Агентный ИИ меняет подход к разработке, тестированию и защите программного обеспечения. В отличие от традиционных моделей, реагирующих на единичный запрос, системы агентного ИИ действуют автономно. Они наблюдают, планируют, действуют и корректируют данные, не дожидаясь прямых указаний. Благодаря этому они могут писать код, проверять pull requests, исправлять ошибки и даже выполнять задачи, обычно поручённые разработчикам. Этот сдвиг вызывает новый интерес к Кодирующие агенты ИИ и быстрый рост всех крупных Платформа ИИ-агента.
Однако автономность влечет за собой новые риски. Неуправляемый агент может неправильно использовать инструменты, раскрывать секреты, некорректно изменять файлы или применять небезопасные обновления зависимостей. Поэтому понимание поведения агентского ИИ, того, как ИИ-агенты работают в реальных рабочих процессах и как платформы ИИ-агентов обеспечивают безопасность, крайне важно для команд DevSecOps и AppSec.
В этом руководстве объясняется, как работает агентный ИИ, как он вписывается в современные инженерные процессы и как обеспечить его безопасность на каждом этапе жизненного цикла программного обеспечения.
Что такое агентный ИИ?
Агентический ИИ Относится к системам искусственного интеллекта, которые действуют с определённой целью и могут выполнять автономные действия для её достижения. Вместо того, чтобы просто предсказывать текст, система выполняет многошаговые задачи, вызывает внешние инструменты, пишет и редактирует код, оценивает собственные результаты и продолжает работу, пока задача не будет выполнена.
Ключевые характеристики агентного ИИ
- Целенаправленное поведение
- Многошаговое рассуждение и планирование
- Использование автономных инструментов (оболочка, API, редакторы, тесты)
- Циклы самокоррекции и рефлексии
- Длительные рабочие процессы без человеческого контроля
Более того, эти возможности превращают ИИ из «помощника» в «исполнителя». Следовательно, автономность возлагает на инженерные команды новые обязанности. В результате безопасность должна учитываться с самого начала, особенно при взаимодействии агентов с кодом, инфраструктурой или производственными рабочими процессами.
Агентный ИИ против традиционной системы ИИ
| Характеристика | Традиционный ИИ | Агентический ИИ |
|---|---|---|
| Взаимодействие | Запрос → Вывод | Многоэтапное исполнение |
| Автономия | Ничто | Да |
| Использование инструмента | Ограниченный | Основные возможности |
| Область | Stateless | С учетом состояния |
| Уровень риска | Средняя | Высокий (запускает реальные действия) |
Агентный ИИ — это не увеличенная версия LLM. Это система, разработанная для do вещи, а не только сообщили вещи.
Как работают агенты ИИ (четкое объяснение агентного цикла)
Каждый агент ИИ следует одному и тому же циклу:
while not goal_reached:
observe()
plan()
act()
reflect()Что это означает на практике
Агентный цикл позволяет системе ИИ выполнять задачи шаг за шагом. Для ясности, каждый этап имеет свою определённую роль:
- наблюдать(): читать среду, собирать журналы, проверять файлы
- план(): создать набор действенных шагов
- действовать(): вызывать API, запускать команды, изменять код или обновлять данные
- отражать(): проверить вывод, проанализировать ошибки и решить, какой следующий шаг сделать
Поскольку этот цикл повторяется до достижения цели, агент может взаимодействовать с инструментами десятки или сотни раз. Следовательно, даже небольшие ошибки в настройках могут иметь серьёзные последствия.
Агентный ИИ в разработке программного обеспечения
Агентный ИИ меняет процесс разработки гораздо глубже, чем когда-либо инструменты автодополнения кода. Вместо того, чтобы предлагать несколько строк, агент теперь может:
- Написать многофайловые функции
- Проведение тестов и исправление неудачных
- Обзор pull requests
- Выявление уязвимостей
- Рефакторинг устаревших кодовых баз
- Зависимости обновления
- Обновить документацию
- Оркестровать CI/CD задачи
Выполнить эту задачу быстро, просто и качественно помогает решение Кодирующие агенты ИИ заходи.
