replit Agents, Cursor IDE, GitHubs kommende agent-API'er og VS Code-udvidelser designet til agent-workflows.
Fordele
Disse funktioner giver klare fordele:
- Hurtigere iterationer på tværs af udviklingscyklussen
- Mindre manuelt arbejde til gentagne opgaver
- Løbende forbedringer, der hjælper teams med at levere hurtigere
Sikkerhedsrisici (kritiske for AppSec)
Imidlertid introducerer autonomi nye risici. For eksempel:
- En agent kan foretage usikre filændringer
- En shell-kommando kunne køre i det forkerte miljø
- Følsomme logfiler kan være leak secretved et uheld
- Sikre konfigurationsfiler kan overskrives
- Afhængighedsopgraderinger kan introducere regressioner
- Forkert modeloutput kan anvendes uden validering
Fordi kodende agenter handle i stedet for hjælpe, de kræver stærke guardrails, strenge tilladelser og løbende overvågning. Dette sikrer, at fordelene ved agent-AI ikke introducerer nye sårbarheder i SDLC.
Hvad er en AI-agentplatform?
An AI-agentplatform leverer de runtime-, orkestrerings- og sikkerhedslag, der er nødvendige for at drive agent-AI pålideligt. Det styrer planlægning, hukommelse, værktøjsudførelse, guardrailsog miljøkontrol, så agenter kan udføre opgaver i flere trin. Med andre ord er det operativsystemet, der tillader agentisk AI at fungere ud over en enkelt prompt.
Flere førende platforme definerer allerede dette område. For eksempel:
- OpenAI Agents API
- LangGraph (LangChain)
- Google Workspace-agenter
- UiPath AI-agenter
- Replit-agenter
- n8n AI-agent
Disse platforme følger alle det samme generelle mønster, selvom deres sikkerhedsmodeller varierer betydeligt.
Hvad en god AI-agentplatform bør tilbyde
En stærk platform inkluderer robuste tekniske fundamenter samt AppSec-overvejelser. For eksempel tilbyder en komplet platform normalt:
- Værktøj: en sandbox-shell, filoperationer og API-adgang med strenge tilladelsesgrænser
- Planlægningsmoduler: LLM-drevet arbejdsgangsoprettelse, der kan opdele mål i handlingsrettede trin
- Hukommelse: kortsigtet og langsigtet kontekst til at understøtte flertrinsudførelse
- Politikker og guardrails: håndhævelsesmekanismer, der blokerer usikre handlinger og begrænser værktøjers adfærd
- Observerbarhed: logfiler, spor, diffs og evalueringer, der gør agenthandlinger transparente
- Versionering: reproducerbarhed for agentsessioner, arbejdsgange og værktøjskonfigurationer
Ud over platformens funktioner forstærker autoritative retningslinjer vigtigheden af forudsigelighed og kontrol. For eksempel NIST AI Risk Management Framework fremhæver sporbarhed og styring som nøglefaktorer ved implementering af autonome systemer. Tilsvarende OWASP Top 10 for LLM-applikationer identificerer almindelige risici i agentarbejdsgange, herunder usikker værktøjsbrug, overdrevne tilladelser og fejlkonfigurationer af plugins.
Da mange platforme primært fokuserer på automatisering, kræver ingeniørteams ofte stærkere sikkerhedsforanstaltninger. Dette er især vigtigt, når en agent genererer kode, ændrer filer eller interagerer med CI og produktionssystemer. Som følge heraf politikker, guardrails, og afhængighedsstyring bliver essentielle komponenter i enhver sikker agentisk AI-workflow.
Agentic AI-brugsscenarier til ingeniørarbejde og DevSecOps
| Kategori | Brugsscenarier for agentur-AI |
|---|---|
| Udviklerproduktivitet | Byg små funktioner fra start til slut Forbedre kodekvaliteten Generer tests automatisk Færdiggør TODO'er i kontekst Dokument-API'er og -komponenter |
| DevOps-automatisering | Kør kontroller før sammenfletteringer Problemer med rene afhængigheder Administrer byggearbejdsgange Opdater CI-konfigurationer sikkert |
| AppSec-automatisering | Fix SAST og SCA fund Begræns risikable værktøjskald Registrer usikre stik Evaluer afhængighedsopgraderinger Valider politikker før sammenlægning |
Agentic AI-sikkerhedsrisici
bro enterprise Artiklerne undgår risikodiskussionen. For ingeniør- og AppSec-teams er det dog den vigtigste del af at implementere agentisk AI på en sikker måde. Nedenfor finder du en mere teknisk oversigt baseret på reel adfærd observeret hos autonome agenter.
1. Misbrug af værktøjer (Shell, API, filsystem)
Agentic AI kan køre den forkerte kommando på det forkerte tidspunkt.
For eksempel:
En kodeagent kører npm audit fix for at "forbedre sikkerheden", men utilsigtet opgraderer en større afhængighed til en version, der ikke fungerer. Resultatet er et produktionsnedbrud.
