La generación aumentada por recuperación tradicional plantea una pregunta relativamente predecible:
¿Qué información debemos recuperar para esta solicitud?
RAG agéntico cambia la pregunta.
Un agente de IA puede decidir si recuperar la información, qué buscar, qué fuente consultar, si la evidencia es suficiente, si volver a buscar y qué hacer con el resultado.
La recuperación deja de comportarse como un paso fijo en un proceso de IA.
Se convierte en una decisión.
Eso hace que RAG agente Es más capaz que la generación aumentada por recuperación tradicional. Además, cambia el modelo de seguridad.
Una aplicación RAG estándar podría buscar en una base de conocimientos aprobada y devolver varios pasajes relevantes. Un sistema RAG con capacidad de agente puede dividir una pregunta en subproblemas, buscar en varios sistemas, reformular consultas, seguir la información de una fuente a otra, invocar API o herramientas y continuar hasta que considere que tiene suficiente evidencia.
Por lo tanto, la cuestión de la seguridad empresarial se convierte en:
¿Qué ocurre cuando la IA decide qué datos empresariales necesita, determina dónde encontrarlos, los recupera mediante identidades de máquina y permisos heredados, y luego utiliza esa información para tomar otra decisión o realizar una acción?
Esa es la conversación más profunda que hay detrás de RAG con agentes.
Las organizaciones necesitan garantizar algo más que la precisión de la recuperación. Necesitan gobernar la datos, identidades, permisos, fuentes, consultas, herramientas, acciones, linaje, políticas y actividad detrás de la recuperación autónoma.
RAG de agentes: Conclusiones clave
- Agentic RAG hace que la recuperación sea dinámica. Los agentes de IA pueden decidir cuándo buscar, qué buscar, qué fuente utilizar, si los resultados son suficientes y si es necesario un paso adicional de recuperación.
- El RAG con agente no es simplemente RAG más un agente. La recuperación pasa a formar parte de un ciclo de razonamiento autónomo en lugar de ser un paso fijo de pregeneración.
- Cada recuperación se convierte en una decisión de acceso. La seguridad debe tener en cuenta al usuario solicitante, la identidad del agente, los permisos de origen, los datos confidenciales, el acceso heredado y la finalidad comercial.
- Los múltiples pasos de recuperación multiplican la superficie de seguridad. Los agentes pueden buscar en diferentes repositorios, API, bases de datos, almacenes de vectores, sitios web y aplicaciones durante una misma tarea.
- La recuperación de información por parte del agente puede conducir directamente a la acción. La información recuperada puede influir en las llamadas a la API, los mensajes, los cambios en los registros, las transacciones, los flujos de trabajo u otros comportamientos de los agentes.
- BigID conecta la recuperación autónoma con la seguridad basada en datos. BigID ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales de IA, gestionar las identidades y los permisos de la IA, rastrear el origen, proteger las indicaciones, supervisar la actividad y reducir la exposición en toda la IA RAG y la IA con agentes.
¿Qué es Agentic RAG?
Agentic RAG es una arquitectura de generación aumentada por recuperación en la que un agente de IA controla dinámicamente el proceso de recuperación en lugar de depender de un flujo de trabajo fijo de recuperación y posterior generación.
El agente puede decidir:
- Si es necesario recuperarlo
- Qué información necesita
- Cómo reescribir o descomponer una pregunta
- ¿Qué fuente o herramienta de recuperación consultar?
- Si la evidencia recuperada responde a la pregunta
- Si es necesaria otra búsqueda
- Cuando existe suficiente evidencia para generar una respuesta
- Si debería seguir otra herramienta o acción
Esto hace que la recuperación sea iterativa en lugar de lineal.
Google Research describe Agentic RAG como un enfoque multiagente que divide las preguntas empresariales complejas en búsquedas más pequeñas y recopila de forma iterativa el contexto necesario. De manera similar, Microsoft Research describe AgenticRAG como un enfoque que proporciona a un modelo de razonamiento herramientas de búsqueda, navegación y análisis para que pueda recuperar y evaluar evidencia de forma autónoma.
Investigación de Google y Investigación de Microsoft Ambos publicaron trabajos importantes sobre recuperación de información basada en agentes en 2026, lo que indica un cambio de la recuperación de información estática basada en RAG hacia la recuperación de información empresarial basada en el razonamiento.
Agentic RAG transforma la recuperación, que antes era un paso predeterminado en un proceso automatizado, en una capacidad que la IA puede analizar y controlar.
Recuperación autónoma segura
Sepa qué puede buscar, recuperar, acceder y actuar la IA.
Conecte los sistemas RAG y los agentes de IA con datos confidenciales, identidades, permisos heredados, linaje, avisos, actividad y políticas a lo largo de toda la ruta de recuperación.
RAG con agentes frente a RAG tradicional
La diferencia va más allá de añadir otro componente de IA.
| Capacidad | RAG tradicional | RAG agencial |
|---|---|---|
| flujo de recuperación | Paso de recuperación predeterminado | Bucle de razonamiento y recuperación dinámico |
| Planificación de consultas | Normalmente una consulta o una transformación fija | El agente puede descomponer, reescribir y generar consultas de seguimiento. |
| Fuentes | A menudo un índice o corpus definido | Se puede seleccionar entre bases de datos, API, herramientas de búsqueda, almacenes de vectores, aplicaciones y sitios web. |
| Evaluación | Generar a partir de los resultados recuperados | Evaluar las pruebas y recuperarlas de nuevo si es necesario. |
| Razonamiento | Principalmente generación sobre contexto recuperado | Planificación, recuperación, reflexión, selección de herramientas y síntesis. |
| Comportamiento | A menudo se detiene en la generación de respuesta. | Puede transferir el conocimiento recuperado a las herramientas de los agentes y a los flujos de trabajo empresariales. |
| Implicaciones de seguridad | Proteja la ruta de recuperación definida. | Gestionar la recuperación dinámica, las identidades múltiples, el cambio de fuentes, el acceso a las herramientas y las acciones posteriores. |
El RAG tradicional recupera el contexto. El RAG con agentes razona sobre la recuperación.
Cómo funciona Agentic RAG
El bucle de recuperación de agentes
La recuperación se convierte en un proceso de razonamiento.
Interpretar el objetivo y el contexto disponible.
Divide la tarea en necesidades de información.
Elige una fuente o herramienta y busca.
Determinar si la evidencia es suficiente
Vuelva a buscar, cambie la fuente o refine la consulta.
Generar una respuesta o invocar otro flujo de trabajo
El bucle puede ejecutarse una sola vez.
También puede ejecutarse varias veces en diferentes sistemas empresariales.
Por ejemplo, un agente que responde a una pregunta sobre riesgos de proveedores podría:
- Buscar en el inventario de un proveedor.
- Identifique al proveedor correspondiente.
- Recuperar su evaluación de seguridad.
- Busque en un repositorio de contratos las cláusulas aplicables.
- Consulta el sistema de privacidad para conocer las categorías de datos implicadas.
- Compare los resultados con una política interna.
- Generar una recomendación.
- Cree una tarea de remediación si es necesario.
Ese flujo de trabajo proporciona información más útil que una simple búsqueda semántica.
También genera varias decisiones de acceso, datos y acciones dentro de una misma solicitud.
¿Por qué las empresas se están moviendo hacia el RAG con agentes?
El método RAG tradicional funciona bien cuando una sola búsqueda puede responder a una pregunta razonablemente clara.
Las cuestiones empresariales a menudo no funcionan de esa manera.
Pueden requerir información de múltiples sistemas, razonamiento intermedio, validación de fuentes, preguntas de seguimiento o dependencias entre los hallazgos.
Agentic RAG puede ayudar con:
- Investigación en múltiples etapas
- Búsqueda empresarial entre sistemas
- Análisis de políticas
- Investigaciones de seguridad
- Análisis financiero
- Investigación jurídica
- Flujos de trabajo de atención al cliente
- Análisis de cumplimiento
- Solución de problemas técnicos
- Análisis de datos
La ventaja reside en darle al agente mayor libertad para encontrar la información que necesita.
El problema de seguridad surge exactamente de lo mismo.
El mayor error de concepto: Agentic RAG no es solo una mejor búsqueda.
Gran parte del debate actual centra la metodología RAG con enfoque en la calidad de la recuperación.
Eso importa. Está incompleto.
