O que é RAG Agético? Como a Recuperação Autônoma Transforma a Segurança da IA

A geração tradicional aumentada por recuperação faz uma pergunta relativamente previsível:

Que informações devemos recuperar para esta solicitação?

O RAG agenic altera a questão.

Um agente de IA pode decidir se vale a pena recuperar informações, o que procurar, qual fonte consultar, se as evidências são suficientes, se é preciso pesquisar novamente e o que fazer com o resultado.

A recuperação deixa de funcionar como uma etapa fixa em um fluxo de trabalho de IA.

Torna-se uma decisão.

Isso faz RAG agente Mais capaz do que a geração aumentada por recuperação tradicional. Também altera o modelo de segurança.

Uma aplicação RAG padrão pode pesquisar uma base de conhecimento aprovada e retornar várias passagens relevantes. Um sistema RAG agente pode dividir uma questão em subproblemas, pesquisar em vários sistemas, reformular consultas, seguir informações de uma fonte para outra, invocar APIs ou ferramentas e continuar até acreditar ter evidências suficientes.

A questão da segurança empresarial, portanto, torna-se:

O que acontece quando a IA decide quais dados corporativos precisa, determina onde encontrá-los, os recupera por meio de identidades de máquina e permissões herdadas e, em seguida, usa essas informações para tomar outra decisão ou executar uma ação?

Essa é a conversa mais profunda por trás do RAG agentivo.

As organizações precisam garantir mais do que apenas a precisão da recuperação de dados. Elas precisam governar a dados, identidades, permissões, fontes, consultas, ferramentas, ações, linhagem, políticas e atividade por trás da recuperação autônoma.

O que é um RAG Agentic?

O Agentic RAG é uma arquitetura de geração aumentada por recuperação, na qual um agente de IA controla dinamicamente o processo de recuperação, em vez de depender de um fluxo de trabalho fixo de recuperação e posterior geração.

O agente pode decidir:

• Se a recuperação é necessária
• Que informações são necessárias?
• Como reescrever ou decompor uma pergunta
• Qual fonte ou ferramenta de recuperação de dados usar para a consulta?
• As evidências obtidas respondem à pergunta.
• Se outra pesquisa é necessária
• Quando houver evidências suficientes para gerar uma resposta.
• Se outra ferramenta ou ação deve seguir.

Isso torna a recuperação iterativa em vez de linear.

O Google Research descreve o Agentic RAG como uma abordagem multiagente que divide questões empresariais complexas em buscas menores e coleta iterativamente contexto suficiente. O Microsoft Research descreve o AgenticRAG de forma semelhante como uma abordagem que fornece a um modelo de raciocínio ferramentas de busca, navegação e análise para que ele possa recuperar e avaliar evidências de forma autônoma.

Pesquisa do Google e Pesquisa da Microsoft Ambos publicaram trabalhos significativos sobre recuperação de informações orientada por agentes em 2026, sinalizando uma mudança do RAG estático para a recuperação de informações empresariais orientada por raciocínio.

O Agentic RAG transforma a recuperação de dados de uma etapa predeterminada do pipeline em uma capacidade que a IA pode compreender e controlar.

RAG Agentic vs. RAG Tradicional

A diferença vai além da simples adição de mais um componente de IA.

O RAG tradicional recupera o contexto. O RAG agético raciocina sobre a recuperação.

Como funciona o RAG Agentic

O loop pode ser executado uma vez.

Ele também pode ser executado várias vezes em diferentes sistemas corporativos.

Por exemplo, um agente que responde a uma pergunta sobre risco do fornecedor pode:

1. Pesquisar o inventário de um fornecedor.
2. Identifique o fornecedor relevante.
3. Recupere sua avaliação de segurança.
4. Pesquise em um repositório de contratos as cláusulas aplicáveis.
5. Consulte o sistema de privacidade para obter informações sobre as categorias de dados envolvidas.
6. Compare os resultados com uma política interna.
7. Gere uma recomendação.
8. Crie uma tarefa de correção, se necessário.

