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Los mejores patrones de seguridad para agentes AI en 2026

La seguridad de los agentes se refiere al control de sus acciones. Mientras que un chatbot puede devolver una respuesta incorrecta, un agente es capaz de utilizar credenciales reales, llamar a herramientas y modificar datos en entornos de producción.

La regla por defecto es sencilla: no se deben otorgar a un agente capacidades que no necesite. Se debe comenzar con herramientas específicas, comprobaciones de políticas antes de cada tool call, entornos sandboxes aislados, credenciales restringidas, mecanismos de aprobación humana y registros de auditoría. También se pueden añadir medidas de control y filtros de salida, pero no deben considerarse como la principal barrera de seguridad.

Clasificación de patrones

PatrónPrioridadProtege contraNota de implementación
Herramientas de mínimo privilegioP0Agencia excesivaNo expongas las herramientas que el agente nunca debe utilizar.
Verificaciones previas a la política de herramientasP0Acciones peligrosasVerifique la acción concreta justo antes de su ejecución.
SandboxesP0Daños en archivos, shells, navegadores y redesAíslar el código y los contenidos no confiables.
Aprobaciones humanasP0Acciones irreversibles o reguladasEscrituras de puerta de enlace, despliegues, pagos, envíos externos y cambios con privilegios.
Credenciales con ámbito limitadoP0Sobrepaso de credenciales y fallos por delegado confundidoUtilice alcances restringidos, uno por servidor y otro por herramienta.
Isolación del servidor MCPP1Envenenamiento de herramientas, sombreado de herramientas, ataques entre servidoresNo mezcle servidores no confiables con herramientas potentes en el mismo entorno sin realizar una revisión previa.
Registros de auditoríaP1Historial de incidentes desconocidoPersistir la solicitud del usuario, tool call, los argumentos, el resultado, la decisión de política y el responsable de aprobación.
Límites de seguridadP1Texto de entrada y salida no seguroÚtil, pero insuficiente para otorgar autoridad al herramienta.
Evaluaciones de equipo rojoP1Rutas de ataque conocidasProbar prompt injection, envenenamiento de herramientas, extracción de datos y elusión de permisos.

Qué implementar primero

Primero, elimine las capacidades no necesarias. Si el agente no requiere escribir en GitHub, no le otorgue un token de escritura. Si solo necesita conocer la disponibilidad del calendario, no le conceda acceso completo al buzón de correo. Una permisividad limitada es más segura que un prompt estricto.

A continuación, se debe verificar la política antes de ejecutar cada tool call. Es necesario examinar el nombre de la herramienta, los argumentos, el recurso destino, el usuario, el entorno y los efectos secundarios. Una solicitud que parezca inofensiva puede seguir generando comandos de shell peligrosos.

Incorporar sandboxes para la ejecución de código, la automatización de navegadores, el acceso a archivos y el procesamiento de documentos no fiables. Un sandbox no hace que la acción sea correcta, pero sí reduce los daños causados por un tool result comprometido o por un modelo confundido.

Se debe solicitar la aprobación humana para las acciones irreversibles. No se debe aprobar cada paso por separado. En su lugar, se deben aprobar los límites específicos: despliegues en producción, eliminación de datos, envíos de correos electrónicos, movimientos de dinero, cambios de permisos y decisiones sujetas a regulaciones.

Riesgos específicos de MCP

MCP resulta útil ya que permite estandarizar el acceso a las herramientas. Sin embargo, conlleva riesgos, puesto que las descripciones de las herramientas, sus esquemas, las identidades del servidor, los alcances OAuth y las salidas generadas por ellas pasan a formar parte del contexto de toma de decisiones del modelo.

Para MCP, mantendría estas reglas en la revisión de código:

Las restricciones predefinidas no son suficientes

Lectura adicional

Referencias