Випадок вивчення: інбокс, відсортований діспозиційними AI-агентами

Вхідна електронна пошта — найбільш ворожа вхідна інформація, яку обробляє компанія: фішінг, введення запитів, вірусна програма. Ми хотіли використовувати штучний інтелект для триажу — класифікацію, підсумки, пропозиції дій — без того, щоб виконувати LLM на чистих листах всередині нашої інфраструктури.

Дизайн: кожна окрема електронна пошта проходить через триаду відокремленого LLM-агента в окремій віртуальній машині, захищеної п'ятьма незалежними шарами безпеки — LLM-вільним вхідним процесом, механізмом введення з захистом від PII та ізоляцією, чорними списками за орендарем, віртуальною машини із відкритими інструментами (без shell, без вихідного SMTP), та механізмом захисту між орендарями. У разі виявлення аномалії віртуальна машина повертається до чистого стану.

Він працює в реальних умовах на наших власних корпоративних поштових серверах протягом кількох місяців безперервного тестування. Сервер ніколи не обробляє необроблені листи безпосередньо з моделлю; скомпрометований електронний лист може завдати шкоди лише власному тимчасовому агенту, а оператор бачить класифіковану, узагальнену чергу замість необробленої поштової скриньки.