Derudover kan en agent udføre en diagnostisk kommando, der udskriver miljøvariabler i en log. Dette afslører hemmeligheder og udvider angrebsfladen.
Dette kortlægges til:
OWASP LLM05: Usikker håndtering af output
OWASP LLM11: Uautoriseret kodeudførelse
2. Misbrug af API-nøgler
Mange agenter opererer med alt for brede legitimationsoplysninger. Derfor, hvis en API-nøgle giver fuld skriveadgang, arver agenten den samme beføjelse. Dette forvandler en forkert placeret kommando til en systemomfattende ændring.
Dette kortlægges til:
OWASP LLM09: Overdreven handlekraft
3. MCP/API-fejlkonfiguration
Forkert konfigurerede forbindelser bliver ofte stille risici. Især manglende oprindelsesvalidering i MCP eller API-integrationer kan give en agent adgang til interne værktøjer eller følsomme hemmelige lagre.
Dette kortlægges til:
OWASP LLM03: Usikker håndtering af plugins/udvidelser
4. Afhængighedsopgraderinger uden verifikation
Agenter opgraderer ofte afhængigheder, fordi "der findes en ny version".
Det er dog ikke alle nye versioner, der er sikre.
Det er her EPSS-scoring, tilgængelighedog Afhjælpningsrisiko blive kritisk:
- EPSS angiver, hvor sandsynligt det er, at en sårbarhed vil blive udnyttet
- Tilgængelighed kontrollerer, om sårbare kodestier rent faktisk kører
- Afhjælpningsrisiko identificerer, om en versionsændring kan introducere funktionsfejl.
Uden disse kontroller bliver agenters autonomi usikker og uforudsigelig.
5. Uendelige eller ubegrænsede løkker
Agenter kan også indgå i loops, der kører på ubestemt tid. For eksempel kan et loop:
- Spam API-kald
- Slet og genskriv filer gentagne gange
- Begrænsning af udløserhastighed eller afbrydelser
- Oversvømmelseslogge med følsomme data
Dette kortlægges til:
OWASP LLM02: Ubegrænset eller ukontrolleret ressourceforbrug
Derudover optræder mange af de sikkerhedsudfordringer, som agentsystemer introducerer, også i bredere AI-sikkerhedspraksis. For et dybere overblik over disse fundamenter kan du læse vores guide om AI cybersikkerhed og hvordan moderne teams afbøder modeldrevne risici.
Agentisk AI-arkitektur
| lag | roller | Eksempler | Risici |
|---|---|---|---|
| LLM | Ræsonnement | GPT, Claude, Tvillingerne | Hallucinationer, usikre planer |
| Agentens kørselstid | Autonomi-løkke | LangGraph, ReAct | Uendelige løkker, misbrug af værktøj |
| Værktøjer og API'er | Udførelse | Shell, Git, databaser, CI-værktøjer | API-nøglemisbrug, eskalering af rettigheder |
| codebase | Projektfiler | Kildefiler, konfigurationsfiler | Forkerte redigeringer, regressioner |
| CI/CD | Levering | GitHub, GitLab, Jenkins | Usikre fusioner, miljøflugt |
Sikring af Agentic AI i DevSecOps
Sikker implementering af agentisk AI kræver en lagdelt strategi. Derfor bør teams kombinere guardrails, tilladelsesomfang, sikker afhængighedsstyring og løbende overvågning for at holde autonomien forudsigelig.
1. Guardrails
Guardrails giver det første lag af beskyttelse. For eksempel definerer de:
- Tilladte værktøjer
- Tilladte oprindelser (MCP)
- Regler for inputvalidering
- Rensning af output
- Omfang af filadgang
Guardrails skal køre begge lokalt og in CI/CD.
2. Tilladelsesområdet
Foruden guardrails, tilladelsesomfang begrænser, hvad en agent kan nå. For eksempel:
- Kortlivede tokens
- Princippet om mindste privilegier
- Skrivebeskyttede kontekster for de fleste handlinger
3. Sikker afhængighedshåndtering
Før agenter opgraderer biblioteker, skal systemet:
- Check (Skak) EPSS
- Evaluer tilgængelighed
- Kør Afhjælpningsrisiko
- Forhindr ændringer, der ikke fungerer
Dette er en af de mest oversete risici.
4. Kontinuerlig overvågning
Endelig holder stærk observerbarhed autonomien under kontrol. Teams bør spore:
- Agenthandlinger
- Filredigeringer
- Værktøjskald
- Logfiler og diffs
- Politikudløsere
- PR-skabelse
Uden observerbarhed, autonomi bliver kaos.
Sådan muliggør Xygeni sikker agentisk AI
Agentisk AI bringer hastighed og autonomi til udvikling, men det øger også behovet for klare grænser. For at understøtte dette skift, Xygeni tilføjer sikkerhedskontroller direkte i SDLC så teams kan bruge agentisk AI uden at ofre stabilitet eller tillid. Hver funktion er i overensstemmelse med, hvordan udviklere allerede arbejder, hvilket gør sikkerhed til en del af arbejdsgangen i stedet for et ekstra trin.
