Mit ihrer Fähigkeit, intelligent mit externen Anwendungen zu interagieren, sind AI -Agenten bereit, ein wesentlicher Bestandteil moderner Unternehmens -Workflows zu werden. Die KI-Agenten versprechen nicht mehr von der Außenwelt und versprechen, Aufgaben zu erledigen, die traditionell menschliche Interventionen benötigen, um sich wiederholte und hochvolumige Aufgaben zu automatisieren. Beispiele für die Agentenautomatisierung können beispielhaften Anwendungsfällen enthalten sein:
- HR Onboarding: KI -Agenten können Konten für neue Mitarbeiter in Anwendungen wie Slack, Jira und Trello einrichten und sie automatisch deaktivieren, wenn die Mitarbeiter gehen.
- Projektmanagementsynchronisierung: KI -Agenten können Tools wie Jira und Asana überbrücken, Aufgabenstatus aktualisieren und Projektzeitpläne ohne menschliche Intervention synchronisieren.
- IT Helpdesk Automation: AI -Agenten können Kennwörter autonom zurücksetzen, Benutzerberechtigungen verwalten und neue Softwarekonten bereitstellen, wodurch die Belastung der IT -Teams verringert wird.
Für große Unternehmen kann die Automatisierung im Maßstab jährlich zu Millionen Einsparungen führen, nicht nur aus reduziertem operativem Overhead, sondern auch von minimierten Ausfallzeiten und weniger Sicherheitslücken, die auf menschliche Fehler zurückzuführen sind.
Herausforderungen bei der Agentenautomatisierung
Zwar besteht ein nahezu unbegrenztes Potenzial für Anwendungen, die die Agentenautomatisierung nutzen, es war eine Herausforderung, diese Vision in die Realität umzuwandeln, insbesondere wenn es um Identität und Zugriff geht. Einige der Hürden mit Identitätsmanagement umfassen:
Entwicklungs- und Integrationskomplexität: Die meisten Unternehmens -Workflows stützen sich auf eine Vielzahl von B2B -SaaS -Plattformen, einschließlich Heftklammern wie JIRA für Task -Management, Slack für Kommunikation und HubSpot für CRM.
Damit ein AI -Agent seine Pflichten erfüllen kann, muss es in der Lage sein, diese Systeme als einzelner Benutzer zu authentifizieren und in ihrem Namen zu interagieren. Die Authentifizierung mag für menschliche Benutzer trivial sein, aber für Entwickler der Agentenautomatisierung ist es ein Zyklus komplexer einmaliger Integrationen und OAuth-Flüsse, die jeweils eigene Sicherheitsbedenken haben. Die Komplexität nimmt exponentiell mit der Beteiligung mehrerer Anwendungen von Drittanbietern zu.
Sicherheits- und Zugangskontrolle: Unternehmen können zögern, KI-Agenten ohne ein klares Verständnis der Sicherheitsrisiken, der Datenzugriffsgrenzen und der Verwaltung von OAuth-Token sowie der Art und Weise, wie die Informationsflüsse zwischen Benutzern, Agenten und Drittanbietern eindeutig verstehen.
Sagi Rodin, der CEO von FronteggEine Lösung für Kundenidentität und Access Management (Low-Code) sagte VentureBeat in einem Interview mit: „Wir sehen, dass Sicherheitsabteilungen sehr besorgt sind, KI-Agenten zu adoptieren, sogar über grundlegende Fragen. Sie stellen Fragen wie Agent-Anmeldeinformationen leben, wie lange Tokens bestehen bleiben und ob sie sich selbst abhalten können oder nicht.
Compliance und Überwachbarkeit: Branchen wie Finanzen, Versorgungsunternehmen und Gesundheitsversorgung sind stark reguliert. Für viele Anwendungsfälle sind vollständige Prüfungsspuren für AI -Agenten -Interaktionen für die Einhaltung der behördlichen Anforderungen wie SOX, HIPAA und GDPR obligatorisch.
Die CIAM -Technologie geht rasant voran und viele Anbieter im Raum unterstützen Softwareunternehmen wie KI -Agenten, um einige dieser Schwierigkeiten anzugehen.
Identitäts- und Zugangsmanagement für KI -Agenten
Kundenidentität und -zugriffsmanagement (CIAM) ist ein wachsender Raum in welchen Lösungen von etablierten Unternehmen wie Frontegg, OktaAuth0 (Teil von Okta), Ping -Identität und Stytch-Handel der Benutzerauthentifizierung und verwalten den Zugriff auf Anwendungen von Drittanbietern.
