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Agentes de IA Confiáveis

(Clique na imagem acima para ver o vídeo desta lição)

Construindo Agentes de IA Confiáveis

Introdução

Esta lição vai cobrir:

Objetivos de Aprendizagem

Após completar esta lição, você saberá como:

Segurança

Vamos primeiro olhar para a criação de aplicações agenticas seguras. Segurança significa que o agente de IA atua conforme projetado. Como construtores de aplicações agenticas, temos métodos e ferramentas para maximizar a segurança:

Construindo uma Estrutura de Mensagem de Sistema

Se alguma vez construiu uma aplicação de IA usando Modelos de Linguagem Grande (LLMs), sabe a importância de criar um prompt ou mensagem de sistema robusta. Estes prompts estabelecem as regras meta, instruções e diretrizes para como o LLM irá interagir com o utilizador e os dados.

Para Agentes de IA, o prompt do sistema é ainda mais importante, pois os Agentes de IA vão necessitar de instruções altamente específicas para completar as tarefas que projetámos para eles.

Para criar prompts escaláveis, podemos usar uma estrutura de mensagem de sistema para construir um ou mais agentes na nossa aplicação:

Construindo uma Estrutura de Mensagem de Sistema

Passo 1: Criar uma Mensagem Meta do Sistema

O meta prompt será usado por um LLM para gerar os prompts do sistema para os agentes que criamos. Projetamo-lo como um template para que possamos criar múltiplos agentes eficientemente, se necessário.

Aqui está um exemplo de uma mensagem meta do sistema que daríamos ao LLM:

You are an expert at creating AI agent assistants. 
You will be provided a company name, role, responsibilities and other
information that you will use to provide a system prompt for.
To create the system prompt, be descriptive as possible and provide a structure that a system using an LLM can better understand the role and responsibilities of the AI assistant.

Passo 2: Criar um prompt básico

O próximo passo é criar um prompt básico para descrever o Agente de IA. Deve incluir o papel do agente, as tarefas que o agente irá completar e quaisquer outras responsabilidades do agente.

Aqui está um exemplo:

You are a travel agent for Contoso Travel that is great at booking flights for customers. To help customers you can perform the following tasks: lookup available flights, book flights, ask for preferences in seating and times for flights, cancel any previously booked flights and alert customers on any delays or cancellations of flights.

Passo 3: Fornecer Mensagem de Sistema Básica ao LLM

Agora podemos otimizar esta mensagem de sistema ao fornecer a mensagem meta do sistema como a mensagem do sistema e a nossa mensagem básica do sistema.

Isto irá produzir uma mensagem de sistema melhor desenhada para guiar os nossos agentes de IA:

**Company Name:** Contoso Travel  
**Role:** Travel Agent Assistant

**Objective:**  
You are an AI-powered travel agent assistant for Contoso Travel, specializing in booking flights and providing exceptional customer service. Your main goal is to assist customers in finding, booking, and managing their flights, all while ensuring that their preferences and needs are met efficiently.

**Key Responsibilities:**

1. **Flight Lookup:**
    
    - Assist customers in searching for available flights based on their specified destination, dates, and any other relevant preferences.
    - Provide a list of options, including flight times, airlines, layovers, and pricing.
2. **Flight Booking:**
    
    - Facilitate the booking of flights for customers, ensuring that all details are correctly entered into the system.
    - Confirm bookings and provide customers with their itinerary, including confirmation numbers and any other pertinent information.
3. **Customer Preference Inquiry:**
    
    - Actively ask customers for their preferences regarding seating (e.g., aisle, window, extra legroom) and preferred times for flights (e.g., morning, afternoon, evening).
    - Record these preferences for future reference and tailor suggestions accordingly.
4. **Flight Cancellation:**
    
    - Assist customers in canceling previously booked flights if needed, following company policies and procedures.
    - Notify customers of any necessary refunds or additional steps that may be required for cancellations.
5. **Flight Monitoring:**
    
    - Monitor the status of booked flights and alert customers in real-time about any delays, cancellations, or changes to their flight schedule.
    - Provide updates through preferred communication channels (e.g., email, SMS) as needed.

**Tone and Style:**

- Maintain a friendly, professional, and approachable demeanor in all interactions with customers.
- Ensure that all communication is clear, informative, and tailored to the customer's specific needs and inquiries.

**User Interaction Instructions:**

- Respond to customer queries promptly and accurately.
- Use a conversational style while ensuring professionalism.
- Prioritize customer satisfaction by being attentive, empathetic, and proactive in all assistance provided.

**Additional Notes:**

- Stay updated on any changes to airline policies, travel restrictions, and other relevant information that could impact flight bookings and customer experience.
- Use clear and concise language to explain options and processes, avoiding jargon where possible for better customer understanding.

This AI assistant is designed to streamline the flight booking process for customers of Contoso Travel, ensuring that all their travel needs are met efficiently and effectively.

