Live-Intercepts für Aktionen von KI-Agenten
Ein Live-Intercept ist ein Entscheidungspunkt zwischen der vorgeschlagenen Aktion eines Agenten und dem System, das sie ausführen würde. Der Intercept normalisiert die Aktion, bewertet Berechtigung und Richtlinie und setzt das Ergebnis früh genug durch, um die Nebenwirkung zu kontrollieren.
KLA Runtime kann vorhandene Agenten über SDK-Prüfpunkte steuern oder Ausführungen über einen verwalteten Endpunkt entgegennehmen. Beide Muster wenden eine Entscheidung vor dem Tool-Aufruf an und korrelieren die resultierende Wirkung.
- 01AgentenabsichtKundendatensatz exportieren
- 02Live-Interceptdata.export · production-eu
- 03Durchgesetztes Ergebnisblock · Grenze überschritten
- 04ZielsystemKeine Exportanfrage eingegangen
- Kontrollpunkt
- Vor der Nebenwirkung
- Integration
- SDK-Prüfpunkt oder Executions API
- Entscheidungseingaben
- Identität, Berechtigung, Richtlinie und Kontext
- Korrelierte Ausgabe
- Tool-Ergebnis oder verhinderte Aktion
01: Konzept
So funktionieren Live-Intercepts im Betrieb
Ein Intercept wird zu einer zuverlässigen Kontrolle, wenn seine Aktionsgrenze, sein Fehlerverhalten und sein Nachweisvertrag explizit sind.
Ein Live-Intercept ist ein Entscheidungspunkt zwischen der vorgeschlagenen Aktion eines Agenten und dem System, das sie ausführen würde. Der Intercept normalisiert die Aktion, bewertet Berechtigung und Richtlinie und setzt das Ergebnis früh genug durch, um die Nebenwirkung zu kontrollieren.
- Den Prüfpunkt an der Nebenwirkung platzieren
- Hilfreiche Grenzen liegen unmittelbar vor Tool-Aufrufen, Schreibvorgängen, Zahlungen, Nachrichten, Process-Übergängen und dem Zugriff auf sensible Daten.
- Die vorgeschlagene Aktion konsistent beschreiben
- KLA bewertet eine stabile Decision Request mit Akteur, Aktion, Ressource, Parametern, Umgebung und Geschäftskontext.
- Das Ergebnis im Anforderungspfad durchsetzen
- Allow setzt fort, warn setzt mit einem erfassten Signal fort, require approval hält an und block beendet die gesteuerte Aktion, bevor das Zielsystem aufgerufen wird.
- Die nachgelagerte Wirkung korrelieren
- Die Tool-Antwort und der resultierende Zustand werden an denselben Lineage Record angehängt, damit der Betrieb die Kontrolle und das tatsächliche Ergebnis prüfen kann.
02: KLA-Implementierung
So implementiert KLA Live-Intercepts
KLA unterstützt zwei Integrationsmuster, die dasselbe Richtlinien-, Genehmigungs- und Nachweismodell teilen.
- 01
Die Aktionsgrenze instrumentieren
Govern in Place fügt SDK-Prüfpunkte zu vorhandenem Agentencode hinzu. Run through KLA leitet Ausführungen über die verwaltete Laufzeitoberfläche.
Ergebnis · Gesteuerte Grenze
- 02
Eine Decision Request öffnen
Der Prüfpunkt sendet eine normalisierte Aktion und ihren Laufzeitkontext an die KLA Policy Engine.
Ergebnis · Korrelierte Anfrage
- 03
Das Laufzeitergebnis anwenden
Die Integration setzt die Aktion entsprechend dem zurückgegebenen Richtlinienergebnis fort, signalisiert, hält an oder beendet sie.
Ergebnis · Durchgesetzte Entscheidung
- 04
Den Ausführungsdatensatz abschließen
KLA verknüpft Tool-Antwort, gegebenenfalls menschliche Entscheidung, resultierenden Zustand, Zeitablauf und Integritätsmetadaten.
Ergebnis · Abgeschlossener Lineage Record
Beispiel · Export von Kundendaten
Ein unzulässiger Export endet an der Aktionsgrenze
Ein Betriebsagent fordert einen Massenexport an, der Datensätze außerhalb seiner genehmigten regionalen Data Boundary enthält.
Das Data Warehouse erhält keine Exportanfrage. Der Agent erhält ein strukturiertes Blockergebnis und einen Behebungsgrund, mit dem er die Anfrage eingrenzen kann.