Esse fluxo de trabalho fornece informações mais úteis do que uma única busca semântica.

Isso também cria diversas decisões de acesso, dados e ações dentro de uma única solicitação.

Por que as empresas estão migrando para o RAG agente?

O método RAG tradicional funciona bem quando uma única pesquisa consegue responder a uma pergunta razoavelmente clara.

Questões empresariais geralmente não funcionam dessa maneira.

Podem exigir informações de múltiplos sistemas, raciocínio intermediário, validação da fonte, perguntas de acompanhamento ou dependências entre as descobertas.

O Agentic RAG pode ajudar com:

• Pesquisa em várias etapas
• Busca empresarial entre sistemas
• Análise de políticas
• Investigações de segurança
• Análise financeira
• Pesquisa jurídica
• Fluxos de trabalho de suporte ao cliente
• Análise de conformidade
• Solução de problemas técnicos
• Análise de dados

A vantagem advém de dar ao agente mais liberdade para encontrar a informação de que necessita.

O desafio de segurança decorre exatamente da mesma coisa.

O maior equívoco: o Agentic RAG não é apenas uma busca melhor.

Grande parte da discussão atual enquadra o RAG agentivo em torno da qualidade da recuperação.

Isso importa. Está incompleto.

Uma vez que um sistema de IA possa decidir de forma independente quais fontes consultar, as equipes de segurança também precisam saber:

• Quais fontes o agente pode consultar?
• Qual identidade o agente usa para cada consulta?
• Se o solicitante humano poderia acessar as mesmas informações diretamente.
• Se um resultado de recuperação altera a próxima decisão de acesso.
• Se as permissões de origem permanecem após a indexação
• Se o agente pode combinar informações de repositórios controlados separadamente.
• Que dados sensíveis se acumulam no contexto de trabalho do agente?
• Se o agente pode passar as informações recuperadas para outra ferramenta.
• Se outro agente recebe essa informação
• O que acontece depois que o loop de recuperação termina?

O RAG agenic não se limita a melhorar a busca.

Isso confere à IA maior autonomia sobre como ela descobre e utiliza as informações da empresa.

O Agentic RAG altera o significado de autorização.

A busca empresarial tradicional normalmente avalia uma identidade em relação a uma solicitação de recuperação.

Os fluxos de trabalho com agentes podem envolver diversas identidades e caminhos de acesso:

• O ser humano que solicitou a tarefa
• A identidade da aplicação de IA
• Um identidade do agente
• Uma conta de serviço
• Uma credencial de API
• Uma concessão OAuth
• Uma função na nuvem
• UM identidade da máquina
• Um segundo agente que recebe trabalho delegado

Isso cria uma distinção crucial:

Quem solicitou a informação pode não ser a mesma pessoa que a obteve.

Um funcionário com acesso limitado poderia usar um agente de IA cuja conta de serviço de back-end tenha amplo acesso aos repositórios corporativos.

Se o sistema recuperar informações por meio da conta de serviço sem preservar o contexto de autorização do funcionário, a IA poderá criar um caminho não intencional que contorne as permissões existentes.

Governança de Acesso à IA Ajuda as organizações a conectar agentes de IA, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas, permissões, atividades e dados confidenciais para que as equipes possam identificar onde o acesso autônomo excede as necessidades legítimas dos negócios.

Quais são os riscos de segurança do Agentic RAG?

1. Sobre-recuperação autônoma

Um fluxo de trabalho RAG tradicional recupera dados do corpus definido pela aplicação.

Um agente pode determinar que precisa de informações adicionais e consultar outra fonte.

Essa flexibilidade pode se tornar excessiva quando o agente acessa informações sensíveis fora da finalidade comercial pretendida.