Агент кодирования ИИ: как автономные системы пишут, исправляют и проверяют код
An Кодирующий агент ИИ Это автономная система, которая читает код, вносит изменения, проводит тесты и корректирует свою стратегию на основе результатов. В отличие от традиционного помощника по кодированию, который ждёт подсказки, ИИ-агент кодирования создаёт собственный план и продолжает работу до завершения задачи.
Что может сделать кодирующий агент ИИ
На практике кодирующий агент может:
- Изменить несколько файлов в репозитории
- Выполнение таких команд, как тесты, сборки или линтеры
- Исправление ошибок компиляции или выполнения
- Повторите действия после неудачи и выберите более безопасный путь
- Предлагать и применять исправления на основе контекста проекта
- Создавай pull requests автоматически для проверки
Между тем, несколько инструментов уже поддерживают такое поведение, включая Claude Code, Replit Agents, Cursor IDE, будущие API-интерфейсы агентов GitHub и расширения VS Code, разработанные для рабочих процессов агентов.
Преимущества
Эти возможности дают очевидные преимущества:
- Более быстрые итерации в течение цикла разработки
- Меньше ручной работы при выполнении повторяющихся задач
- Циклы непрерывного совершенствования, помогающие командам быстрее выпускать продукты
Риски безопасности (критические для AppSec)
Однако автономия вводит новые риски, Например:
- Агент может применять небезопасные модификации файлов
- Команда оболочки может быть запущена в неправильной среде
- Конфиденциальные журналы могут leak secretслучайно
- Безопасные файлы конфигурации могут быть перезаписаны
- Обновления зависимостей могут привести к регрессиям
- Неправильные выходные данные модели могут быть применены без проверки.
Потому что кодирующие агенты действовать вместо помощь, они требуют сильного guardrails, строгие разрешения и постоянный мониторинг. Это гарантирует, что преимущества агентного ИИ не приведут к появлению новых уязвимостей в SDLC.
Что такое платформа ИИ-агента?
An Платформа ИИ-агента Обеспечивает среду выполнения, оркестровку и уровни безопасности, необходимые для надежной работы агентного ИИ. Он управляет планированием, памятью, выполнением инструментов, guardrailsи управление средой, чтобы агенты могли выполнять многоэтапные задачи. Другими словами, именно операционная система позволяет агентскому ИИ функционировать за пределами одной подсказки.
Несколько ведущих платформ уже определили это направление. Например:
- API агентов OpenAI
- LangGraph (LangChain)
- Агенты Google Workspace
- Агенты ИИ UiPath
- Реплит-агенты
- n8n AI Агент
Все эти платформы следуют одной и той же общей схеме, хотя их модели безопасности существенно различаются.
Что должна обеспечивать хорошая платформа ИИ-агента
Мощная платформа включает в себя как надежные инженерные основы, так и требования безопасности приложений. Например, полноценная платформа обычно предлагает:
- оснастка: изолированная оболочка, файловые операции и доступ к API со строгими границами разрешений
- Модули планирования: Создание рабочего процесса на основе LLM, который позволяет разбить цели на выполнимые шаги
- Память: краткосрочный и долгосрочный контекст для поддержки многоэтапного исполнения
- Политики и guardrails: механизмы принуждения, которые блокируют небезопасные действия и ограничивают поведение инструмента
- Наблюдаемость: журналы, трассировки, различия и оценки, которые делают действия агентов прозрачными
- Управление версиями: воспроизводимость сеансов агентов, рабочих процессов и конфигураций инструментов
Помимо особенностей платформы, авторитетные руководства подчёркивают важность предсказуемости и контроля. Например, NIST Структура управления рисками ИИ подчеркивает прослеживаемость и управление как ключевые факторы при развертывании автономных систем. Аналогичным образом, OWASP Топ-10 заявок на получение степени LLM определяет распространенные риски в рабочих процессах агентов, включая небезопасное использование инструментов, чрезмерные разрешения и неправильные настройки плагинов.
