Blog — wszystkie artykuły
Wszystkie artykuły opsagent o bezpieczeństwie agentów, MCP, ładzie, obserwowalności, ewaluacji, orkiestracji i nadzorze — od najnowszych.
Agentic engineering: dyscyplina, która spina agenta od prototypu do produkcji
Czym jest agentic engineering, czym różni się od prompt engineering i orkiestracji, i jak siedem filarów opsagent składa się w jeden proces inżynierski budowy agentów niezawodnych na produkcji.
Czytaj →Pośredni prompt injection: wykrywanie i obrona w pipeline agenta
Jak wykrywać i powstrzymywać pośredni prompt injection w produkcyjnym pipeline agenta — izolacja treści, provenance, filtrowanie wyjścia i warstwowa obrona, która kurczy zasięg szkody.
Czytaj →Red teaming agentów AI: jak zbudować program red-team w organizacji
Jak uruchomić program red-team dla agentów jako powtarzalny proces — zakres, kadencja, role i czym organizacyjny red teaming autonomicznych agentów różni się od jednorazowego pentestu.
Czytaj →OWASP Top 10 dla aplikacji agentowych: jak mitygować każde ryzyko na produkcji
Produkcyjny playbook do OWASP Top 10 dla aplikacji agentowych: jak spełnić i mitygować każde z dziesięciu ryzyk konkretnymi kontrolami, guardrailami i governance.
Czytaj →Zatruwanie narzędzi: gdy narzędzia agenta zwracają się przeciw niemu
Jak podmienione opisy narzędzi i spreparowane wyniki kierują autonomicznych agentów ku szkodliwym działaniom — i kontrole walidacji, izolacji oraz pochodzenia, które temu zapobiegają.
Czytaj →Zatruwanie pamięci: obrona pamięci agenta na produkcji
Jak bronić pamięci długotrwałej i bazy retrievalu produkcyjnego agenta przed zatruwaniem — walidacja, provenance, segmentacja i wygasanie, które nie dają fałszywym danym obciążać decyzji.
Czytaj →AI Act Art. 50: transparentność w operacjach agentowych
Jak spełnić obowiązki transparentności z Art. 50 AI Act w codziennych operacjach agentowych do 2 sierpnia 2026 — ujawnienie AI, oznaczanie treści i znakowanie deepfake, wpięte w runtime.
Czytaj →Harmonogram AI Act dla autonomicznych agentów
Kiedy naprawdę zaczyna obowiązywać każdy wymóg AI Act — i co zespoły wdrażające autonomicznych agentów AI muszą mieć gotowe na termin transparentności z Art. 50 z 2 sierpnia 2026 r.
Czytaj →Nadmierne uprawnienia: najbardziej kosztowne ryzyko agentów
Dlaczego zbyt szerokie uprawnienia zamieniają drobny błąd agenta w poważny incydent — i jak minimalne uprawnienia, zawężone narzędzia i bramki akceptacji ograniczają zasięg szkody.
Czytaj →AI Act a RODO: dwa reżimy, które Twoi agenci muszą spełnić
Dlaczego zgodność z RODO nie pokrywa AI Act, gdzie oba się nakładają i co autonomiczny agent musi spełnić na gruncie każdego z nich.
Czytaj →ISO 42001 dla agentów: system zarządzania AI krok po kroku
Czego wymaga ISO/IEC 42001, jak uzupełnia AI Act i praktyczna droga do systemu zarządzania AI, który naprawdę nadzoruje autonomicznych agentów.
Czytaj →Bezpieczeństwo MCP: bezpieczna konfiguracja, tożsamość i autoryzacja przez bramkę
Jak bezpiecznie uruchomić Model Context Protocol na produkcji: bramka MCP, autoryzacja i zawężanie uprawnień oraz kontrola tożsamości maszynowych, które trzymają narzędzia agenta w ryzach.
Czytaj →Polityka AI w firmie, która naprawdę nadzoruje agentów
Praktyczny szablon wewnętrznej polityki AI — sekcje, które się liczą, jak objąć autonomicznych agentów i Shadow AI, i jak nie zamienić jej w martwy dokument.
Czytaj →Obserwowalność agentów: zobacz, co naprawdę robi Twoje AI
Tracing, metryki i kontrola kosztów autonomicznych agentów — pięć rzeczy, które warto mierzyć, i jak OpenTelemetry stał się standardem obserwowalności agentów.
Czytaj →Bramka MCP i autoryzacja agentów w czasie wykonania
Dlaczego agenci potrzebują decyzji autoryzacyjnej w chwili każdej akcji — i jak bramka MCP centralizuje politykę, akceptacje i audyt dostępu do narzędzi.
Czytaj →OWASP MCP Top 10: zabezpieczanie protokołu, na którym działają agenci
Praktyczny przegląd OWASP MCP Top 10 — ryzyk bezpieczeństwa właściwych serwerom Model Context Protocol — i kontroli, które adresują każde z nich.
Czytaj →Tożsamości maszynowe (NHI): zarządzanie agentami, które działają za Ciebie
Agenci uwierzytelniają się jako tożsamości maszynowe, nie ludzie. Dlaczego NHI to dziś kluczowa kontrola — i jak je inwentaryzować, zawężać i rotować.
