Arquitetando Agentes Confiáveis: Transformando Grafos de Conhecimento em Motores de Política Segura

Você deu aos seus agentes de IA acesso ao grafo de conhecimento. Agora eles podem responder a qualquer coisa, fundamentados em dados reais, sem alucinações. Problema resolvido, certo? Não exatamente. O que acontece quando alguém pede ao agente para resumir arquivos confidenciais de RH? Ou puxar o salário do CEO? E se um agente deletar um ativo crítico e você não tiver ideia do porquê? E como isso tudo cumpre com o GDPR ou CCPA? A segurança é a parte que a maioria das equipes ignora ao construir IA baseada em conhecimento. E quando elas pensam nisso, recorrem ao controle de acesso baseado em funções, que silenciosamente se transforma em uma confusão de explosão de funções e permissões excessivas. Essa é uma combinação ruim com IA, onde o comportamento é dinâmico e difícil de prever. Nesta sessão, você aprenderá como transformar seu próprio grafo em um motor de política que seus agentes realmente podem confiar. Nós cobrimos: Por que dados conectados aumentam as apostas de segurança para IA agentic Por que RBAC falha e o que usar em vez disso Como aplicar seu grafo como contexto de segurança Padrões reais que você pode usar hoje: MCP, A2A, OAuth2 e o novo padrão de autorização AuthZEN. Convidado: Alex Babeanu ( https://www.linkedin.com/in/ababeanu/ ) #neo4j #bancodadosgrafo #iaagentic #camadadeconhecimento #grafodeconhecimento #graphrag #AgentesIA