ИИ-агенты попадают в продакшн быстрее, чем собирается совет по изменениям, а Copilot с доступом ко всему тенанту «только для теста» разворачивается в один клик. В этом выпуске на реальных случаях в LangChain4j и Copilot Studio разобрано, что ломается из-за prompt injection, слишком широких коннекторов и пробелов в аудите, и какие решения действительно работают.Что вы узнаете:Защита от prompt injection: списки разрешённых инструментов, обязательный вывод по JSON Schema, фильтры шаблонов для секретов и заблокированные системные промптыКоннекторы с избыточными правами: отдельный субъект-служба на каждого агента, минимальные привилегии, раздельные среды и группы безопасности со сроком действияПолная прослеживаемость: структурированные журналы, сквозные идентификаторы корреляции, хеши содержимого и чёткие SLA храненияМодель RBAC для агентов с четырьмя ролями — читатель, исполнитель, писатель и администратор — плюс процесс согласования и автоматическое истечение доступаПолитики DLP и чек-лист red teaming с проверками в CI, которые останавливают релиз без схемы или с охватом всего тенантаДля администраторов Microsoft 365 и Copilot Studio, разработчиков ИИ-агентов и специалистов по безопасности и соответствию, которым нужно контролируемо выводить агентов в продакшн.Этот выпуск — русская версия с ИИ-дубляжом анимированного видео из M365 Show от Microsoft MVP Мирко Петерса.▶ Смотреть видео: https://youtu.be/jQ1PknmZ54M🎧 Другие выпуски: https://www.m365.fm🎤 M365Con — бесплатная онлайн-конференция по Microsoft: https://m365con.net💼 Мирко Петерс в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.