Поскольку многие платформы ориентированы в первую очередь на автоматизацию, инженерным группам часто требуются более надежные меры безопасности. Это особенно важно, когда агент генерирует код, изменяет файлы или взаимодействует с системами непрерывной интеграции и производственными системами. В результате политики, guardrailsи управление зависимостями становятся важнейшими компонентами любого безопасного рабочего процесса агентного ИИ.
Примеры использования агентного ИИ в инженерии и DevSecOps
| Категория | Примеры использования агентного ИИ |
|---|---|
| Производительность разработчика |
Создавайте небольшие функции от начала до конца Улучшите качество кода Автоматически генерировать тесты Выполнение TODO в контексте API и компоненты документов |
| DevOps-автоматизация |
Выполнять проверки перед слияниями Проблемы с зависимостью от чистки Управление рабочими процессами сборки Безопасное обновление конфигураций CI |
| Автоматизация безопасности приложений |
фиксированный SAST и SCA результаты Ограничить рискованные вызовы инструментов Обнаружение небезопасных разъемов Оцените обновления зависимостей Проверка политик перед слиянием |
Риски безопасности агентного ИИ
Лучшее enterprise В статьях обсуждается риск. Однако для инженеров и специалистов по безопасности приложений это важнейшая часть безопасного внедрения агентного ИИ. Ниже вы найдете более техническое обоснование, основанное на реальном поведении, наблюдаемом у автономных агентов.
1. Неправильное использование инструментов (оболочка, API, файловая система)
Агентский ИИ может выполнить неправильную команду в неподходящее время.
Например:
Кодирующий агент работает npm audit fix для «повышения безопасности», но непреднамеренно обновляет важную зависимость до версии, которая не работает. В результате происходит сбой в работе.
Более того, агент может выполнить диагностическую команду, которая выводит переменные среды в журнал. Это раскрывает секреты и расширяет поверхность атаки.
Это соответствует:
OWASP LLM05: Небезопасная обработка выходных данных
OWASP LLM11: Несанкционированное выполнение кода
2. Злоупотребление ключом API
Многие агенты используют слишком широкие полномочия. Следовательно, если ключ API предоставляет полный доступ на запись, агент наследует те же полномочия. Это превращает некорректную команду в общесистемное изменение.
Это соответствует:
OWASP LLM09: Чрезмерное влияние
3. Неправильная конфигурация MCP/API
Неправильно настроенные коннекторы часто создают скрытые риски. В частности, отсутствие проверки происхождения в MCP или интеграция API может позволить агенту получить доступ к внутренним инструментам или конфиденциальным секретным хранилищам.
Это соответствует:
OWASP LLM03: Небезопасная обработка плагинов/расширений
4. Обновление зависимостей без проверки
Агенты часто обновляют зависимости, потому что «существует новая версия».
Однако не каждая новая версия безопасна.
Выполнить эту задачу быстро, просто и качественно помогает решение Оценка EPSS, достижимость и Риск исправления становятся критическими:
- EPSS показывает, насколько вероятно использование уязвимости
- Достижимость проверяет, выполняются ли на самом деле уязвимые пути кода
- Риск исправления определяет, может ли изменение версии привести к нарушению поведения.
Без этих проверок автономность агента становится небезопасной и непредсказуемой.
