Прозрачные AI-агенты: аудит и контроль человека

Разработана система, в которой каждое решение AI-агента отслеживается, проверяется и явно управляется утверждением со стороны человека. Система регистрирует каждое "мышление", действие и наблюдение в защищенном от изменений журнале аудита, при этом динамически настраиваются разрешения для операций с высоким риском.

Комбинируя прерывания, управляемые человеком, из LangGraph с базой данных, связанной хешами, можно добиться большей прозрачности в работе агентов и соответствия современным требованиям к управлению. В основе — практические примеры, превращающие управление из дополнительной функции в ключевой элемент системы.

Реализован механизм безопасных одноразовых токенов для ручного одобрения критических действий. Эти токены генерируются на ограниченное время, хешируются и немедленно становятся недействительными после использования. Также определены имитации ограниченных инструментов для представления конфиденциальных операций.

Разработана политика управления, требующая от агента представления намерений в структурированном JSON-формате. Использование языковой модели для предложения действий разделено на этапы "мышление", "действие" и "аргументы". Полученные решения интегрируются в узлы LangGraph, обеспечивающие контроль и проверку выполнения.

В результате создан агент, который работает не как "черный ящик", а как прозрачный, проверяемый механизм принятия решений. Журналы аудита в реальном времени, одноразовые токены одобрения и строгий контроль выполнения позволяют предотвратить скрытые сбои и неконтролируемую автоматизацию.