Una vez que un sistema de IA puede decidir de forma independiente qué fuentes consultar, los equipos de seguridad también necesitan saber:
- ¿Qué fuentes puede consultar el agente?
- ¿Qué identidad utiliza el agente para cada consulta?
- Si la persona que realiza la solicitud podría acceder a la misma información directamente.
- Si un resultado de recuperación cambia la siguiente decisión de acceso
- Si los permisos de origen se conservan tras la indexación
- Si el agente puede combinar información de repositorios controlados por separado.
- ¿Qué datos sensibles se acumulan dentro del contexto de trabajo del agente?
- Si el agente puede pasar la información recuperada a otra herramienta.
- Si otro agente recibe esa información
- ¿Qué sucede después de que finaliza el bucle de recuperación?
Agentic RAG no se limita a mejorar la búsqueda.
Esto otorga a la IA una mayor discreción sobre cómo descubre y utiliza la información empresarial.
El modelo RAG de agencia cambia el significado de la autorización.
La búsqueda empresarial tradicional suele evaluar una identidad frente a una solicitud de recuperación.
Los flujos de trabajo basados en agentes pueden implicar varias identidades y vías de acceso:
- El humano que solicita la tarea
- La identidad de la aplicación de IA
- Un identidad del agente
- Una cuenta de servicio
- Una credencial de API
- Una concesión OAuth
- Un rol en la nube
- A identidad de máquina
- Un segundo agente que recibe trabajo delegado
Eso crea una distinción crucial:
La persona que solicitó la información puede no ser la misma que la obtuvo.
Un empleado con acceso limitado podría utilizar un agente de IA cuya cuenta de servicio de backend tenga amplio acceso a los repositorios de la empresa.
Si el sistema recupera información a través de la cuenta de servicio sin conservar el contexto de autorización del empleado, la IA puede crear una vía no deseada que elude los permisos existentes.
Gobernanza del acceso a la IA Ayuda a las organizaciones a conectar agentes de IA, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, permisos, actividad y datos confidenciales para que los equipos puedan identificar dónde el acceso autónomo excede las necesidades comerciales legítimas.
¿Cuáles son los riesgos de seguridad de Agentic RAG?
1. Sobre-recuperación autónoma
Un flujo de trabajo RAG tradicional recupera datos del corpus definido por la aplicación.
Un agente puede determinar que necesita información adicional y buscar en otra fuente.
Esa flexibilidad puede convertirse en una recuperación excesiva de información cuando el agente accede a información confidencial que no se ajusta al propósito comercial previsto.
2. Permisos excesivos del agente
Los agentes acceden con frecuencia a los recursos empresariales a través de aplicaciones, API, cuentas de servicio, conectores, roles en la nube y otras identidades de máquina.
Si esas identidades cuentan con permisos amplios, una tarea de investigación aparentemente sencilla puede dar acceso a muchos más datos de los que los equipos esperan.
Permisos de IA heredados Por lo tanto, se convierten en una parte importante de la seguridad RAG basada en agentes.
3. Combinación de datos de diferentes fuentes
Cada fuente de datos individual puede aplicar los controles de acceso adecuados.
La recuperación de información basada en agentes puede combinar información de diferentes fuentes.
Esa agregación puede producir un resultado preciso incluso cuando ninguna recuperación individual parece problemática.
Por ejemplo, un agente podría combinar información de los empleados, registros financieros, datos organizativos e información pública para deducir algo más sensible que lo que contiene cualquiera de las fuentes por separado.
4. Inyección de aviso indirecta
Cada nueva recuperación añade una nueva oportunidad para que el contenido no confiable entre en el contexto de la IA.
Una instrucción maliciosa puede ocultarse dentro de un documento, sitio web, correo electrónico, ticket, registro de base de datos, respuesta de API u otra fuente recuperada.
El RAG con agentes puede hacer que este riesgo sea más dinámico porque el agente elige qué recuperar a continuación.
Inyección inmediata indirecta Por lo tanto, puede influir no solo en la respuesta generada, sino también en la recuperación posterior o en las decisiones sobre las herramientas utilizadas.
5. Acumulación de contexto sensible
Un agente puede recopilar información a través de varios pasos de recuperación antes de producir una respuesta.
