O problema
LangChain facilita a transição de um protótipo funcional para um agente útil em muito pouco tempo. É exatamente por isso que se tornou um ponto de partida tão comum para o desenvolvimento de agentes empresariais.
Os agentes não geram apenas texto. Eles chamam ferramentas, recuperam dados e executam ações. Isso significa que um agente pode acessar sistemas confidenciais e dados reais de clientes em um único fluxo de trabalho.
A visibilidade por si só não é suficiente. Em implantações reais, você precisa de pontos de aplicação claros, locais onde possa aplicar políticas de forma consistente, bloquear comportamentos de risco e manter um registro auditável do que aconteceu e por quê.
Por que o middleware é a costura certa
O middleware é o ponto de integração limpo para a segurança do agente porque fica no caminho da execução do agente, sem forçar os desenvolvedores a espalhar as verificações entre prompts, ferramentas e código de orquestração personalizado.
Isso é importante por dois motivos.
- Ele mantém o aplicativo legível. Os desenvolvedores podem continuar escrevendo código LangChain regular em vez de usar a lógica de segurança em uma dúzia de lugares.
- Ele cria um native único e confiável para aplicar políticas em todo o circuito do agente. Isso torna a “segurança por padrão” muito mais realista, especialmente para equipes que desejam o mesmo comportamento em vários projetos, em vez de uma passagem de proteção única para cada aplicativo.
Cisco AI Protection + LangChain: como funciona
Em alto nível, o Cisco AI Protection Runtime Safety integra-se a um agente LangChain por meio de middleware e produz um contrato de tempo de execução consistente:
- Decisão: permitir / bloquear
- Classificações: o que foi detectado (ex: injeção imediata, dados confidenciais, padrões de exfiltração)
- request_id/run_id: correlação para auditoria e depuração
- registros brutos: rastreamento completo para investigação
Existem algumas maneiras de aplicar essa proteção, dependendo de onde você deseja que o controle fique:
Modo LLM (chamadas de modelo)
- Protege o caminho de immediate/resposta em torno da invocação do LLM.
Modo MCP (chamadas de ferramentas)
- Protege as chamadas da ferramenta MCP feitas pelo agente (onde residem muitos riscos do mundo actual).
Modo de middleware
- Protege o fluxo de execução do LangChain na camada de middleware, que geralmente é a opção mais adequada para aplicativos de agentes modernos.
Diagrama de Integração:
Usuário → Agente LangChain → Proteção de tempo de execução (Middleware) → Ferramentas LLM / MCP
Monitorar vs Aplicar (o “aha”)
Modo monitor oferece visibilidade sem interromper o fluxo do desenvolvedor. O agente é executado, mas o AI Protection registra sinais de risco, classificações e um rastreamento de decisão.
Modo de aplicação transforma esses sinais em um controle: as violações da política são bloqueadas por um motivo auditável. O agente para de maneira previsível e você pode apontar exatamente o que foi bloqueado e por quê.
Exemplo: “bloqueado e por quê”
Bloqueado
Decisão: bloquear
Estágio: resposta
Classificações: PRIVACY_VIOLATION
Regras: PII: PRIVACY_VIOLATION
ID do evento: 8404abb9-3ce2-4036-92f9-38516bf7defa
Confira o início rápido do desenvolvedor AI Protection
Para facilitar a avaliação, criamos uma pequena barra de lançamento para desenvolvedores que permite executar fluxos de trabalho no modo LLM e no modo MCP lado a lado nos modos de monitoramento e aplicação.
Início rápido em 3 etapas (10 minutos)
- Abra o executor de demonstração
Hyperlink: http://dev.aidefense.cisco.com/demo-runner - Escolha um modo
- Modo LLM (chamadas de modelo)
- Modo MCP (chamadas de ferramentas)
- Modo middleware (middleware Langchain)
- Execute um cenário
- Escolha um dos prompts integrados, como um immediate seguro, uma tentativa de injeção de immediate ou uma solicitação de dados confidenciais.
- Observe o fluxo de trabalho ser executado lado a lado no Monitor e no Implement para poder comparar o comportamento com a mesma entrada.
- Monitor: veja o rastreamento de decisão sem bloquear
- Aplicar: acione uma violação da política e veja “bloqueado e por quê”
Caminho LangChain a montante
Estamos contribuindo com essa integração upstream por meio da estrutura de middleware do LangChain para que as equipes possam adotá-la usando pontos de extensão padrão do LangChain.
Documentos do middleware LangChain:
https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/middleware/overview
Se você é um usuário LangChain e deseja definir como as proteções de tempo de execução devem ser integradas, receberíamos suggestions e revisão assim que o PR do middleware estiver ativo.
O que vem a seguir
LangChain é o primeiro foco de integração, com o mesmo contrato de proteção de tempo de execução estendendo-se a ambientes adicionais como AWS Strands, Google Vertex Brokers e outros ao longo do tempo. O objetivo é consistente: uma superfície de integração, pontos de aplicação claros e um rastreamento de decisão previsível em todas as estruturas de agente e tempos de execução.