Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Agentic AI đã giới thiệu một cách mới để cải thiện tính bảo mật của các ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để tạo mã Python cho các tác vụ như trực quan hóa dữ liệu. Nhận thấy những hạn chế của các phương pháp dọn dẹp mã truyền thống, công ty đã chuyển sang WebAssembly (Wasm) để tận dụng hộp cát của trình duyệt và cung cấp một môi trường an toàn để thực thi mã với chi phí bổ sung tối thiểu.

Việc tích hợp các công cụ trong các ứng dụng LLM là một tiến bộ lớn, cho phép các mô hình này gọi các chức năng, ứng dụng hoặc API để truy xuất thông tin và phản hồi tương ứng. Mặc dù LLM tạo mã Python hiệu quả nhưng việc đảm bảo tính an toàn và chính xác của mã này vẫn là một thách thức. Phương pháp tiếp cận Agentic AI tận dụng các tính năng bảo mật vốn có của hộp cát trình duyệt để di chuyển quá trình thực thi Python do LLM tạo từ máy chủ sang trình duyệt của máy khách.

Pyodide, một cổng CPython sang Wasm, cho phép các nhà phát triển chạy mã Python ở phía máy khách trong máy ảo JavaScript của trình duyệt. Chiến lược này không chỉ kế thừa lợi ích bảo mật của hộp cát trình duyệt mà còn ngăn ngừa sự lây nhiễm giữa những người dùng tiềm năng. Quá trình này sử dụng thời gian chạy Pyodide và mã được tạo LLM để phục vụ HTML, sau đó chạy trong trình duyệt của người dùng để hiển thị trực quan một cách an toàn.

Việc Agentic AI áp dụng Wasm vào mã Python do LLM tạo hộp cát thể hiện một bước đi chiến lược nhằm cải thiện bảo mật ứng dụng. Phương pháp này hiệu quả hơn so với việc dựa vào các biểu thức thông thường hoặc thời gian chạy giới hạn và ít tốn tài nguyên hơn so với sử dụng máy ảo vi mô. Các nhà phát triển quan tâm đến việc sử dụng Wasm để tăng cường tính bảo mật cho quy trình làm việc của tổng đài viên của họ có thể tìm thấy các tài nguyên và ví dụ do Agentic AI cung cấp để dễ dàng triển khai.