Как мы сделали AI-платформу и стали запускать агентов быстро и безопасно
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Расскажем, как выглядит процесс разработки AI-агентов на платформе: от идеи и выбора сценария до подключения инструментов, настройки доступов и запуска в production. Отдельно разберём, что происходит со стороны безопасности: авторизация, работа с токенами, контроль tool calls, аудит действий, observability и SSDLC для агентов. На примерах агентов, влияющих на SDLC, покажем, как ускорять разработку, аналитику и дежурства без потери контроля над доступами, данными и действиями агента
Является разработчиком AI платформы внутри Яндекс Лавки и AI агентов
Артём занимается безопасностью там, где обычный AppSec уже не успевает за продуктом: микросервисы, внутренние платформы, AI-агенты, MCP-интеграции и автоматизация security review. В Яндексе строит процессы secure development, threat modeling и проверки высокорисковых интеграций. Любит, когда безопасность не превращается в бесконечный поток тикетов, а становится понятной инженерной системой с измеримым эффектом.
Ранее занимался AppSec в Авито.
Security инженер в Яндексе, выпускник кафедры ИУ8 МГТУ им. Баумана.
Комплексно занимается безопасностью Яндекс.Лавки. До этого помогал делать безопаснее сервисы Ozon в команде AppSec, также работал в SOC Сбера
Видео
Другие доклады секции
Агентная платформа
