ИИ-агенты, имея доступ к конфиденциальным данным и возможность инициировать действия, представляют собой как возможности для повышения производительности, так и значительные новые проблемы безопасности. Подавляющее большинство технических лидеров считают безопасность и управление основными препятствиями для масштабирования ИИ-инференса. Традиционные модели безопасности недостаточны из-за принципиально измененного ландшафта угроз, вызванного автономными рабочими процессами. Предоставление агентам необходимого доступа при сохранении безопасности — это сложный баланс, часто называемый "агентским парадоксом". Недостаточная безопасность для доступа агентов к нескольким системам является основной проблемой, препятствующей более широкому внедрению. Агенты расширяют поверхность атаки и создают новые угрозы, такие как отравление инструментов и косвенная инъекция подсказок. Обеспечение безопасности агентов требует перехода от исключительно предотвращения взломов к проверке происхождения данных. Организации все чаще используют полнофункциональные облачные платформы для получения контроля и управления рисками, причем соответствие требованиям к данным является основным фактором. Фреймворки и специализированные платформы обеспечивают безопасный по умолчанию дизайн, надежное управление агентами и контроль "человек в цикле" для критически важных действий. В конечном итоге, сильное управление, интегрированное в единую основу безопасности, позволяет организациям уверенно развертывать агентов и безопасно внедрять инновации.