Agent-Wiz: analisando fluxos de trabalho e riscos de segurança da AI Intelligentsia

Introdução geral

O Agent-Wiz é uma ferramenta de linha de comando Python de código aberto projetada para desenvolvedores, pesquisadores e equipes de segurança. Ela extrai fluxos de trabalho complexos das principais estruturas de inteligências de IA, como LangGraph, CrewAI, AutoGen etc., gera diagramas visuais intuitivos e analisa automaticamente os possíveis riscos de segurança com a estrutura de modelagem de ameaças MAESTRO. otimizar o design ou avaliar a segurança do sistema.

Lista de funções

• Extraia o fluxo de trabalho das inteligências de IA para gerar dados detalhados de nós e conexões.
• Gerar gráficos de visualização interativos mostrando as relações dinâmicas entre inteligências, ferramentas e fluxos de dados.
• Modelagem de ameaças com base na estrutura MAESTRO e relatórios de risco de segurança de saída.
• Oferece suporte a várias estruturas de IA, incluindo AutoGen, CrewAI, LangGraph, LlamaIndex e muito mais.
• Fornece uma interface de linha de comando simples, suporta saída no formato JSON e é fácil de integrar os desenvolvedores.
• Permitir que analisadores definidos pelo usuário ampliem o suporte a novas estruturas.

Usando a Ajuda

O Agent-Wiz é uma ferramenta de linha de comando leve, baseada em Python, fácil de instalar e avançada. Abaixo está um guia detalhado de instalação e uso para ajudar os usuários a começar rapidamente e aproveitar ao máximo seus recursos.

Processo de instalação

O Agent-Wiz requer o Python 3.8 ou superior e depende da API OpenAI para algumas de suas funções. Veja a seguir as etapas de instalação:

1. Instalação do Agent-Wiz
   Abra um terminal e execute o seguinte comando para instalar diretamente via pip:

   pip install repello-agent-wiz
   

   Isso instalará automaticamente o Agent-Wiz e suas bibliotecas dependentes, como Click, Graphviz, etc.

2. Configuração da chave da API da OpenAI
   Alguns recursos (como a modelagem de ameaças) exigem suporte à API da OpenAI. Execute o seguinte comando para definir as variáveis de ambiente:
   • macOS/Linux:

     export OPENAI_API_KEY=sk-...
     

   • Windows:

     set OPENAI_API_KEY=sk-...
     

   Para manter as configurações, o comando acima pode ser adicionado ao.bashrce.zshrcou em um arquivo de configuração de variável de ambiente.

3. Verificar a instalação
   Após a conclusão da instalação, execute o seguinte comando para verificar se a instalação foi bem-sucedida:

   agent-wiz --help
   

   Se uma mensagem de ajuda de comando for exibida, a instalação está correta.

Uso

O Agent-Wiz oferece três comandos principais:extract(Fluxo de trabalho de extração),visualize(gerando gráficos de visualização) eanalyze(Executar modelagem de ameaças). Veja a seguir as instruções detalhadas para fazer isso.

1. fluxo de trabalho de extração

Essa função extrai o fluxo de trabalho de um corpo inteligente analisando estaticamente o código. Supondo que você tenha um projeto baseado em CrewAI, execute o seguinte comando:

agent-wiz extract --framework crewai --directory ./my_project --output workflow.json

• --frameworkEspecificar a estrutura de suporteautogenecrewaielanggraphellamaindexen8neswarmetc.
• --directoryEspecifique o caminho da pasta do projeto e o Agent-Wiz analisará a estrutura do código.
• --outputEspecifique o caminho do arquivo de saída para gerar dados de fluxo de trabalho no formato JSON.
  O arquivo JSON de saída contém nós (inteligências, ferramentas, etc.) e bordas (interações) com a seguinte estrutura:

{
"nodes": [{"id": "agent1", "type": "agent"}, ...],
"edges": [{"from": "agent1", "to": "tool1"}, ...],
"metadata": {"framework": "crewai"}
}

2. geração de gráficos de visualização

O recurso de visualização converte o fluxo de trabalho em um diagrama interativo que mostra as conexões entre as inteligências. Execute o seguinte comando:

agent-wiz visualize --input workflow.json --open

• --inputJSON: Especifica o arquivo JSON a ser extraído.
• --openGráfico HTML: Opcional, abre automaticamente o gráfico HTML gerado no navegador padrão.
  Os diagramas são baseados no D3.js e mostram relações dinâmicas entre inteligências, ferramentas e fluxos de dados, com os usuários ampliando e arrastando para visualizar detalhes.

