Большинство ИИ-агентов тестируются всего один раз: разработчиком, который их создал, с использованием промптов, которые, как заведомо известно, работают. Тестирование по основному сценарию доказывает, что агент выполняет то, для чего он был создан, но ничего не говорит о том, что произойдет, когда пользователь вставит вредоносную полезную нагрузку, расширит область видимости или в течение шести шагов будет спорить с системой.
DataRobot Agent Assist теперь включает состязательную оценку: автоматизированный многошаговый ред-теминг, который подвергает ваших агентов состязательному давлению в различных фреймворках (LangGraph, CrewAI, LlamaIndex или обычном Python) перед их развертыванием.
Почему тестирование по основному сценарию неэффективно
Инженер, пишущий системный промпт агента, изначально предвзят и не стремится сломать его. Выделенные команды ред-теминга могут обнаружить такие упущения, но ручной ред-теминг не масштабируется под каждый запрос на слияние (PR) или изменение промпта.
Состязательная оценка устраняет этот пробел, автоматизируя обеспечение безопасности агентов непосредственно в вашем рабочем процессе разработки и рассматривая безопасность агента как непрерывную интеграцию.
Многошаговые векторы атак
Навык состязательной оценки анализирует спецификацию и код вашего агента и выполняет целевые запуски сценариев по трем различным векторам:
- Атака: Проверяет наличие инъекций промптов, обхода путей и эскалации привилегий для обхода средств защиты агента.
- Поведение: Тестирует граничные случаи, неоднозначные запросы и неожиданное поведение пользователя.
- Устойчивость: Осуществляет непрерывное давление в ходе многошаговых взаимодействий, чтобы проверить, сохраняет ли агент свои защитные механизмы с течением времени.
Во время выполнения состязательная LLM управляет беседой, в то время как движок фикстур имитирует ответы инструментов с помощью синтетических данных. Производственные системы остаются изолированными. Если вам требуются динамические запросы, можно явно разрешить инструменты только для чтения, в то время как инструменты, изменяющие состояние, блокируются от выполнения.
Когда сценарий обнаруживает уязвимость, Agent Assist не просто регистрирует ошибку. Он предлагает целевое исправление и привлекает инженера:
- Обнаружение уязвимостей: Оценщик регистрирует полную стенограмму разговора и полезную нагрузку атаки.
- Предлагаемое исправление: Agent Assist генерирует минимальный патч для исправления (дополнение к промпту или защитный код в системе).
- Утверждение разработчиком: Ничего не меняется без вашего прямого одобрения.
- Автоматическое повторное тестирование: После утверждения патч применяется, и сценарий перезапускается до тех пор, пока агент не выдержит нагрузку или не будет достигнут лимит бюджета.
Артефакты и модель затрат
Каждый запуск ограничивается бюджетом раундов исправления, который вы задаете заранее (по умолчанию установлено три раунда), поэтому циклы исправления не могут выйти из-под контроля и израсходовать ваше время или лимит модели. По завершении запуска Agent Assist выводит чистый артефакт eval_report.md, содержащий:
- Метрики прохождения/непрохождения для каждого направления атак.
- Понятный обычному человеку разбор каждого обнаруженного нарушения.
- Журнал аудита предложенных и утвержденных исправлений.
- Четкий вердикт о готовности для добавления к вашему пулл-реквесту.
Начало работы
Попробуйте это уже сегодня, используя навык DataRobot Agent Assist в DataRobot OpenCode, Claude Code или Cursor.
Возможности агентного ИИ являются премиальной функцией. Для их активации требуется связаться с представителем DataRobot.
Получайте пользу от ИИ быстро. Начните работу сегодня.