El contexto acumulado puede contener información más sensible que cualquier resultado de recuperación individual.
Los equipos deben tener en cuenta qué información permanece en las indicaciones, la memoria, los registros, los blocs de notas, el historial de conversaciones, el estado del agente y los sistemas posteriores.
6. Base de datos de vectores e índice de riesgo
La recuperación de información basada en agentes sigue dependiendo en gran medida de índices, incrustaciones, bases de datos vectoriales, infraestructura de búsqueda y metadatos de origen.
La información sensible o inapropiada puede ingresar a estas capas mucho antes de que un agente emita una consulta.
BigID introdujo el escaneo de bases de datos vectoriales para ayudar a las organizaciones a identificar información sensible y regulada dentro de la infraestructura de recuperación de IA.
Obtenga más información sobre la seguridad de las bases de datos vectoriales..
7. Envenenamiento de datos
Los agentes pueden basarse en las pruebas recuperadas para decidir qué buscar a continuación.
Por lo tanto, los datos de origen manipulados o de baja calidad pueden influir en todo un proceso de razonamiento, en lugar de en una sola respuesta.
Las organizaciones necesitan control sobre la propiedad, la procedencia, la calidad, la integridad y los cambios en los datos que permiten la recuperación de información por parte de los agentes.
8. Mal uso de herramientas y API
La terapia RAG con agentes puede continuar incluso después de la recuperación.
Un agente puede utilizar lo que encontró para:
- Llamar a otra API
- Enviar un correo electrónico
- Actualizar un registro de CRM
- Crea un ticket de soporte
- Cambiar una configuración
- Generar un informe
- Mover datos
- Activar otro agente
La guía de seguridad RAG de OWASP hace hincapié específicamente en la integración de agentes posteriores, ya que el contenido recuperado puede influir en las llamadas a las herramientas y en las acciones subsiguientes.
Cuanto mayor sea la autonomía tras la recuperación, más importantes se vuelven los controles de acceso y de acción.
9. Linaje de datos incompleto
La recuperación de información mediante agentes puede generar una respuesta a partir de varias fuentes y pasos intermedios.
Cuando algo sale mal, los equipos deben determinar:
- ¿Qué fuente proporcionó la información?
- ¿Qué identidad lo recuperó?
- ¿Qué consulta lo encontró?
- ¿Qué decisión intermedia lo utilizó?
- De qué respuesta o acción posterior dependía
Linaje de datos de IA Proporciona un contexto fundamental para la investigación, la gobernanza, la procedencia y la remediación.
10. Propagación de agente a agente
Las arquitecturas multiagente introducen otra capa.
Un agente puede recuperar información confidencial y transmitir parte de su contexto a otro agente con un propósito, identidad o conjunto de permisos diferente.
La organización ahora necesita controlar no solo el acceso de humanos a agentes, sino también flujo de información de agente a datos y de agente a agente.
Agentic RAG crea un radio de explosión diferente.
Contexto de riesgo RAG de agencia
El riesgo aumenta con lo que el agente puede encontrar y lo que puede hacer a continuación.
¿En cuántos sistemas puede buscar?
¿Qué tan sensible es la información que puede recuperar?
¿Qué identidad recupera cada resultado?
¿Con qué libertad puede el agente continuar la búsqueda?
¿Qué sistemas puede invocar?
¿Qué puede cambiar, enviar o ejecutar?
A continuación se presenta un principio de seguridad útil:
El radio de explosión de RAG autómata depende de algo más que la información que el agente recupera. Depende de las fuentes, las identidades, los permisos, la información acumulada, las herramientas disponibles y las acciones posteriores.
RAG con agentes frente a IA con agentes
RAG con agentes e IA con agentes se solapan, pero no significan lo mismo.
IA agente Describe sistemas de IA que pueden planificar, tomar decisiones, utilizar herramientas y realizar acciones con cierto grado de autonomía.
RAG agencial Aplica específicamente el comportamiento de agente a la recuperación de información y la recopilación de pruebas.
Un sistema de IA con capacidad de gestión de agentes puede que nunca utilice RAG.
Un sistema RAG con capacidad de gestión de agentes utiliza el razonamiento de los agentes para controlar la recuperación y también puede utilizar capacidades de gestión de agentes después de la recuperación.