2. Permissões de Agente Excessivas

Os agentes acessam frequentemente recursos corporativos por meio de aplicativos, APIs, contas de serviço, conectores, funções na nuvem e outras identidades de máquina.

Se essas identidades possuírem permissões amplas, uma tarefa de pesquisa aparentemente simples pode obter acesso a muito mais dados do que as equipes esperam.

Permissões de IA herdadas portanto, tornam-se uma parte importante da segurança RAG agentiva.

3. Combinação de dados de diferentes fontes

Cada fonte de dados individual pode aplicar controles de acesso adequados.

A recuperação agencial pode combinar informações entre elas.

Essa agregação pode produzir um resultado sensível mesmo quando nenhuma recuperação individual parece problemática.

Por exemplo, um agente poderia combinar informações de funcionários, registros financeiros, dados organizacionais e informações públicas para inferir algo mais sensível do que qualquer fonte isoladamente poderia conter.

4. Injeção indireta por estímulo

Cada nova recuperação de dados adiciona mais uma oportunidade para que conteúdo não confiável entre no contexto da IA.

Uma instrução maliciosa pode estar oculta dentro de um documento, site, e-mail, ticket, registro de banco de dados, resposta de API ou outra fonte recuperada.

RAG agético pode tornar esse risco mais dinâmico, pois o agente escolhe o que recuperar em seguida.

injeção indireta de estímulo Pode, portanto, influenciar não apenas uma resposta gerada, mas também decisões posteriores de recuperação ou utilização de ferramentas.

5. Acumulação de Contexto Sensível

Um agente pode coletar informações por meio de várias etapas de recuperação antes de produzir uma resposta.

O contexto acumulado pode conter informações mais sensíveis do que qualquer resultado de recuperação individual.

As equipes precisam considerar o que permanece nos prompts, na memória, nos registros, nos blocos de notas, nos históricos de conversas, no estado do agente e nos sistemas subsequentes.

6. Banco de Dados Vetorial e Risco de Índice

A recuperação de dados baseada em agentes ainda depende muito de índices, incorporações, bancos de dados vetoriais, infraestrutura de busca e metadados de origem.

Informações sensíveis ou impróprias podem entrar nessas camadas muito antes de um agente emitir uma consulta.

A BigID introduziu a varredura vetorial de bancos de dados para ajudar as organizações a identificar informações sensíveis e regulamentadas dentro da infraestrutura de recuperação de IA.

Saiba mais sobre segurança de banco de dados vetoriais..

7. Envenenamento de dados

Os agentes podem se basear nas evidências obtidas para decidir o que procurar em seguida.

Dados de origem manipulados ou de baixa qualidade podem, portanto, influenciar todo um processo de raciocínio, em vez de apenas uma resposta.

As organizações precisam de controle de propriedade, proveniência, qualidade, integridade e alterações nos dados que viabilizam a recuperação automatizada de informações.

8. Uso indevido de ferramentas e APIs

RAG agético pode continuar mesmo após a recuperação.

Um agente pode usar o que descobriu para:

• Invocar outra API
• Enviar um e-mail
• Atualizar um registro de CRM
• Criar um ticket de suporte
• Alterar uma configuração
• Gerar um relatório
• Mover dados
• Acionar outro agente

As diretrizes de segurança RAG da OWASP mencionam especificamente a integração de agentes downstream, pois o conteúdo recuperado pode influenciar as chamadas de ferramentas e as ações subsequentes.

Quanto mais autonomia acompanha a recuperação de informações, mais importantes se tornam os controles de acesso e ação.

9. Linhagem de dados incompleta

A recuperação agentiva pode produzir uma resposta a partir de diversas fontes e etapas intermediárias.

Quando algo dá errado, as equipes precisam determinar:

• Qual fonte forneceu a informação?
• Qual identidade o recuperou?
• Qual consulta a encontrou?
• Qual decisão intermediária o utilizou?
• Qual resposta ou ação subsequente dependia disso

linhagem de dados de IA Fornece um contexto crítico para investigação, governança, proveniência e remediação.

