01 · Контур трансформации
Интерактивная карта: как пройти от бизнес-задачи к промышленному ИИ-решению — с данными, интеграциями, измеримым качеством, безопасностью и контролем стоимости.
Переключите перспективу: содержание остаётся единым, меняется вопрос, с которого начинается чтение.
LLM не равна агенту. Добавление автономности повышает возможности — и одновременно требования к правам, контролю, тестированию и отказоустойчивости.
Шесть технологических слоёв. Безопасность, governance, observability/evals и FinOps проходят через каждый слой, а не добавляются в конце.
Нажмите на цветной блок карты — справа откроется пояснение. Карту можно прокручивать по горизонтали.
Послойный разбор
Отметьте компоненты своей системы. Если агент умеет действовать, но не имеет управляемых прав, approval и аудита — это не production, а рискованный прототип.
Это дополняющие, а не взаимозаменяемые протоколы. И ни один из них сам по себе не решает задачи доверия, авторизации и контроля действий.
Контекст и инструменты
Host управляет изолированными client-соединениями с MCP servers. Серверы предоставляют resources, prompts и tools; стороны согласуют capabilities.
Используйте для стандартизации подключения контекста и действий. Проверяйте актуальную версию спецификации.Сотрудничество агентов
Независимые агенты обнаруживают возможности через Agent Card, обмениваются messages и artifacts и ведут stateful lifecycle задач.
Используйте для межагентного взаимодействия. Нужны политика доверия, identity, auth и трассировка.Защищать нужно не только модель. Атака может прийти через данные, retrieved content, инструмент, другого агента, зависимость или сгенерированный вывод.
Инструкции прячутся в запросе или внешнем контенте.
Контроль: границы доверия, изоляция инструкций, ограничение tools, approval.Система получает больше действий и прав, чем нужно задаче.
Контроль: least privilege, scoped tokens, allowlist, limits, kill switch.Компрометированы модель, данные, embeddings, MCP server или зависимость.
Контроль: provenance, подпись, SBOM/MBOM, сканирование, мониторинг.Сгенерированный вывод напрямую исполняется или попадает в другой контур.
Контроль: schema validation, escaping, sandbox, policy enforcement.Чувствительные данные попадают в prompt, логи, память или внешний API.
Контроль: classification, DLP, minimization, retention и access policy.Цикл агента создаёт неограниченные расходы или отказ в обслуживании.
Контроль: budgets, rate limits, max steps, timeout, circuit breaker.Каждый этап заканчивается доказательством, а не обещанием. Если gate не пройден — решение не становится промышленным только из-за хорошей демонстрации.
Устойчивые концепции отделены от быстро меняющихся версий протоколов, моделей, продуктов и регулирования.
Проверено · 12.08.2026
Профиль рисков генеративного ИИ к AI RMF.
Официальная публикацияОсновные классы угроз приложениям на базе LLM.
Официальный проектАрхитектура host–client–server, resources, prompts, tools и capability negotiation.
Актуальная спецификацияAgent Cards, task lifecycle, messages и artifacts для взаимодействия агентов.
Core concepts