Esta distinción es importante para la arquitectura de seguridad.
Gobernanza de agentes de IA Abarca el problema más amplio de descubrir agentes, establecer la propiedad, asignar permisos, conectar agentes a datos confidenciales, supervisar la actividad y reducir el riesgo de autonomía.
La seguridad RAG se centra más específicamente en proteger los datos y la ruta de autorización que hay detrás de la recuperación.
RAG con agentes frente a RAG multiagente
Estos conceptos también se superponen sin significar exactamente lo mismo.
RAG agencial requiere un agente para controlar la recuperación.
RAG multiagente Utiliza varios agentes que pueden dividir las tareas de recuperación, razonamiento, verificación, síntesis o tareas especializadas.
Un único agente puede implementar RAG agente.
Un sistema multiagente puede ampliarlo.
Las arquitecturas multiagente plantean cuestiones adicionales de gobernanza:
- ¿Qué agente es responsable de cada tarea?
- ¿Qué agente puede acceder a qué datos?
- ¿Puede un agente delegar un acceso más amplio a otro?
- ¿Qué información se transmite entre los agentes?
- ¿Qué agente realizó una acción consecuente?
- ¿Cómo rastrean los equipos todo el proceso de razonamiento y recuperación de la información?
Cómo asegurar RAG de agente
1. Inventariar el sistema RAG completo de Agentic.
Identificar:
- Agentes
- Modelos
- Aplicaciones RAG
- Índices
- Bases de datos vectoriales
- Repositorios empresariales
- API
- Herramientas
- Aplicaciones
- Cuentas de servicio
- Identidades de las máquinas
- Canalizaciones de datos
Un inventario de modelos por sí solo no puede describir la superficie de recuperación de agentes.
2. Descubre y clasifica todas las fuentes de datos.
Identifique la información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, de credenciales, financiera, personal, sanitaria y crítica para el negocio antes de que los agentes la obtengan.
Descubrimiento y clasificación de datos Proporciona a los equipos el contexto necesario para distinguir entre una recuperación inofensiva y una exposición significativa.
3. Controlar qué datos pueden ingresar para su recuperación.
No indexe los datos simplemente porque a un agente le puedan resultar útiles.
Evalúe la sensibilidad, el propósito, la calidad, la propiedad, la retención, las políticas y los requisitos reglamentarios antes de que la información ingrese a los sistemas de recuperación de IA.
Canalizaciones de IA seguras Ayudamos a las organizaciones a descubrir, clasificar, depurar, gestionar y controlar la información antes de que la IA la utilice para el entrenamiento, el ajuste, la recuperación o los flujos de trabajo de producción.
4. Conservar la autorización en cada recuperación.
Toda búsqueda autónoma debe respetar los permisos aplicables del usuario, la fuente, la aplicación y el agente.
La capacidad del agente para formular otra consulta no debería ampliar su autoridad.
El razonamiento puede determinar qué quiere recuperar el agente. La autorización debería determinar qué puede recuperar.
5. Aplicar el principio de mínimo privilegio a las identidades de los agentes.
Limite el acceso de agentes, aplicaciones, cuentas de servicio, API y máquinas a lo estrictamente necesario para la finalidad comercial aprobada.
No permita que una identidad de recuperación con altos privilegios se convierta en una puerta de enlace de datos universal.
6. Tratar cada fuente recuperada según el criterio de confianza.
Agentic RAG puede extraer contenido de repositorios internos, sitios web, correos electrónicos, API, archivos subidos por los usuarios, tickets, bases de datos y servicios de terceros.
No se debe confiar en todas esas fuentes por igual.
Separe el contenido recuperado de las instrucciones del sistema y pruebe las rutas indirectas de inyección de mensajes.
7. Proteger las indicaciones, el contexto de trabajo y las respuestas.
La información confidencial puede acumularse durante los múltiples pasos de recuperación.
Las organizaciones deben supervisar qué información aparece en las indicaciones, el contexto del agente, las respuestas y los flujos de trabajo conversacionales.
Protección de avisos de IA de BigID Ayuda a detectar valores sensibles en las solicitudes y respuestas, aplicar políticas, censurar información riesgosa, atribuir la actividad y coordinar la corrección.