10. Propagação de agente para agente

As arquiteturas multiagentes introduzem uma camada adicional.

Um agente pode recuperar informações sensíveis e passar parte do seu contexto para outro agente com uma finalidade, identidade ou conjunto de permissões diferente.

A organização agora precisa governar não apenas o acesso de humanos aos agentes, mas também... Fluxo de informações de agente para dados e de agente para agente.

O RAG Agentic cria um raio de explosão diferente.

Segue um princípio de segurança útil:

O raio de impacto de um RAG agencial depende de mais do que apenas o que o agente obtém. Depende das fontes, identidades, permissões, informações acumuladas, ferramentas disponíveis e ações subsequentes.

RAG agente vs. IA agente

RAG agente e IA agente se sobrepõem, mas não significam a mesma coisa.

IA Agética Descreve sistemas de IA que podem planejar, tomar decisões, usar ferramentas e executar ações com certo grau de autonomia.

RAG agente Aplica especificamente o comportamento agentivo à recuperação de informações e à coleta de evidências.

Um sistema de IA agente pode nunca usar RAG.

Um sistema RAG agentivo utiliza o raciocínio do agente para controlar a recuperação e também pode usar capacidades agentivas após a recuperação.

Essa distinção é importante para a arquitetura de segurança.

Governança de Agentes de IA Abrange o problema mais amplo de descobrir agentes, estabelecer propriedade, mapear permissões, conectar agentes a dados sensíveis, monitorar atividades e reduzir o risco autônomo.

A segurança RAG concentra-se mais especificamente na proteção dos dados e do caminho de autorização por trás da recuperação.

RAG Agencial vs. RAG Multiagente

Esses conceitos também se sobrepõem, sem significarem exatamente a mesma coisa.

RAG agente Requer um agente para controlar a recuperação.

RAG multiagente Utiliza diversos agentes que podem dividir tarefas em funções de recuperação, raciocínio, verificação, síntese ou tarefas especializadas.

Um único agente pode implementar RAG agético.

Um sistema multiagente pode expandi-lo.

Arquiteturas multiagentes levantam questões adicionais de governança:

• Qual agente é responsável por cada tarefa?
• Qual agente pode acessar quais dados?
• Um agente pode delegar um acesso mais amplo a outro?
• Que tipo de informação é transmitida entre os agentes?
• Qual agente realizou uma ação consequente?
• Como as equipes rastreiam todo o processo de raciocínio e recuperação de informações?

Como proteger o RAG Agentic

1. Inventariar o Sistema RAG Agentic Completo

Identificar:

• Agentes
• Modelos
• aplicações RAG
• Índices
• Bancos de dados vetoriais
• Repositórios empresariais
• APIs
• Ferramentas
• Aplicações
• Contas de serviço
• Identidades de máquinas
• Fluxos de dados

Um inventário de modelos por si só não consegue descrever a superfície de recuperação agentiva.

2. Descubra e classifique todas as fontes de dados.

Identificar informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais, proprietárias, de credenciais, financeiras, pessoais, de saúde e críticas para os negócios antes que os agentes as acessem.

Descoberta e classificação de dados Fornece às equipes o contexto necessário para distinguir a recuperação inofensiva da exposição significativa.

3. Controlar quais dados podem ser recuperados

Não indexe dados simplesmente porque um agente pode achá-los úteis.

Avalie a sensibilidade, a finalidade, a qualidade, a propriedade, a retenção, as políticas e os requisitos regulamentares antes que as informações entrem nos fluxos de recuperação de IA.

Pipelines de IA seguros Ajudar as organizações a descobrir, classificar, limpar, governar e controlar informações antes que a IA as utilize para treinamento, ajuste, recuperação ou fluxos de trabalho de produção.

