O uso de agentes de IA baseados em LLMs traz riscos estruturais, como a propagação de erros em loops iterativos e falta de controle. Entenda como mitigar falhas com validações, guardrails, observabili
Um experimento conduzido pela CodeWall demonstrou como vulnerabilidades tradicionais podem comprometer sistemas modernos baseados em modelos de linguagem. Um agente de IA conseguiu explorar uma falha de SQL injection na plataforma interna de IA da McKinsey e obter acesso completo ao banco de dados do sistema em cerca de duas horas. O caso expõe riscos crescentes na integração de LLMs com dados corporativos, APIs e sistemas críticos, além de levantar preocupações sobre ataques automatizados conduzidos por inteligência artificial.