3. realização de modelagem de ameaças

A funcionalidade de modelagem de ameaças é baseada na estrutura MAESTRO e analisa os riscos de segurança no fluxo de trabalho. Execute o seguinte comando:

agent-wiz analyze --input workflow.json

• --inputUse o arquivo JSON extraído.
  Após a execução, a ferramenta gera um relatório no formato Markdown (por exemplocrewai_report.md), conteúdo incluído:
• Lista de objetivos e ativos do sistema.
• Portais de ataque e ameaças em potencial.
• Avaliação de riscos e recomendações de segurança.
  A estrutura MAESTRO analisa especificamente os seguintes aspectos:
• objetivo da missãoEsclarecer a funcionalidade do sistema e os requisitos de segurança.
• responsabilidadesLista de inteligências, ferramentas e fluxos de dados.
• entradasIdentificação de possíveis pontos de ataque.
• controleAvaliação dos mecanismos de defesa existentes.
• ameaçaLista de vulnerabilidades e cenários de ataque.
• exposiçõesCalcular os impactos e as probabilidades.
• serviço programado (trem, ônibus etc.)Verificação de problemas de segurança operacional.

4. visualização de informações de ajuda

Para obter mais detalhes sobre o comando, execute:

agent-wiz --help

Isso listará todos os comandos disponíveis e seus parâmetros para ajudar o usuário a explorar a funcionalidade.

Estruturas compatíveis

O Agent-Wiz é compatível com as seguintes estruturas de inteligências de IA convencionais, cada uma com um analisador AST dedicado para garantir a extração precisa:

• AutoGenSuporte à funcionalidade principal e aos módulos do AgentChat.
• CrewAIAnálise da inteligência do trabalho em equipe: Parsing Teamwork Intelligence.
• LangGraphManuseio de fluxos de trabalho complexos de gráficos direcionados.
• LlamaIndexSuporte para indexação de dados e inteligências de consulta.
• n8nAnálise de fluxos de trabalho automatizados.
• Agentes da OpenAICompatível com a API de corpo inteligente da OpenAI.
• Pydantic-AISuporte para inteligências baseadas em Pydantic.
• EnxameManuseio da colaboração de várias inteligências.

Uso avançado

• análise de loteEscrever scripts para percorrerextractresponder cantandovisualize, lidando com vários projetos.
• Saídas personalizadasAjuste o estilo do gráfico e consulte a configuração do D3.js na documentação do projeto.
• Estrutura estendidaOs desenvolvedores podem escrever novos analisadores com base no SDK para ampliar o suporte a outras estruturas.
• Otimização de relatórios de segurançaRefinamento de relatórios de modelagem de ameaças em conjunto com a revisão manual.

advertência

• Certifique-se de que o código do projeto contenha uma estrutura clara e comentários para facilitar a análise.
• A chave da API da OpenAI precisa ser válida ou o recurso de modelagem de ameaças não estará disponível.
• Se você encontrar problemas de dependência, execute o seguinte comando para atualizar o pip:

  pip install --upgrade pip
  

• Recomenda-se que os gráficos de visualização sejam visualizados em navegadores modernos, como o Chrome, para uma melhor experiência.

Com essas etapas, os usuários podem instalar facilmente o Agent-Wiz, extrair fluxos de trabalho, gerar gráficos e analisar riscos de segurança.

cenário do aplicativo

1. Os desenvolvedores otimizam os sistemas corporais inteligentes
   Ao desenvolver inteligências LangGraph, os desenvolvedores podem ter dificuldade para entender a lógica de interação complexa. O Agent-Wiz extrai o fluxo de trabalho e gera diagramas para ajudar a identificar rapidamente os problemas e melhorar a eficiência do sistema.
2. A equipe de segurança identifica possíveis ameaças
   Os especialistas em segurança precisam avaliar as inteligências do AutoGen em busca de vulnerabilidades. O recurso de modelagem de ameaças MAESTRO do Agent-Wiz gera um relatório detalhado que lista os pontos de entrada do ataque e as recomendações de melhoria.
3. Treinamento técnico para demonstrar a estrutura de IA
   O instrutor de treinamento usa o Agent-Wiz para gerar diagramas interativos dos fluxos de trabalho do CrewAI para demonstrar visualmente os princípios da colaboração de inteligência múltipla aos alunos, reduzindo o limiar de aprendizado.
4. Pesquisadores analisam nova estrutura
   Quando os pesquisadores exploram estruturas emergentes, como o Swarm, eles podem usar o Agent-Wiz para extrair seus fluxos de trabalho, comparar as vantagens e desvantagens de diferentes estruturas e auxiliar na pesquisa acadêmica.

QA

1. O Agent-Wiz requer uma API OpenAI?
   A função de modelagem de ameaças requer uma chave de API da OpenAI; as funções de extração e visualização não requerem uma API.
2. Quais estruturas de modelagem de ameaças são compatíveis?
   Atualmente, há suporte para o MAESTRO, e estruturas como STRIDE e PASTA estão em desenvolvimento.
3. Você consegue lidar com grandes projetos?
   Sim, mas é recomendável que o código do projeto seja bem estruturado e analisado com mais eficiência.
4. Os gráficos de saída podem ser exportados para outros formatos?
   Atualmente, HTML e JSON são compatíveis, e PNG ou SVG podem ser compatíveis no futuro.