Zu ihren Aufgaben gehören die Orchestrierung von einzelnen Sign-On (SSO), Multi-Factor-Authentifizierung (MFA) und rollenbasierte Zugriffskontrolle über Cloud-Anwendungen und Unternehmensplattformen. Bisher konzentrierten sich diese Lösungen hauptsächlich auf Identität und Zugriff für menschliche Benutzer. Da die Automatisierung von Enterprise Agentic jedoch schnell Wirklichkeit wird, rennen die CIAM -Anbieter die einzigartigen Anforderungen, die autonome AI -Agenten erfüllt sind. Um eine B2B-Anwendung eines Menschen im Namen eines menschlichen Benutzers zu authentifizieren und mit einer B2B-Anwendung von Drittanbietern zu interagieren, benötigen KI-Agenten programmatische und anhaltende Zugriff, wobei in der Regel eine tokenbasierte Authentifizierung und komplexe OAuth-Strömungen erforderlich sind.
Fronteggs kürzlich veröffentlicht Frontegg.ai verfolgt einen End-to-End-Ansatz und liefert außergewöhnliche Lösungen für erweiterte Anwendungsfälle, die die Integration mehrerer B2B-Anwendungen erfordern.
Der AI-Agent und alle erforderlichen Integrationen von Drittanbietern können in nur wenigen Minuten im Dashboard von Frontegg.ai erstellt und konfiguriert werden. Der Code für die Authentifizierungsschnittstelle wird sowohl für Web- als auch für mobile Anwendungen automatisch generiert und die Plattform behandelt die Erstellung, Aktualisierung und Löschung aller OAuth -Zugangs -Token. Diese End-to-End-Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionalität kann mit nur wenigen Zeilen in den Agentencode integriert werden.
Eines der innovativen Produkte, die mit Frontegg.ai entwickelt werden, ist ein Analytics -Support -Agent, der intelligent Visualisierungen aus Quelldaten erstellt, basierend auf den Anforderungen verschiedener Unternehmenspersonen und regelmäßig kommuniziert. Die Idee ist, dass Benutzer als intelligenter Analytics -Assistent mit dem AI -Agenten außerhalb des Portals mit dem AI -Agenten interagieren, anstatt manuell ein Portal zu besuchen, um Dashboards zu konfigurieren.
Rodin beschreibt die Plattform als „Full-Stack-Erfahrung für Agententwickler, die Authentifizierung, Integrationen, Autorisierungen, Sicherheit und Ansprüche anbietet. Der Agent kann im Namen von Benutzern und Organisationen handeln. Alles funktioniert außerhalb der Box.“
Während Frontegg.ai einen frühen Start in das mit Agenten ausgerichtete Identitätsmanagement hat, ist es nicht allein, das Potenzial von AI-Agenten im Unternehmen zu erkennen. Rodin stellt sich vor, dass CIAM -Anbieter sowohl etablierte als auch neu und neu unterstützt werden und die AI -Agenten unterstützen. Er hob jedoch den End-to-End-Ansatz von Frontegg hervor, bei dem die Plattform alle Aspekte der Authentifizierung, des Zugangs und der Sicherheit verwaltet, und Entwickler können sich darauf konzentrieren, ein Unternehmen mit Unternehmensbereiteten zu erstellen.
Zu den CIAM -Anbietern, die die Identitäts- und Zugriffsmanagement für KI -Agenten unterstützen, gehören:
- Auth0s Auth für Gen AI Ermöglicht mehrere Konten, dass Anwendungen von Drittanbietern mit einem einzigen, einheitlichen Profil verknüpft werden. Benutzer müssen sich nur einmal authentifizieren, um einen AI -Agenten so zu autorisieren, dass sie mit allen angeschlossenen Anwendungen, die mit ihren Konten verbunden sind, zu interagieren. Token -Aktualisierungen und Austausch werden automatisch behandelt.
- Ähnlich, AgentAuth -Komposition Bietet ein ähnliches einheitliches Authentifizierungsframework, in dem sich der Endbenutzer nur einmal anmeldet. Anwendungen von Drittanbietern werden über das AgentAuth Dashboard hinzugefügt, in dem Benutzer Apps automatisch konfigurieren und umfassende Protokolle anzeigen können.
- Descopes ausgehende Apps Mit den Entwicklern verbinden AI-Agenten mit über 50 B2B-Apps von Drittanbietern, indem sie einfach die bereitgestellten SDKs verwenden, um auf verschiedene Tools zuzugreifen. Descope bietet keine einheitliche Authentifizierung; Stattdessen können Benutzer auswählen, in welche Anwendungen sich anmelden sollen. Alle Authentifizierung und Token -Management werden automatisch hinter den Kulissen durchgeführt.