8. Limitar herramientas y acciones
La recuperación no debe autorizar automáticamente ninguna acción.
Los agentes solo deben recibir las herramientas y los permisos de escritura necesarios para su tarea.
Exigir aprobación explícita para las acciones que tengan consecuencias, cuando corresponda.
9. Monitorear la recuperación y la actividad de datos.
Los permisos muestran a qué puede acceder un agente.
La actividad revela a qué alcanza realmente.
Monitoreo de la actividad de datos Añade contexto sobre cómo se accede a la información sensible y cómo se utiliza.
10. Mantener el linaje de extremo a extremo.
Realizar un seguimiento de cómo la información se mueve desde la fuente hasta la recuperación, el contexto del modelo, la respuesta y la acción posterior.
Cuando algo sale mal, los investigadores necesitan reconstruir todo el proceso.
11. Integrar la remediación en el ciclo de control.
Los equipos deberían ser capaces de:
- Eliminar datos inapropiados de la recuperación.
- Reducir el acceso excesivo de los agentes
- Revocar permisos de máquina
- Bloquear fuentes riesgosas
- Ocultar valores sensibles
- Poner en cuarentena los datos inapropiados.
- Deshabilitar herramientas
- Asignar propiedad
- Política de cambio
- Detener o restringir a un agente
La recuperación tiene una identidad.
Controla a qué pueden acceder los agentes de IA antes de que la búsqueda autónoma se convierta en una exposición.
Conecte agentes, copilotos, aplicaciones, cuentas de servicio, API e identidades de máquinas a datos confidenciales y permisos heredados, y luego reduzca el acceso que exceda las necesidades del negocio.
Lo que más se pierde en las discusiones sobre RAG con enfoque en agentes
La autonomía de recuperación es también autonomía de seguridad.
Otorgar a la IA el control sobre la recuperación de información significa darle discreción sobre dónde y cómo busca la información.
Esa discreción necesita un límite de seguridad.
Una mejor recuperación puede aumentar la exposición.
Un agente que encuentre respuestas más completas también puede descubrir información a la que nunca llegó un proceso RAG estático.
La calidad de la recuperación de datos y la exposición de los mismos pueden aumentar simultáneamente.
La recuperación con conocimiento de permisos es necesaria pero no suficiente.
Un agente puede tener permiso legítimo para recuperar datos que la política aún prohíbe para un caso de uso de IA en particular.
Respuestas de autorización “¿Puede esta identidad acceder a los datos?”
La gobernanza también necesita responder “¿Debería esta IA utilizar los datos para este propósito?”
El riesgo de los datos puede agravarse a lo largo de las etapas de recuperación.
Varias recuperaciones autorizadas individualmente pueden crear un contexto combinado que contiene información altamente sensible.
Los equipos de seguridad deben evaluar la exposición acumulada, no solo los documentos individuales.
La identidad no termina con el usuario humano.
La gestión de riesgos y disponibilidad de agentes (RAG) puede involucrar identidades de usuario, identidades de agente, cuentas de servicio, aplicaciones, API, cargas de trabajo y credenciales de máquina durante una misma tarea.
La gobernanza del acceso debe seguir la cadena de identidad completa.
La recuperación no pone fin a la historia de la seguridad.
La respuesta puede convertirse en un dato de entrada para otro agente, aplicación, decisión, llamada a la API o flujo de trabajo automatizado.
La seguridad RAG basada en agentes debe seguir los datos desde su origen hasta la búsqueda, la decisión y la acción.
Lista de verificación de preparación de seguridad Agentic RAG
Preparación RAG de agentes
¿Puede su organización responder a estas preguntas?
✓ ¿Qué agentes y aplicaciones RAG operan en toda la empresa?
✓ ¿Qué fuentes puede elegir cada agente para realizar la búsqueda?
✓ ¿Qué datos sensibles contienen esas fuentes?
✓ ¿Qué identidad realiza cada recuperación?
✓ ¿La recuperación preserva la autorización del usuario solicitante?
✓ ¿Qué identidades de agente tienen permisos excesivos?
✓ ¿Puede el agente buscar en sistemas adicionales sin aprobación?
✓ ¿Pueden los datos recuperados cruzar los límites de la fuente o de la política?