4. Preservar a autorização em todas as recuperações

Toda busca autônoma deve respeitar as permissões aplicáveis de usuário, origem, aplicativo e agente.

A capacidade do agente de formular outra consulta não deve ampliar sua autoridade.

O raciocínio pode determinar o que o agente deseja recuperar. A autorização deve determinar o que ele pode recuperar.

5. Aplicar o princípio do menor privilégio às identidades dos agentes.

Limitar o acesso de agentes, aplicativos, contas de serviço, APIs e máquinas ao estritamente necessário para a finalidade comercial aprovada.

Não permita que uma única identidade de recuperação de dados com altos privilégios se torne um portal universal de dados.

6. Trate todas as fontes consultadas com base na confiança.

O Agentic RAG pode extrair conteúdo de repositórios internos, sites, e-mails, APIs, uploads de usuários, tickets, bancos de dados e serviços de terceiros.

Nem todas essas fontes devem receber a mesma confiança.

Separar o conteúdo recuperado das instruções do sistema e testar caminhos indiretos de injeção de prompts.

7. Proteja os prompts, o contexto de trabalho e as respostas.

Informações sensíveis podem se acumular durante múltiplas etapas de recuperação.

As organizações devem monitorar o que entra nas solicitações, o contexto do agente, as respostas e os fluxos de trabalho conversacionais.

Proteção de avisos BigID AI Ajuda a detectar valores sensíveis em solicitações e respostas, aplicar políticas, ocultar informações de risco, atribuir atividades e coordenar a remediação.

8. Limitar ferramentas e ações

A recuperação de dados não deve autorizar automaticamente a ação.

Os agentes devem receber apenas as ferramentas e os privilégios de escrita necessários para a sua tarefa.

Exigir aprovação explícita para ações consequentes, quando apropriado.

9. Monitorar a recuperação e a atividade de dados

As permissões mostram o que um agente pode acessar.

A atividade revela o que ela realmente alcança.

Monitoramento de atividades de dados Adiciona contexto sobre como as informações sensíveis são acessadas e utilizadas.

10. Manter a linhagem de ponta a ponta

Acompanhe como a informação se move da fonte para a recuperação, para o contexto do modelo, para a resposta e para a ação subsequente.

Quando algo dá errado, os investigadores precisam reconstruir todo o percurso.

11. Incorpore a remediação no ciclo de controle.

As equipes devem ser capazes de:

• Remover dados inadequados da recuperação
• Reduzir o acesso excessivo de agentes
• Revogar permissões da máquina
• Bloquear fontes de risco
• Redigir valores sensíveis
• Coloque em quarentena os dados inadequados.
• Desativar ferramentas
• Atribuir propriedade
• Alterar política
• Impeça ou restrinja um agente

O que a maioria das discussões RAG sobre agentes ignora.

A autonomia de recuperação também é autonomia de segurança.

Dar à IA o controle sobre a recuperação de informações significa dar à IA liberdade de escolha sobre onde e como procurar informações.

Essa discrição precisa de um limite de segurança.

Uma melhor recuperação pode aumentar a exposição.

Um agente que encontra respostas mais completas também pode descobrir informações que um pipeline RAG estático jamais alcançaria.

A qualidade da recuperação de dados e a exposição dos dados podem aumentar simultaneamente.

A recuperação de dados com reconhecimento de permissões é necessária, mas não suficiente.

Um agente pode ter permissão legítima para recuperar dados que a política ainda proíbe para um caso de uso específico de IA.

Respostas de autorização “Essa identidade pode acessar os dados?”

A governança também precisa responder. “Será que essa IA deveria usar os dados para esse propósito?”

O risco relacionado aos dados pode se agravar ao longo das etapas de recuperação.

Diversas recuperações permitidas individualmente podem criar um contexto combinado que contém informações altamente sensíveis.

As equipes de segurança precisam avaliar a exposição acumulada, e não apenas documentos individuais.

A identidade não se limita ao usuário humano.

