რაც უფრო იზრდება AI აგენტების შესაძლებლობები, კომპანიები ახალი გამოწვევის წინაშე დგებიან: როგორ უზრუნველყონ, რომ აგენტმა ზუსტად შეასრულოს თავისი ფუნქცია სხვადასხვა გარემოში მუშაობისას. ამ პრობლემის გადასაჭრელად Microsoft-მა წარადგინა ახალი open source სტანდარტი — Agent Control Specification (ACS), რომელიც დეველოპერებს AI აგენტების ქცევის მართვის უფრო თანმიმდევრულ და დეტალურ ინსტრუმენტებს სთავაზობს.
ეს სპეციფიკაცია დეველოპერებს, შესაბამისობისა და უსაფრთხოების გუნდებს საშუალებას აძლევს, განსაზღვრონ საკუთარი პოლიტიკა აგენტებისთვის. წესებმა შეიძლება დაადგინოს, რა ქმედებებია ნებადართული ან აკრძალული, როდის არის საჭირო ადამიანის თანხმობა და რა სახის ლოგები უნდა შეინახოს სისტემამ შემდგომი ანალიზისთვის. ეს პოლიტიკა მოწმდება რამდენიმე „ინტერცეპციის წერტილში“ აგენტის მუშაობის პროცესში, რათა თავიდან იქნას აცილებული შეცდომები.
დღეს დეველოპერები ხშირად იყენებენ ფრაგმენტულ მეთოდებს — სისტემურ პრომპტებს, კოდში ჩაწერილ ინდივიდუალურ შემოწმებებს ან კლასიფიკატორებს. თუმცა, ასეთი მიდგომები ართულებს აუდიტს და მათ ხელახლა გამოყენებას სხვადასხვა სისტემაში. ACS აერთიანებს ამ კონტროლს ერთიან მართვის შრეში (governance layer). Microsoft-ის განმარტებით, ACS ამოწმებს აგენტს მუშაობის რამდენიმე ეტაპზე: სანამ ის მიიღებს ინფუთს, სანამ გამოიძახებს კონკრეტულ ხელსაწყოს (tool), მას შემდეგ, რაც ხელსაწყო დააბრუნებს შედეგს და საბოლოო პასუხის მომხმარებლისთვის გაგზავნამდე.
ვინაიდან ეს პოლიტიკა იწერება ცალკეული ფაილების სახით, მათი მარტივად ინტეგრირება შესაძლებელია უშუალოდ აგენტებთან. ეს ნიშნავს, რომ უსაფრთხოების წესები თან მიჰყვება აგენტს სხვადასხვა ფრეიმვორკსა თუ გარემოში. ACS ხელმისაწვდომია SDK-ის სახით და აქვს მხარდაჭერა ისეთი პლატფორმებისთვის, როგორიცაა LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI და Semantic Kernel.
წყარო: techcrunch.com