- Ping's Identity Helix Bietet ähnliche Funktionen, verfolgt aber einen anderen Ansatz. Anstatt die Anmeldeinformationen der Endbenutzer zu verwenden, erhalten KI-Agenten ihre eigenen einzigartigen Identitäten und Berechtigungen für Apps von Drittanbietern.
- Mit Unterstützung für über 300 Apps von Drittanbietern, Lumos 'Integration Hub Beschleunigt den Entwicklungsprozess, indem Sie KI nutzen, um Code für die Integration mit REST-APIs und Apps von Drittanbietern zu generieren. Es verfügt auch über Connector SDK, mit dem Entwickler neue Integrationen in jede Sprache erstellen können. Integration Hub kann zwar nicht speziell für AI-Agenten konzipiert und kann den Prozess der Integration von Anwendungen von Drittanbietern in automatisierte Geschäftsworkflows vereinfachen.
Während sich ihre Methoden unterscheiden, versuchen diese Plattformen, die Identitäts- und Zugriffsmanagement zu vereinfachen, einer der größten Schmerzpunkte bei der Bereitstellung von KI -Agenten in Maßstab.
Der traditionelle OAuth -Workflow
Ohne die Hilfe einer Identitätsmanagementplattform kann die Integration eines AI -Agenten in eine oder mehrere B2B -SaaS -Plattformen komplex sein. Laut Rodin müssen Agentenbauer „Identität, Integrationen von Drittanbietern und Sicherheit von Grund auf neu zusammenfügen, was zu langsamen Bauzyklen und Blockern bis zur echten Produktionsentwicklung führt“.
Jede B2B -Plattform hat ihren eigenen Prozess, aber das allgemeine Prinzip ist das gleiche: Nachdem ein Benutzer einmeldet, muss ein OAuth -Zugriffs -Token abgerufen werden. Dieser Token authentifiziert den API -Agenten und ermöglicht es ihm, Aktionen im Namen des Benutzers auszuführen. Jede Anfrage, die der AI -Agent stellt, muss das Zugangs -Token enthalten.
Betrachten Sie die Entwicklung eines Workflows, bei dem ein AI -Agent nach Abschluss einer Aufgabe eine Slack -Benachrichtigung sendet.
Ihre AI -Agenten -App muss registriert und mit OAuth Scopes (Berechtigungen) konfiguriert sein https://api.slack.com/apps für den Zugriff auf Die lockere API.
Um Aktionen im Namen eines Benutzers auszuführen, muss der AI -Agent diese Einwilligung des Benutzers einholen. Dies geschieht, indem sie auf eine Seite der Slack -Autorisierung geleitet werden, auf der sich der Benutzer anmelden kann.
from urllib.parse import urlencode
params = {
"client_id": "your-client-id",
"scope": "chat:write,users:read",
"redirect_uri": "https://yourdomain.com/callback/slack",
}
auth_url = f"https://slack.com/oauth/v2/authorize?{urlencode(params)}"Der obige Code erstellt die URL für die Seite Slack Authorization. Das `redirect_uri` gibt die Callback -URL auf Ihrem Server an, auf die Slack Benutzer nach der Anmeldung umgeleitet wird.
Die Antwort von Slack enthält einen Code, mit dem das Zugriffstoken des Benutzers erhalten werden kann.
import requests
slack_token_url = “https://slack.com/api/oauth.v2.access”
def exchange_code_for_token(code, client_id, client_secret, redirect_uri, token_url):
response = requests.post(slack_token_url, data={
"grant_type": "authorization_code",
"client_id": client_id,
"client_secret": client_secret,
"code": code,
"redirect_uri": redirect_uri,
})
return response.json()Sobald Sie das Zugriffstoken haben, kann es verwendet werden, um authentifizierte API -Aufrufe im Namen des Benutzers zu tätigen.
headers = {
"Authorization": f"Bearer {slack_access_token}",
"Content-type": "application/json",
}
payload = {
"channel": "#general",
"text": "The update of the worker table is complete.",
}
requests.post("https://slack.com/api/chat.postMessage", headers=headers, json=payload)Während die meisten B2B -SaaS -Anwendungen denselben allgemeinen Prozess für Authentifizierung und Zugriff befolgen, können sich die Schritte und die Syntax unterscheiden. Das Verwalten der Authentifizierung und der Zugriff wird bei der Integration mehrerer Anwendungen von Drittanbietern schnell mühsam.