✓ ¿Puede el contenido recuperado no confiable influir en las decisiones posteriores del agente?
✓ ¿Qué información sensible se acumula durante la recuperación en varios pasos?
✓ ¿Qué herramientas y API puede invocar el agente?
✓ ¿Qué acciones importantes requieren confirmación humana?
✓ ¿Pueden los equipos rastrear las respuestas y acciones hasta las fuentes recuperadas?
✓ ¿Pueden los equipos supervisar continuamente el acceso a datos confidenciales?
✓ ¿Pueden los equipos eliminar datos rápidamente, revocar el acceso, detener agentes y demostrar la corrección?
Cómo BigID ayuda a proteger RAG de agentes
BigID aborda el RAG agente desde los datos y la identidad hacia afuera.
Una empresa no puede garantizar la recuperación autónoma fijándose únicamente en el modelo o el algoritmo de recuperación.
Los equipos necesitan entender qué datos pueden descubrir los agentes, qué identidades los recuperan, cómo se heredaron los permisos, de dónde provienen los datos, qué políticas rigen su uso, cómo se mueven a través de los flujos de trabajo de IA y qué puede hacer el agente después de recuperarlos.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra y clasifique los datos que respaldan la clasificación RAG de agentes: Identificar información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, personal, de credenciales y de importancia crítica para el negocio en los repositorios empresariales y las cargas de trabajo de IA.
- Identificar datos confidenciales en bases de datos de vectores: Encuentre información sensible y regulada representada dentro de almacenes de vectores que admiten RAG empresarial y recuperación de agentes.
- Gestionar los procesos de recuperación de IA: Descubra, clasifique, limpie, minimice, apruebe y controle los datos antes de que la IA los utilice para la recuperación, el entrenamiento, el ajuste o los flujos de trabajo de producción.
- Gestionar las identidades de la IA: Inventariar agentes de IA, copilotos, aplicaciones, flujos de trabajo autónomos, cuentas de servicio e identidades de máquinas, y vincularlos a la propiedad y los permisos.
- Gestionar el acceso de los agentes: Conecte las identidades de IA y los permisos heredados directamente con los datos empresariales confidenciales a los que pueden acceder e identifique dónde el acceso excede las necesidades comerciales legítimas.
- Rastrear el linaje de los datos de IA: Comprenda cómo se mueven los datos desde las fuentes autorizadas a través de la recuperación, el contexto de la IA, la inferencia, las aplicaciones y los flujos de trabajo posteriores.
- Proteja las indicaciones y respuestas del agente: Detectar información sensible, aplicar políticas, censurar valores riesgosos, supervisar las conversaciones de IA e investigar la exposición a riesgos.
- Agregar contexto de actividad de datos: Comprender cómo se accede a la información confidencial y cómo se utiliza a medida que cambian las actividades humanas y de las máquinas.
- Gobernar agentes autónomos: Descubra agentes, establezca la propiedad, trace rutas de acceso, identifique la exposición a datos confidenciales, priorice los riesgos y supervise los cambios.
- Solución de problemas de la unidad: Reduzca el acceso excesivo, haga cumplir las políticas, asigne propietarios, aborde los datos riesgosos y coordine las acciones correctivas cuando la recuperación de información por parte de agentes genere riesgos.
BigID también fue pionera en el escaneo de datos confidenciales para bases de datos de vectores de IA dentro de DSPM, lo que brinda a los equipos de seguridad visibilidad sobre una capa de recuperación que muchos programas de seguridad tradicionales todavía tratan como infraestructura en lugar de un almacén de datos confidenciales.
La gestión de riesgos asistida por agentes (RAG) necesita algo más que una recuperación más inteligente. Necesita un control basado en datos sobre qué puede buscar, recuperar, combinar, compartir y sobre qué puede actuar la IA autónoma.
Conectar los datos y la IA
Asegurar lo que Agentic RAG puede encontrar y hacer
Descubra cómo BigID conecta datos confidenciales, agentes autónomos, identidades, permisos heredados, linaje, avisos, actividad, políticas y soluciones en toda la IA empresarial.
Preguntas frecuentes sobre Agentic RAG
¿Qué es RAG agéntico?