5. Бесконечные или неограниченные циклы
Агенты также могут входить в циклы, которые длятся бесконечно. Например, цикл может:
- Спам-вызовы API
- Многократное удаление и перезапись файлов
- Ограничение скорости срабатывания или сбои
- Журналы наводнений с конфиденциальными данными
Это соответствует:
OWASP LLM02: Неограниченное или неконтролируемое потребление ресурсов
Более того, многие проблемы безопасности, создаваемые агентскими системами, также встречаются в более широких практиках безопасности ИИ. Более подробное описание этих основ вы можете найти в нашем руководстве. Кибербезопасность ИИ и как современные команды снижают риски, связанные с моделями.
Архитектура агентного ИИ
| Слой | Роли | Примеры | Риски |
|---|---|---|---|
| LLM | аргументация | GPT, Клод, Близнецы | Галлюцинации, небезопасные планы |
| Среда выполнения агента | Автономный цикл | LangGraph, ReAct | Бесконечные циклы, неправильное использование инструментов |
| Инструменты и API | Типы | Shell, Git, базы данных, инструменты непрерывной интеграции | Злоупотребление ключом API, повышение привилегий |
| Codebase | Файлы проекта | Исходные файлы, файлы конфигурации | Неправильные правки, регрессии |
| CI/CD | Время изготовления | GitHub, GitLab, Дженкинс | Небезопасные слияния, выход из окружения |
Обеспечение безопасности агентного ИИ в DevSecOps
Безопасное внедрение агентного ИИ требует многоуровневой стратегии. Поэтому командам следует объединить усилия. guardrails, определение области действия разрешений, безопасное управление зависимостями и постоянный мониторинг для сохранения предсказуемой автономности.
1. Guardrails
Guardrails Обеспечивают первый уровень защиты. Например, они определяют:
- Разрешенные инструменты
- Разрешенные источники (MCP)
- Правила проверки входных данных
- Санитарная обработка на выходе
- Область доступа к файлам
Guardrails необходимо запустить оба в местном масштабе и in CI/CD.
2. Определение области действия разрешений
В дополнение к guardrailsОбласть действия разрешений ограничивает возможности агента. Например:
- Краткосрочные токены
- Принцип наименьших привилегий
- Контексты только для чтения для большинства действий
3. Безопасное управление зависимостями
Прежде чем агенты обновят библиотеки, система должна:
- Проверка ЭПСС
- Оценивать достижимость
- Run Риск исправления
- Предотвратить критические изменения
Это один из самых недооцененных рисков.
4. Непрерывный мониторинг
Наконец, строгая наблюдаемость позволяет контролировать автономность. Команды должны отслеживать:
- Действия агента
- Редактирование файлов
- Вызовы инструментов
- Логи и различия
- Политические триггеры
- создание PR
Без возможности наблюдения, автономия становится хаосом.
Как Xygeni обеспечивает безопасный агентный ИИ
Агентный ИИ обеспечивает скорость и автономность разработки, но также повышает необходимость в чётких границах. Чтобы поддержать этот переход, Ксигени добавляет элементы управления безопасностью непосредственно в SDLC Таким образом, команды могут использовать агентный ИИ, не жертвуя стабильностью и доверием. Каждая возможность согласуется с уже существующим подходом разработчиков, делая безопасность неотъемлемой частью рабочего процесса, а не дополнительным этапом.
Guardrails
Guardrails обеспечить единообразное применение политики во всех репозиториях, pull requests, КИ pipelineи локальных сред. Кроме того, они помогают гарантировать, что агенты работают в установленных пределах и избегают действий, которые могут привести к регрессии или раскрытию конфиденциальных данных.
Xygeni Bot
Xygeni Bot обеспечивает автоматическое исправление ошибок в процессе разработки, соблюдая строгие требования к разрешениям. Он:
- Работает через Git
- Создает pull requests автоматически
- Соответствует правилам ограниченного доступа
- Никогда не выполняется за пределами утвержденных путей
В результате разработчики сохраняют контроль и сокращают объем ручной работы.