- Tool-Aufruf vorgeschlageneingegangen
warehouse.export · 18.420 Kundendatensätze · production-eu
- Grenzprüfung fehlgeschlagenblockiert
1.308 Datensätze außerhalb von data-boundary-eu-customer-support
- Aktion blockiertblockiert
warehouse.export verhindert · Behebungshinweis an Agent zurückgegeben
- Intercept erfassterfasst
Richtlinie, Berechtigungssnapshot, Parameter und verhindertes Ergebnis versiegelt
04: Nachweisdatensatz
Was KLA zur Prüfung erfasst
Der Intercept-Datensatz weist nach, welche Aktion vorgeschlagen wurde, welche Kontrolle sie bewertete und ob eine Nebenwirkung das Zielsystem erreichte.
| Datensatzebene | Erfasster Nachweis | Prüfzweck |
|---|---|---|
| Vorgeschlagene Aktion | Agent, Tool, Vorgang, Parameter, Ressource und Geschäftskontext | Die exakt angeforderte Nebenwirkung definieren |
| Laufzeitgrenze | Tenant, Umgebung, Process, Release, Prüfpunkt und Korrelations-IDs | Den Intercept im bereitgestellten Ausführungspfad lokalisieren |
| Kontrollentscheidung | Berechtigungssnapshot, Richtlinienversion, Ergebnis, Begründungscodes und Zeitablauf | Zeigen, wie die Laufzeit die Aktion entschieden und durchgesetzt hat |
| Operative Wirkung | Zustand des Tool-Aufrufs, Antwortreferenz, Zustand vor und nach der Aktion oder verhindertes Ergebnis | Prüfen, was das nachgelagerte System erreicht hat |
05: Verbundene Kontrollen
Dem vollständigen Governed-Aktionspfad folgen
Die vier Konzepte wirken bei einer Aktion zusammen. Fahren Sie mit der Kontrolle fort, die Ihrer nächsten Frage am nächsten liegt.
06: Technische Referenzen
Die genauen Datensätze hinter dieser Kontrollebene lesen
Diese Referenzen stützen die Aussagen auf dieser Konzeptseite und verbinden das Runtime-Verhalten mit veröffentlichten Schemas und Beispielen.
07: FAQ
Fragen zu Live-Intercepts
Definitionen, Runtime-Verhalten, Integration und Nachweisgrenzen für diese Kontrollebene.
- Was ist ein Live-Intercept für einen KI-Agenten?
- Ein Live-Intercept ist ein Laufzeitentscheidungspunkt zwischen einer vorgeschlagenen Agentenaktion und dem Tool oder System, das sie ausführen würde. Er bewertet die Aktion und setzt vor der Nebenwirkung ein Ergebnis als allow, warn, hold oder block durch.
- Wie unterscheidet sich ein Live-Intercept von Observability?
- Observability erfasst Systemverhalten zur Analyse. Ein Live-Intercept nimmt am Ausführungspfad teil und kann eine vorgeschlagene Aktion steuern, bevor sie das nachgelagerte System erreicht. KLA erfasst den Intercept außerdem als Execution Lineage.
- Wo sollte ein Team Prüfpunkte platzieren?
- Platzieren Sie Prüfpunkte unmittelbar vor folgenreichen Grenzen wie Tool-Aufrufen, Datenbankschreibvorgängen, Zahlungen, ausgehenden Nachrichten, Process-Übergängen und Zugriff auf sensible Daten.
- Kann KLA einen vorhandenen Agenten direkt steuern?
- Ja. Govern in Place verwendet SDK-Prüfpunkte um ausgewählte Aktionen in der aktuellen Laufzeit. Teams können auch Run through KLA über einen verwalteten Ausführungsendpunkt verwenden. Beide Muster nutzen dieselben Richtlinien und dasselbe Nachweismodell.
- Was geschieht, wenn die KLA Policy Engine block zurückgibt?
- Die Integration verhindert den gesteuerten Tool-Aufruf oder die Nebenwirkung und gibt ein strukturiertes Ergebnis mit Begründungscodes zurück. Die blockierte Anfrage und das verhinderte Ergebnis verbleiben im Lineage Record.
Mit einer Aktion beginnen
Die Aktionsgrenze finden, die einen Live-Intercept benötigt
Verfolgen Sie gemeinsam mit dem Team einen folgenreichen Process von der Agentenabsicht bis zur nachgelagerten Wirkung und platzieren Sie den ersten KLA-Prüfpunkt.