ИИ-агенты в работе инженера ИБ и IT: что поручить агенту уже сейчас

Агент экономит не работу, а переключения

Ты ставишь задачу, а агент ждёт, проверяет и зовёт тебя, только если что-то пошло не так. Это видно на любом процессе с ожиданием: доступ подрядчику на неделю, задачи после планёрки, счёт, выход нового сотрудника.

Пример из ИБ: безопасник выдал подрядчику доступ на неделю. Дальше агент напоминает, отзывает доступ и сверяет журнал входов.

Везде одна схема: решение твоё, ожидание и проверки агента, исключения снова твои.

Что поручить агенту уже сейчас

Хорошо делегируются задачи с чёткими параметрами:

• проверить доступ;
• найти нужную строку в базе;
• выгрузить логи;
• сделать небольшой ресёрч;
• собрать отчёт по сырой базе за пару итераций вместо месяца ожидания аналитика.

Агенты уверенно работают в браузере, консоли и даже на подключённом телефоне. Долгий путь через клики потом можно попросить превратить в скрипт: «распиши короткий путь, как ты это сделал, чтобы повторить за 20 минут».

Чтобы агент делал это в твоих системах, его подключают к рабочим системам и задают права. На интенсиве «Разработка агентных систем» это отдельный практикум: подключишь агента к рабочим системам через MCP и API, определишь, какие данные агент видит и какие действия согласует с человеком.

Оценка компрометации и учёт активов

Уязвимость уже эксплуатируется, а патча может ещё не быть. Значит, задача не пойти запатчиться, а провести оценку компрометации. Пройти по индикаторам, логам и следам на узлах с разными ОС раньше могли только редкие специалисты, а с агентами это становится доступно инженеру в компании.

Процесс учёта активов не закрыт полностью ни у одного заказчика, а инфраструктура меняется всё быстрее. В каждом событии безопасности есть информация хотя бы об одном узле, поэтому из потока событий можно строить актуальную картину: пользователи, хосты, кто с кем взаимодействует.

Агента учат контексту: какие учётные записи административные и что нормально именно для вас. Чем больше контекста вложено, тем быстрее он заметит нестандартное поведение. Для этого не нужно знать языки программирования: ты передаёшь агенту свой опыт.

Один агент пишет, другой проверяет

Получив мердж-реквест на 100 тысяч строк, модель находит проблемы конкурентного запуска, которые обычно пропускает и сеньор. Безошибочным агенту быть не нужно: системе достаточно ошибаться реже людей. Работают и старые практики: к одному агенту ставят второго, который проверяет первого.

Команда агентов оправдана, когда одну роль нужно противопоставить другой: разработчик хочет быстрее выпустить фичу, а безопасник защищает данные. Агент, который только что писал код, критикует его слабее, чем свежий. Как собрать такую команду с передачей контекста, правами и лимитами, показывает программа интенсива.

Подтверждение опасных действий тоже отдают отдельной модели. Она получает всю историю сессии: что просил пользователь, какие файлы агент прочитал, что вернул API, как он рассуждал. И решает, легитимно ли следующее действие.

Автоцикл: агент работает всю ночь к одной цели

Самый недооценённый режим: оставить агента работать к измеримой цели. Например, довести размер сборки с 25 мегабайт до 600 килобайт или сделать все тесты зелёными. Агент меняет код, запускает проверку, смотрит метрику и оставляет изменение или откатывает его. Запуск по событию и расписанию, повторный запуск без дублей и журнал работы настраивают на интенсиве «Разработка агентных систем».

Условия у цикла жёсткие. Цель и правила пишет человек. Одну метрику считает код. Агент меняет один файл. Откат тоже делает код, а не агент. И у агента должен быть весь инструментарий: если модель не может сама измерить результат, она не поймёт, стало ли лучше.

Знания команды, которые не уходят с людьми

Опыт компании живёт в головах людей и уходит вместе с ними. Поэтому проектные знания и записки выгружают в общее хранилище, раскладывают в RAG-системы и дают следующим инженерам находить ответы за минуты, а не искать нужный блокнот.

На интенсиве «Разработка агентных систем» база знаний это отдельный практикум: подготовишь документы, настроишь поиск по смыслу и проверишь ответы и ссылки на источники.

С чего начать

Двигаться стоит по ступенькам, а не прыжком: простую задачу довести с агентом руками, обернуть в навык, автоматизировать запуск и только потом собирать команду.

Сразу ничего не заработает, и это нормально. Больше всего выигрывают люди, которые хорошо знают, как устроена их работа: они могут описать образ результата, критерии приёмки и требования. Цель, правила и исключения задаёшь ты. Ожидание, проверки и повторение забирает агент.