Guardrails
Guardrails sørge for ensartet håndhævelse af politikker på tværs af databaser, pull requests, CI pipelines og lokale miljøer. Derudover hjælper de med at sikre, at agenter opererer inden for definerede grænser og undgår handlinger, der kan forårsage regressioner eller eksponere følsomme data.
Xygeni Bot
Xygeni Bot bringer automatiseret afhjælpning ind i udviklingsprocessen, samtidig med at den overholder strenge tilladelser. Den:
- Fungerer via Git
- Opretter pull requests automatisk
- Følger regler for begrænset adgang
- Udfører aldrig uden for godkendte stier
Som et resultat bevarer udviklerne kontrollen, samtidig med at de reducerer manuelle arbejdsbyrder.
AI Auto-Fix med kundemodeller
Nogle teams kræver fuld privatliv i kildekoden. Af denne grund understøtter Xygeni kundeleverede AI-modeller. CLI'en opretter direkte forbindelse til den konfigurerede model, så organisationer kan anvende AI-genererede rettelser uden at sende data uden for deres miljø.
Afhjælpningsrisiko og tilgængelighed
Afhængighedsopgraderinger kan være risikable, især når de udføres autonomt. Afhjælpningsrisiko evaluerer, hvilke versioner der er sikre at implementere, mens Reachability identificerer, om en sårbarhed rent faktisk kan udløses. Sammen reducerer disse funktioner regressioner og understøtter sikrere agentdrevne opgraderinger.
Når disse funktioner kombineres, giver de teams et praktisk fundament for at implementere agentisk AI, samtidig med at de bevarer kontrollen over kodekvalitet, integritet og sikkerhed.
Ofte stillede spørgsmål: Agentic AI
Hvad er agentisk AI?
Agentisk AI er en type kunstig intelligens, der kan planlægge, handle og udføre flertrinsopgaver autonomt ved hjælp af værktøjskald og struktureret ræsonnement. Faktisk kan den operere gennem flere trin uden at vente på nye instruktioner.
Hvad er AI-agenter?
AI-agenter følger en observations-, planlægnings-, handlings- og reflektionsløkke. Derfor kan de nedbryde mål, vælge handlinger og justere deres adfærd med minimal vejledning.
Hvad er en AI-kodningsagent?
En AI-kodningsagent skriver, redigerer, tester og gennemgår kode, mens den justerer sin tilgang baseret på fejl eller feedback. Derudover kan den gentage handlinger og forfine sin plan under hver løkke.
Hvad er en AI-agentplatform?
En AI-agentplatform leverer den orkestrering, sandboxing, hukommelse og værktøjsintegrationer, der kræves for at køre agentisk AI sikkert i stor skala. Derudover leverer den guardrails og observerbarhed for at holde handlinger forudsigelige.
Er agentisk AI sikker?
Agent AI kan være sikker, når den kombineres med guardrails, begrænsede tilladelser, afhængighedsstyring og stærke AppSec-kontroller. Derfor er det afgørende for sikker implementering at begrænse, hvad agenter kan få adgang til eller ændre.
Afsluttende tanker: Sikker Agentic AI gennem design
Agentic AI markerer et stort skift i, hvordan softwareteams arbejder. Det forbedrer udviklernes produktivitet, automatiserer komplekse opgaver og introducerer nye måder at styre arbejdsgange på. Autonomi medfører dog også øget ansvar. Agenter kan skrive kode, ændre konfigurationer eller udløse builds, derfor skal sikkerhed indbygges i processen fra starten.
Desuden afhænger sikker implementering af forudsigelige grænser. Ved at tilføje guardrails, versionsstyring, runtime-tjek og automatiseret afhjælpning, kan organisationer trygt bruge agentisk AI. Målet er ikke at begrænse agenten, men snarere at give den struktur, den har brug for til at fungere sikkert og konsekvent.
Som følge heraf bliver agentisk AI en praktisk og pålidelig partner. Derudover, når disse kontroller kører i de samme arbejdsgange, som udviklere allerede bruger, opnår teams hastighed uden at øge risikoen.
Kort sagt, med Xygenis ASPM funktioner integreret i kode, pipelines og agentarbejdsgange, understøtter agentisk AI tekniske mål, samtidig med at den beskytter SDLC ende til ende.
Om forfatteren
Skrevet af Fatima Said, Content Marketing Manager med speciale i applikationssikkerhed hos Xygeni Sikkerhed.
Fátima skaber udviklervenligt, forskningsbaseret indhold på AppSec, ASPMog DevSecOps. Hun omsætter komplekse tekniske koncepter til klare, handlingsrettede indsigter, der forbinder innovation inden for cybersikkerhed med forretningsmæssig effekt.