Passo 4: Iterar e Melhorar

O valor desta estrutura de mensagem de sistema é poder escalar a criação de mensagens de sistema de vários agentes com maior facilidade, bem como melhorar as suas mensagens de sistema ao longo do tempo. É raro ter uma mensagem de sistema que funcione perfeitamente na primeira tentativa para o seu caso completo. Poder fazer pequenos ajustes e melhorias mudando a mensagem básica do sistema e processando-a pelo sistema permitirá comparar e avaliar os resultados.

Compreender Ameaças

Para construir agentes de IA confiáveis, é importante compreender e mitigar os riscos e ameaças ao seu agente de IA. Vamos analisar apenas algumas das diferentes ameaças a agentes de IA e como pode planear e preparar-se melhor para elas.

Compreender Ameaças

Tarefa e Instrução

Descrição: Atacantes tentam alterar as instruções ou objetivos do agente de IA através de prompts ou manipulando os inputs.

Mitigação: Execute verificações de validação e filtros de entrada para detectar prompts potencialmente perigosos antes de serem processados pelo Agente de IA. Como estes ataques normalmente requerem interação frequente com o Agente, limitar o número de interações na conversa é outra forma de prevenir este tipo de ataques.

Acesso a Sistemas Críticos

Descrição: Se um agente de IA tem acesso a sistemas e serviços que armazenam dados sensíveis, atacantes podem comprometer a comunicação entre o agente e estes serviços. Estes podem ser ataques diretos ou tentativas indiretas de obter informação sobre esses sistemas através do agente.

Mitigação: Os agentes de IA devem ter acesso a sistemas apenas quando necessário para prevenir estes tipos de ataques. A comunicação entre o agente e o sistema também deve ser segura. Implementar autenticação e controlo de acesso é outra forma de proteger esta informação.

Sobrecarga de Recursos e Serviços

Descrição: Os agentes de IA podem aceder a diferentes ferramentas e serviços para completar tarefas. Atacantes podem usar essa capacidade para atacar esses serviços enviando um volume elevado de pedidos através do Agente de IA, o que pode resultar em falhas no sistema ou custos elevados.

Mitigação: Implemente políticas para limitar o número de pedidos que um agente de IA pode fazer a um serviço. Limitar o número de interações e pedidos ao seu agente de IA é outra forma de prevenir estes ataques.

Contaminação da Base de Conhecimento

Descrição: Este tipo de ataque não tem como alvo o agente de IA diretamente, mas sim a base de conhecimento e outros serviços que o agente de IA utiliza. Isto pode envolver corromper os dados ou informação que o agente de IA utilizará para completar uma tarefa, levando a respostas enviesadas ou não intencionais para o utilizador.

Mitigação: Realize verificações regulares dos dados que o agente de IA utilizará nos seus fluxos de trabalho. Assegure que o acesso a estes dados é seguro e só alterado por indivíduos de confiança para evitar este tipo de ataque.

Erros em Cascata

Descrição: Os agentes de IA acedem a várias ferramentas e serviços para completar tarefas. Erros causados por atacantes podem levar à falha de outros sistemas ligados ao agente de IA, tornando o ataque mais alargado e difícil de resolver.

Mitigação: Uma forma de evitar isto é fazer o Agente de IA operar num ambiente restrito, como realizar tarefas num container Docker, para impedir ataques diretos ao sistema. Criar mecanismos de fallback e lógica de nova tentativa quando certos sistemas respondem com erro é outra forma de prevenir falhas maiores no sistema.

Humano no Loop

Outra forma eficaz de construir sistemas de Agente de IA confiáveis é usar um humano no loop. Isto cria um fluxo onde os utilizadores podem fornecer feedback aos Agentes durante a execução. Os utilizadores atuam essencialmente como agentes num sistema multi-agentes ao fornecer aprovação ou terminar o processo em execução.

Humano no Loop

Aqui está um snippet de código usando o Microsoft Agent Framework para mostrar como este conceito é implementado:

import os
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

# Criar o fornecedor com aprovação humana no ciclo
provider = FoundryChatClient(
    project_endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
    model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
    credential=AzureCliCredential(),
)

# Criar o agente com uma etapa de aprovação humana
response = provider.create_response(
    input="Write a 4-line poem about the ocean.",
    instructions="You are a helpful assistant. Ask for user approval before finalizing.",
)

# O utilizador pode rever e aprovar a resposta
print(response.output_text)
user_input = input("Do you approve? (APPROVE/REJECT): ")
if user_input == "APPROVE":
    print("Response approved.")
else:
    print("Response rejected. Revising...")

Conclusão

Construir agentes de IA confiáveis requer um design cuidadoso, medidas robustas de segurança e iteração contínua. Ao implementar sistemas estruturados de meta-prompting, compreender potenciais ameaças e aplicar estratégias de mitigação, os desenvolvedores podem criar agentes de IA que são seguros e eficazes. Além disso, incorporar uma abordagem de humano no loop garante que os agentes de IA permaneçam alinhados com as necessidades do utilizador enquanto minimizam riscos. À medida que a IA continua a evoluir, manter uma postura proativa em segurança, privacidade e considerações éticas será fundamental para fomentar confiança e fiabilidade em sistemas impulsionados por IA.

Exemplos de Código

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