Um RAG agenic pode envolver identidades de usuário, identidades de agente, contas de serviço, aplicativos, APIs, cargas de trabalho e credenciais de máquina durante uma única tarefa.

A governança de acesso precisa seguir toda a cadeia de identidade.

A recuperação não encerra a história da segurança.

A resposta pode servir de entrada para outro agente, aplicativo, decisão, chamada de API ou fluxo de trabalho automatizado.

A segurança RAG Agentic precisa acompanhar os dados desde a origem, passando pela pesquisa, até a decisão e a ação.

Lista de verificação de prontidão de segurança Agentic RAG

Como o BigID ajuda a proteger o RAG Agentic

A abordagem BigID para RAGs agentes parte dos dados e da identidade para o ambiente externo.

Uma empresa não pode garantir a recuperação autônoma analisando apenas o modelo ou o algoritmo de recuperação.

As equipes precisam entender Que dados os agentes podem descobrir, quais identidades os recuperam, como as permissões foram herdadas, qual a origem dos dados, quais políticas regem seu uso, como eles se movem pelos fluxos de trabalho de IA e o que o agente pode fazer após a recuperação.

A BigID ajuda as organizações:

• Descubra e classifique os dados por trás do RAG agentivo: Identificar informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais, proprietárias, pessoais, de credenciais e críticas para os negócios em repositórios corporativos e cargas de trabalho de IA.
• Identificar dados sensíveis em bases de dados vetoriais: Encontre informações sensíveis e regulamentadas representadas em repositórios vetoriais que suportam RAG corporativo e recuperação por agentes.
• Governar os fluxos de trabalho de recuperação de IA: Descubra, classifique, limpe, minimize, aprove e controle os dados antes que a IA os utilize para recuperação, treinamento, ajuste ou fluxos de trabalho de produção.
• Governar identidades de IA: Inventariar agentes de IA, copilotos, aplicativos, fluxos de trabalho autônomos, contas de serviço e identidades de máquinas e conectá-los à propriedade e às permissões.
• Controle o acesso dos agentes: Conecte identidades de IA e permissões herdadas diretamente aos dados corporativos sensíveis que elas podem acessar e identifique onde o acesso excede a necessidade legítima dos negócios.
• Rastrear a linhagem de dados de IA: Compreenda como os dados se movem de fontes confiáveis por meio de recuperação, contexto de IA, inferência, aplicações e fluxos de trabalho subsequentes.
• Avisos e respostas do agente de proteção: Detectar informações sensíveis, aplicar políticas, ocultar valores de risco, monitorar conversas de IA e investigar exposições.
• Adicionar contexto de atividade de dados: Compreenda como as informações sensíveis são acessadas e utilizadas à medida que as atividades humanas e das máquinas mudam.
• Governar agentes autônomos: Identifique agentes, estabeleça a propriedade, mapeie caminhos de acesso, conecte a exposição de dados sensíveis, priorize riscos e monitore mudanças.
• Remediação de veículos: Reduzir o acesso excessivo, aplicar políticas, atribuir responsáveis, lidar com dados de risco e coordenar ações corretivas quando a recuperação automatizada de dados criar exposição.

A BigID também foi pioneira na varredura de dados sensíveis para bancos de dados de vetores de IA dentro do DSPM, dando às equipes de segurança visibilidade sobre uma camada de recuperação que muitos programas de segurança tradicionais ainda tratam como infraestrutura, em vez de um repositório de dados sensíveis.

A RAG agética precisa de mais do que uma recuperação mais inteligente. Ela precisa de controle baseado em dados sobre o que a IA autônoma pode pesquisar, recuperar, combinar, compartilhar e usar.

Perguntas frequentes sobre RAG da Agentic

O que é RAG agentivo?