Czytaj →Zero-trust dla agentów AI: wdrożenie „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj” na produkcji
Jak operacyjnie wdrożyć zero-trust dla autonomicznych agentów oraz narzędzi i agentów, które wywołują — tożsamość, egzekwowanie polityk i segmentacja, które czynią ciągłą weryfikację realną na produkcji.
Czytaj →Ewaluacja agentów AI: od evals do niezawodnej produkcji
Jak oceniać autonomicznych agentów, którym można zaufać — LLM-as-a-judge zrobione dobrze, metryki, które się liczą, i bramki jakości w CI/CD chroniące przed regresją.
Czytaj →Kontrola kosztów agentów: FinOps dla autonomicznego AI
Dlaczego koszt to sygnał pierwszej klasy dla agentów, co naprawdę napędza rachunek i jak śledzenie tokenów, wykrywanie pętli i budżety utrzymują autonomiczny system w ryzach.
Czytaj →Metryki produkcyjne, które mówią, że agent działa
Sześć metryk — ukończenie, trafność, halucynacje, opóźnienie, koszt i satysfakcja — które zamieniają agenta z czarnej skrzynki w system, którym da się operować.
Czytaj →Tracing agentów AI z OpenTelemetry
Jak instrumentować autonomicznych agentów konwencjami GenAI OpenTelemetry, by każdy krok rozumowania, wywołanie narzędzia i koszt trafiły do jednego przenośnego trace.
Czytaj →Orkiestracja agentów: LangGraph kontra CrewAI i AutoGen
Bezstronne porównanie głównych frameworków agentowych — LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK i Google ADK — oraz jak wybrać między pojedynczym agentem a systemem wieloagentowym.
Czytaj →Architektura pamięci agenta: krótkotrwała, długotrwała, epizodyczna
Jak autonomiczni agenci pamiętają — trzy rodzaje pamięci, kiedy której używać i dlaczego nadzór nad warstwą pamięci to zarazem zdolność i decyzja bezpieczeństwa.
Czytaj →Benchmarki agentów: co τ-bench i spółka mówią, a czego nie
Jak czytać benchmarki agentów jak τ-bench, MCP-Bench i AgentBench — co mierzą, gdzie mylą i dlaczego Twoje własne evals nadal liczą się najbardziej.
Czytaj →LLM jako sędzia: skalibruj, zanim mu zaufasz
Jak uczynić sędziego LLM wiarygodnym — dopasowanie do ocen ludzi, zabicie biasu pozycji i rozwlekłości, i rozpoznanie, kiedy sędzia mierzy jakość, a kiedy własne preferencje.
Czytaj →Testy regresji agentów AI: przestań naprawiać jedno i psuć trzy
Dlaczego golden dataset i bramki CI to jedyna niezawodna obrona przed cichymi regresjami agenta, gdy modele, prompty i narzędzia zmieniają się pod spodem.
Czytaj →Guardrails agentów: automatyczne granice wokół autonomii
Guardrails wejścia, wyjścia i behawioralne tworzą warstwę bezpieczeństwa, która pozwala agentowi działać szybko, lecz nie niebezpiecznie. Oto, co robi każda i jak się łączą.
Czytaj →Nadzór człowieka i autonomia agentów: HITL, HOTL, HOOTL
Spektrum nadzoru człowieka nad agentami AI — od human-in-the-loop po human-out-of-the-loop — oraz guardrails, wyłączniki bezpieczeństwa i stopniowa droga do bezpiecznego zwiększania autonomii.
Czytaj →Inżynieria kontekstu: dawaj agentowi to, czego potrzebuje, nie wszystko
Dlaczego to, co wkładasz w okno kontekstu, decyduje o jakości, koszcie i bezpieczeństwie agenta — i dyscyplina składania właściwego kontekstu na każdym kroku.
Czytaj →Pojedynczy czy wieloagentowy? Przewodnik decyzyjny
Kiedy dzielić zadanie między wielu agentów AI, a kiedy jeden wystarczy — realne koszty systemów wieloagentowych i prosty test, czy naprawdę go potrzebujesz.
Czytaj →Shadow AI: agenci i narzędzia działające bez Twojego nadzoru
Dlaczego niezatwierdzone użycie AI to najczęstsza luka ładu — i jak wyciągnąć Shadow AI na światło, nie spychając go jeszcze głębiej do podziemia.
Czytaj →Stopniowe wdrażanie: zwiększanie autonomii agenta bez incydentów
Pięcioetapowa ścieżka — dry-run, read-only, symulacja, staging, produkcja — by dać agentowi AI więcej autonomii dopiero, gdy dowody mówią, że jest bezpiecznie.
Czytaj →Wyłączniki bezpieczeństwa i bezpieczniki dla agentów AI
Każdy autonomiczny agent potrzebuje niezawodnego sposobu, by się zatrzymać. Jak projektować wyłączniki i bezpieczniki, które naprawdę zatrzymają agenta zapętlonego, przepalającego budżet lub dryfującego.
Czytaj →