La generación asistida por recuperación (RAG) con agentes es un método en el que un agente de IA controla dinámicamente la recuperación de información. El agente puede decidir si realizar una búsqueda, qué buscar, qué fuente o herramienta utilizar, si los resultados son suficientes y si es necesaria una recuperación adicional antes de generar una respuesta o realizar otra acción.
¿En qué se diferencia el RAG agéntico del RAG tradicional?
El RAG tradicional suele seguir un proceso predefinido de recuperación y generación. El RAG agéntico integra la recuperación dentro de un bucle de razonamiento de IA, lo que permite a un agente planificar búsquedas, consultar múltiples fuentes, evaluar la evidencia, reformular consultas, recuperar de nuevo y, potencialmente, utilizar los resultados en acciones posteriores.
¿Cuáles son los beneficios del RAG con agentes?
Agentic RAG puede mejorar el rendimiento en preguntas complejas que requieren razonamiento en varios pasos, múltiples fuentes, verificación de evidencia, búsqueda adaptativa o estrategias de recuperación cambiantes. Puede respaldar la investigación, el análisis, el soporte, el cumplimiento normativo, la investigación y otros flujos de trabajo intensivos en conocimiento en el ámbito empresarial.
¿Cuáles son los riesgos de seguridad de RAG con agentes?
Los riesgos asociados a los agentes incluyen la exposición de datos confidenciales, permisos excesivos para los agentes, pérdida de permisos, recuperación excesiva, inyección indirecta de mensajes, datos contaminados, exposición de bases de datos de vectores, acumulación de contexto confidencial, mal uso de herramientas, linaje débil, fuga de información entre fuentes y acciones posteriores riesgosas.
¿Por qué importa la identidad para la RAG con enfoque de agencia?
La persona que solicita la información puede no ser la misma que la recupera. Los agentes pueden usar aplicaciones, cuentas de servicio, API, concesiones OAuth, identidades de máquina y roles en la nube con permisos más amplios. Los equipos de seguridad deben comprender tanto la identidad solicitante como las identidades que realmente recuperan los datos empresariales.
¿Es RAG con agente lo mismo que IA con agente?
No. La IA con capacidad de gestión de agentes describe, en términos generales, los sistemas de IA que pueden planificar, usar herramientas, tomar decisiones y actuar de forma autónoma. La RAG con capacidad de gestión de agentes aplica específicamente el comportamiento de agentes a la recuperación de información, aunque un flujo de trabajo de RAG con capacidad de gestión de agentes puede operar dentro de un sistema de IA con capacidad de gestión de agentes más amplio.
¿Qué es RAG multiagente?
La arquitectura RAG multiagente utiliza varios agentes de IA para dividir las tareas de recuperación, análisis, verificación, síntesis o tareas especializadas. La arquitectura RAG basada en agentes no requiere múltiples agentes, pero las arquitecturas multiagente pueden generar riesgos adicionales relacionados con la identidad, el acceso, la delegación, el linaje y el intercambio de información.
¿Cómo afecta la inyección inmediata al RAG agente?
Agentic RAG puede recuperar contenido no confiable de documentos, sitios web, correos electrónicos, API, bases de datos y otras fuentes. Las instrucciones maliciosas dentro de ese contenido pueden influir no solo en la respuesta generada, sino también en la recuperación posterior, la selección de herramientas o las acciones del agente.
¿Cómo deberían las organizaciones proteger los RAG de agentes?
Las organizaciones deben descubrir y clasificar los datos RAG, controlar qué fuentes entran en la recuperación, preservar la autorización, aplicar el principio de mínimo privilegio a las identidades de los agentes, tratar el contenido recuperado según el nivel de confianza, proteger las solicitudes y respuestas, limitar las herramientas y acciones, supervisar la actividad de los datos, mantener el linaje y vincular los hallazgos con la remediación.
¿Cómo ayuda BigID a proteger RAG agente?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir y clasificar datos RAG confidenciales, identificar información confidencial en bases de datos vectoriales, proteger las canalizaciones de datos de IA, gestionar las identidades y el acceso a la IA, mapear el linaje, proteger las solicitudes y respuestas, supervisar la actividad de datos confidenciales, gestionar agentes autónomos e impulsar la remediación en entornos de IA empresariales.
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