RAG Agético é uma geração aumentada por recuperação, onde um agente de IA controla dinamicamente a recuperação. O agente pode decidir se deve pesquisar, o que pesquisar, qual fonte ou ferramenta usar, se os resultados são suficientes e se é necessária uma recuperação adicional antes de gerar uma resposta ou tomar outra ação.

Qual a diferença entre o RAG agentivo e o RAG tradicional?

O RAG tradicional geralmente segue um fluxo de trabalho predefinido de recuperação e geração. O RAG agético coloca a recuperação dentro de um loop de raciocínio de IA, permitindo que um agente planeje buscas, consulte múltiplas fontes, avalie evidências, reformule consultas, recupere novamente e, potencialmente, use os resultados em ações subsequentes.

Quais são os benefícios do RAG agentivo?

O RAG Agentic pode melhorar o desempenho em questões complexas que exigem raciocínio em várias etapas, diversas fontes, verificação de evidências, busca adaptativa ou estratégias de recuperação variáveis. Ele pode dar suporte a pesquisas, análises, suporte, conformidade, investigações e outros fluxos de trabalho empresariais que exigem grande conhecimento.

Quais são os riscos de segurança do RAG agentivo?

Os riscos RAG (Riscos, Ações e Ações) associados a agentes incluem exposição de dados sensíveis, permissões excessivas de agentes, perda de permissões, recuperação excessiva de informações, injeção indireta de prompts, dados contaminados, exposição de bancos de dados de vetores, acúmulo de contexto sensível, uso indevido de ferramentas, linhagem genética fraca, vazamento de informações entre fontes e ações subsequentes de risco.

Por que a identidade é importante para o RAG agentivo?

A pessoa que solicita informações pode não ser a mesma que realiza a recuperação dos dados. Os agentes podem usar aplicativos, contas de serviço, APIs, concessões OAuth, identidades de máquina e funções na nuvem com permissões mais amplas. As equipes de segurança precisam entender tanto a identidade que faz a solicitação quanto as identidades que realmente recuperam os dados corporativos.

RAG agentivo é o mesmo que IA agentiva?

Não. A IA agente descreve, de forma geral, sistemas de IA capazes de planejar, usar ferramentas, tomar decisões e executar ações de forma autônoma. O RAG agente aplica especificamente o comportamento agente à recuperação de informações, embora um fluxo de trabalho RAG agente possa operar dentro de um sistema de IA agente mais amplo.

O que é um RAG multiagente?

A arquitetura RAG multiagente utiliza diversos agentes de IA para dividir tarefas de recuperação, análise, verificação, síntese ou tarefas especializadas. A arquitetura RAG agética não requer múltiplos agentes, mas arquiteturas multiagentes podem criar riscos adicionais relacionados à identidade, acesso, delegação, linhagem e compartilhamento de informações.

Como a injeção imediata afeta o RAG agentivo?

O Agentic RAG consegue recuperar conteúdo não confiável de documentos, sites, e-mails, APIs, bancos de dados e outras fontes. Instruções maliciosas nesse conteúdo podem influenciar não apenas a resposta gerada, mas também recuperações subsequentes, seleção de ferramentas ou ações do agente.

Como as organizações devem garantir a segurança do RAG agente?

As organizações devem descobrir e classificar dados RAG, governar quais fontes entram na recuperação de dados, preservar a autorização, aplicar o princípio do menor privilégio às identidades dos agentes, tratar o conteúdo recuperado de acordo com a confiança, proteger avisos e respostas, limitar ferramentas e ações, monitorar a atividade dos dados, manter a linhagem e conectar as descobertas à remediação.

Como o BigID ajuda a proteger o RAG agencial?

A BigID ajuda as organizações a descobrir e classificar dados RAG sensíveis, identificar informações confidenciais em bancos de dados vetoriais, proteger pipelines de dados de IA, governar identidades e acesso à IA, mapear linhagens, proteger prompts e respostas, monitorar atividades de dados sensíveis, governar agentes autônomos e impulsionar a remediação em ambientes de IA corporativos.