End-to-End-Identitätsmanagement mit Frontegg.ai
Frontegg.ai Abstracts Der Großteil des Integrationsprozesses mit integrierten Verbindungen für weit verbreitete B2B-Anwendungen wie Slack, Atlassian, Montag, GitHub und Google Workspace. Es kümmert sich um Authentifizierung und Zustimmung und verwaltet alle OAuth -Token, sodass Entwickler Identität und Zugriff für ihre KI -Agenten mit nur wenigen Codezeilen implementieren können.
Die Konfiguration von B2B -Anwendungen erfolgt im Dashboard von Frontegg.ai. Wählen Sie aus der Liste der unterstützten Anwendungen und geben Sie die Berechtigungen Ihres KI -Agenten an. Der gesamte Front-End-Code für die Authentifizierung wird automatisch generiert. Sobald Sie die Anwendungen von Drittanbietern im Dashboard ausgewählt und konfiguriert haben, können Sie Ihren AI-Agentencode anschließen, indem Sie einfach die Frontegg AI SDK in Ihrer IDE der Wahl importieren und initialisieren.
import os
from frontegg_ai_python_sdk import (
Environment,
FronteggAiClientConfig,
FronteggAiClient
)
config = FronteggAiClientConfig(
environment=Environment.EU, # Or US, CA, etc.
agent_id=os.environ(your_agent_id),
client_id=os.environ(your_client_id),
client_secret=os.environ(your_client_secret),
)
client = FronteggAiClient(config)Fügen Sie eine weitere Zeile hinzu, um den Benutzerkontext festzulegen:
client.set_context(tenant_id="your_tenant_id", user_id="your_user_id")Jetzt hat Ihr AI-Agentencode Zugriff auf alle Funktionen aller Anwendungen von Drittanbietern, die Sie im Dashboard eingerichtet haben. Alle Authentifizierung, Token -Management und Zugriffskontrolle werden von Frontegg.ai verwaltet, und bei der Integration einer anderen Anwendung müssen der Code nicht aktualisiert werden. Die Tools, auf die der AI -Agent für jede Anwendung zugreifen kann, können mit `list_tools ()` aufgeführt werden.
tools = await client.list_tools()In diesem Beispiel wurde Crewai und Python verwendet; Frontegg.ai unterstützt jedoch verschiedene AI -Agenten -Orchestrierungsplattformen, einschließlich Langchain und Autogen. Frontegg.ai bietet integrierte Unterstützung für große Sprachmodelle (LLMs) von OpenAI, Anthropic, Google, Meta und Mistral.
Für weniger erfahrene Entwickler können die Authentifizierung, Integrationssetup und Code durch Eingabeaufforderung mit Frontegg MCP automatisch generiert werden, das das Modellkontextprotokoll (MCP) nutzt, einem offenen Standard, der von Anthropic für die sichere Kommunikation zwischen AI-Agenten und externen Tools entwickelt wurde.
Darüber hinaus können Entwickler und Nichtentwickler gleichermaßen Frontegg-Flows verwenden, einen Workflow mit niedrigem Code, der KI nutzt, um komplexe Identitäts-Workflows mithilfe natürlicher Sprache zu erstellen und zu verwalten. Der Code kann in Ihre bevorzugte IDE importiert werden, und Ihre Anwendung kann auf Cloud -Plattformen wie AWS, Azure, Cloudflare oder Vercel, dedizierte AI -Plattformen wie eingesetzt werden Replizierenoder lokal auf Ihren eigenen Servern gehostet.
Blick nach vorne: CIAM für die Agentenautomatisierung
Damit AI-Agenten in Unternehmens-Workflows wirksam sind, müssen sie in der Lage sein, mit den bereits verwendeten B2B-Anwendungen von Drittanbietern nahtlos zu interagieren. Identitäts- und Zugriffsmanagementplattformen vereinfachen den Authentifizierungs- und Autorisierungsprozess und lindern einen der wichtigsten Schmerzpunkte bei der Implementierung der Agentenautomatisierung.
Technologieführer sollten AI-Agenten-Fokussier-Plattformen wie Frontegg.ai bewerten, um ihre Passform mit der Infrastruktur und den Arbeitsabläufen des Unternehmens zu bewerten. Die ersten Anbieter, die sichere und zuverlässige Identitätsmanagementinfrastrukturen liefern, können definieren, wie die Agentenautomatisierung im modernen Unternehmen implementiert wird.
Der AI Agent Builder von Frontegg ist auf der Website des Unternehmens kostenlos erhältlich. Abonnementpreise wurden noch nicht öffentlich veröffentlicht.
