Aegisora

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Aegisora · Programação

Aegisora é um plano de controle em tempo de execução para agentes de IA que fica entre um agente e suas ferramentas, verificando cada chamada ao modelo e cada invocação de ferramenta antes de rodar. Em vez de pedir que o modelo se comporte, ele aplica políticas no momento da execução: bloqueia ações arriscadas, exige aprovação humana acima de um limite definido e registra cada decisão com evidência criptográfica. Equipes que constroem agentes autônomos usam o produto para manter a autonomia dentro de limites definidos.

Prévia da interface de Aegisora

Sobre Aegisora

O que é o Aegisora

Aegisora é um plano de controle em tempo de execução para agentes de IA. Ele se conecta ao caminho entre um agente e as ferramentas que ele chama, e decide o que é permitido antes que qualquer coisa aconteça. A proposta é simples: pare de tratar a segurança como algo que você torce para o modelo seguir e comece a tratá-la como um portão que a requisição precisa atravessar. São barreiras de segurança para agentes que vivem no tempo de execução, não no prompt.

O produto mira a lacuna que aparece quando os agentes recebem permissões reais. Um agente ligado a um banco de dados, a uma API de pagamentos ou a um shell pode causar dano real em uma única chamada ruim. A resposta do Aegisora é a interceptação. Ele rastreia cada execução, avalia contra a sua política e devolve permitir, bloquear ou pendente para revisão humana.

O limite principal é o escopo. O Aegisora governa ações; ele não deixa um agente mais inteligente nem conserta um fluxo de trabalho mal projetado. Então o que acontece quando você liga um agente a um banco de dados em produção e ele improvisa? A configuração também parte do princípio de que você se sente à vontade com código, já que os pontos de entrada atuais são SDKs para Python e TypeScript, não um painel de arrastar e soltar. Se a sua equipe não sabe escrever regras de política, o valor aqui é difícil de alcançar.

Como começar

  1. Cadastre-se no site do Aegisora e obtenha acesso ao SDK.
  2. Instale o SDK para a sua stack (pip install aegisora-deepagents para Python, ou o pacote npm para TypeScript).
  3. Inicialize o guard com uma identidade para o agente e um conjunto de políticas, como bloquear dados pessoais ou exigir aprovação acima de um limite de gasto.
  4. Envolva a execução de tarefas do seu agente para que cada chamada passe pelo guard.
  5. Revise os rastros e as decisões de política na plataforma, depois ajuste as regras conforme aprende o que o seu agente realmente faz.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Aegisora.

Plano gratuitoSim
Planos pagosUnknown
PlataformaWeb, Python SDK, TypeScript SDK
DesenvolvedorAegisora
CategoriaProgramação
Data de lançamentoJan 2025
Última atualizaçãoSep 2025
Visitas ao site316
Ranking global do siteN/A
Disponibilidade da APISim

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Engenheiros de plataforma e backend
  • Responsáveis por segurança e conformidade
  • Startups que implantam agentes voltados ao cliente

Tarefas

  • Bloquear a saída de dados pessoais por meio de uma chamada de ferramenta
  • Colocar ações de alto valor sob revisão humana
  • Rastrear execuções do agente para depurar
  • Rodar avaliações sobre prompts

Cenários

  • Lançar um agente que toca pagamentos ou dados de produção
  • Auditar o comportamento do agente após um incidente
  • Testar um prompt novo antes do lançamento

Principais recursos

Interceptação antes da execução

O Aegisora verifica cada invocação de ferramenta antes de rodar, não depois. Esse momento é tudo. Um bloqueio falso custa uma nova tentativa; uma chamada destrutiva que passa custa dados. O guard devolve uma decisão, e chamadas bloqueadas nunca chegam à ferramenta. Essa interceptação de chamadas de ferramentas é o que o separa de ferramentas que só reportam o problema depois que ele já ocorreu.

Controles baseados em políticas

Você define regras como RequireApproval ou BlockPII, e o tempo de execução as aplica. A ideia aqui é que a política decide, não o modelo. Isso importa quando o modelo foi convencido a fazer algo que não deveria, já que uma instrução no nível do prompt pode ser contornada na conversa e uma política rígida não. É privilégio mínimo para agentes, aplicado no momento da ação.

Registros de auditoria criptográficos

Cada decisão entra em um registro projetado para ser à prova de adulteração. Para equipes que ouvem "o que o agente fez às 3 da manhã", é essa parte que responde. Ela transforma uma afirmação vaga sobre segurança em um registro que você pode entregar a outra pessoa.

Traços de execução completos

Agentes raramente falham duas vezes do mesmo jeito. O Aegisora mostra o prompt, o modelo e a ferramenta por trás de cada resultado, para você rastrear um resultado ruim até a origem em vez de adivinhar qual passo saiu do trilho. É observabilidade de agentes com dentes.

Execuções de avaliação

Você pode rodar avaliações automáticas em milhares de traços e comparar com uma linha de base. O uso prático é comparar dois prompts antes de lançar a mudança, em vez de descobrir em produção que o novo é pior.

Stack em várias peças

O Aegisora se divide em Core (construir agentes), Engine (observabilidade e avaliação) e Shield (gateway de implantação com sandboxes e tratamento de credenciais). Você pode adotar uma peça de cada vez. Ainda assim, funcionam melhor juntas.

Cobertura de frameworks e linguagens

Os SDKs cobrem Python e TypeScript, com ganchos para frameworks de agentes comuns. Isso significa que você pode adicionar o guard a uma configuração existente em vez de reconstruir tudo em torno de um framework novo.

Prós e contras

Prós

  • Aplica limites no momento da execução, então um modelo não consegue convencer ninguém a passar por cima de uma regra.
  • Mantém registros de auditoria assinados que se sustentam quando você precisa explicar o comportamento de um agente.
  • Deixa você pausar ações de alto valor para aprovação humana em vez de bloqueá-las de imediato.
  • Divide-se em camadas de construir, observar e proteger, então você pode começar por uma.
  • A integração baseada em SDK evita que você reconstrua seu agente do zero.

Contras

  • Sem preços públicos, então você precisa falar com a equipe antes de conseguir orçar o produto.
  • A configuração pressupõe conhecimento de programação, e não há um caminho de clicar para configurar sem desenvolvedores.
  • Ele governa ações, mas não conserta um fluxo de trabalho de agente mal projetado por baixo.
  • Boa parte do detalhe vive na documentação e nas referências do SDK, então conte com ler antes de lançar.

Perguntas frequentes

Ele intercepta as chamadas ao modelo e às ferramentas de um agente de IA antes de executarem, verifica cada uma contra a sua política e permite, bloqueia ou segura para aprovação humana. Toda decisão é registrada.

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