Deep Dive

Jak bezpečně pouštět AI agenty do vlastních dat

Tentokrát nejde o správnost dat. Ale o to, kam agenta pustíte.

Na předchozím tučňáčím webináři Agenti v datech: nejen konverzační analytika, ale i na co si dát pozor jsme řešili hlavně to, jak připravit data, aby nad nimi AI agent dělal správné analýzy, nehalucinoval a nespojoval čísla, která spolu nedávají smysl.

V tomto Deep Dive půjdeme o krok dál: jak agenta k datům pustit bezpečně.

Protože instrukce v promptu nebo agents.md samy o sobě nestačí. Potřebujete řešit skutečná oprávnění, citlivá data, možné úniky, náklady i to, jak agenta v případě problému rychle zastavit.

Co během dvou hodin projdeme

1. Identita agenta – pod jakou identitou má pracovat a proč mu nedávat vaše vlastní oprávnění.
2. Prompt injection – co se může stát, když agent dostane instrukci, kterou jste mu sami nedali.
3. Proč guidelines a agents.md nestačí jako bezpečnostní opatření.
4. Princip minimálních práv – agent má mít přístup jen k tomu, co skutečně potřebuje.
5. Exfiltrace dat – jak omezit riziko, že se data dostanou tam, kam nemají.
6. Blast radius a cost control – jak omezit rozsah případných škod i nečekané náklady.
7. PII a citlivá data – jak pracovat s osobními a dalšími citlivými údaji.
8. Dockerizace a sandboxing – jak agentovi vytvořit omezené prostředí.
9. Monitoring a auditovatelnost – jak zjistit, co agent skutečně dělal.
10. Incident response a kill switch – jak postupovat, když potřebujete jeho činnost rychle zastavit.

Principy jsou obecné. Ukázky konkrétní.

Nejde o školení použitelné pouze pro jeden nástroj.

Principy můžete aplikovat na různé AI agenty a datové sklady nebo databáze.

Konkrétní příklady si ukážeme na dnes časté kombinaci Claude Code + BigQuery. Podíváme se také na možnosti v Google Cloud Platform – jaké produkty můžete využít, kde jednotlivá nastavení najdete a k čemu slouží.

Co si ze školení odnesete

Po školení budete vědět, co zkontrolovat před tím, než AI agenta pustíte k firemním datům, jak přemýšlet nad jeho oprávněními a jak omezit dopad, když se něco pokazí.

K tomu dostanete:

• záznam celého školení,
• praktický checklist, podle kterého můžete kontrolovat další nasazení AI agentů do dat.