Автоматическое исправление ошибок на основе ИИ с использованием моделей клиентов
Некоторым командам требуется полная конфиденциальность исходного кода. Поэтому Xygeni поддерживает модели ИИ, предоставляемые заказчиками. Интерфейс командной строки (CLI) подключается напрямую к настроенной модели, что позволяет организациям применять исправления, созданные ИИ, без отправки данных за пределы своей среды.
Риск и достижимость устранения
Обновление зависимостей может быть рискованным, особенно при автономном выполнении. Анализ риска исправления оценивает, какие версии безопасны для внедрения, а анализ достижимости определяет, может ли уязвимость быть фактически активирована. В совокупности эти функции снижают вероятность регрессий и поддерживают более безопасные обновления, управляемые агентами.
В совокупности эти возможности дают командам практическую основу для внедрения агентного ИИ, сохраняя при этом контроль над качеством, целостностью и безопасностью кода.
FAQ: Агентный ИИ
Что такое агентный ИИ?
Агентный ИИ — это тип искусственного интеллекта, способный планировать, действовать и выполнять многоэтапные задачи автономно, используя вызовы инструментов и структурированные рассуждения. Фактически, он может выполнять несколько этапов, не дожидаясь новых инструкций.
Что такое агенты ИИ?
Агенты ИИ следуют циклу «наблюдение, планирование, действие и размышление». Следовательно, они могут разбивать цели, выбирать действия и корректировать своё поведение с минимальными указаниями.
Что такое кодирующий агент ИИ?
Агент ИИ-кодирования пишет, редактирует, тестирует и проверяет код, корректируя свой подход на основе ошибок или отзывов. Более того, он может повторять действия и корректировать свой план в каждом цикле.
Что такое платформа ИИ-агента?
Платформа агентов ИИ обеспечивает оркестровку, изолирование, память и интеграцию инструментов, необходимые для безопасного масштабирования работы агентов ИИ. Кроме того, она предоставляет guardrails и наблюдаемость, позволяющая сохранять предсказуемость действий.
Безопасен ли агентный ИИ?
Агентный ИИ может быть безопасен в сочетании с guardrails, ограниченные разрешения, управление зависимостями и строгие меры безопасности приложений. Поэтому ограничение доступа и изменений, которые агенты могут получить, крайне важно для безопасного внедрения.
Заключительные мысли: безопасный агентный ИИ по умолчанию
Агентный ИИ знаменует собой существенный сдвиг в работе команд разработчиков. Он повышает производительность труда разработчиков, автоматизирует сложные задачи и открывает новые способы управления рабочими процессами. Однако автономность также влечет за собой дополнительную ответственность. Агенты могут писать код, изменять конфигурации и запускать сборки, поэтому безопасность должна быть заложена в процесс с самого начала.
Более того, безопасное принятие зависит от предсказуемых границ. Добавляя guardrailsБлагодаря таким функциям, как управление версиями, проверка во время выполнения и автоматическое исправление ошибок, организации могут уверенно использовать агентный ИИ. Цель состоит не в том, чтобы ограничить возможности агента, а в том, чтобы обеспечить структуру, необходимую для его безопасной и стабильной работы.
В результате агентный ИИ становится практичным и надёжным партнёром. Более того, когда эти элементы управления работают в рамках тех же рабочих процессов, которые уже используют разработчики, команды ускоряют работу без увеличения рисков.
Подводя итог, с Xygeni ASPM возможности, встроенные в код, pipelineи рабочие процессы агентов, агентский ИИ поддерживает инженерные цели, одновременно защищая SDLC концы с концами.
Об авторе
Написано Фатима Said, менеджер по контент-маркетингу, специализирующийся на безопасности приложений в Ксигени Секьюрити.
Фатима создает удобный для разработчиков контент на основе исследований по AppSec, ASPMи DevSecOps. Она преобразует сложные технические концепции в понятные и применимые на практике идеи, связывающие инновации в области кибербезопасности с влиянием на бизнес.
