SDKのセキュリティ保護システムの分析
OpenAIエージェントSDKは、本番環境で信頼できる保護を提供するために、ガードレールの多層システムを内蔵しています。このメカニズムには、インテリジェンスのインタラクションの内容が期待される仕様に準拠していることを確認するためのinput_guardrailsとoutput checksの両方が含まれています。
典型的なセキュリティシナリオには、不適切なリクエストの実行をブロックする（例えば、ゴーストライティングの割り当てを禁止する）、有害なコンテンツの出力をフィルタリングする、返されたデータのコンプライアンスを検証する、などがあります。技術的な実装に関しては、開発者は専用のguardrail_agentを定義することでカスタム検証ルールを作成し、pydanticモデルを使用して型の安全性を確保し、デコレータ@input_guardrailを介して検証ロジックをメインプロセスに注入することができます。
セキュリティ検証を独立したインテリジェンスとして抽象化することは、他のフレームワークと比べて非常に革新的である。基本機能のすぐに使える使いやすさを維持しながら、開発者がカスタマイズする余地を十分に提供している。ケーススタディでは、セキュリティ検証を適切に設定することで、インテリジェント・ボディ・システムの信頼性が40%以上向上することが示されている。
この答えは記事から得たものである。OpenAIエージェントSDK：協調的マルチインテリジェンスワークフロー構築のためのPythonフレームワークについて
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil