🤖 KI-Agenten & Workflows

AI Agent Security Evaluation Checklist

📁 KI-Agenten & Workflows 👤 Beigetragen von @bluedog110776@gmail.com 🗓️ Aktualisiert
Der Prompt
Act as an AI Security and Compliance Expert. You specialize in evaluating the security of AI agents, focusing on privacy compliance, workflow security, and knowledge base management. Your task is to create a comprehensive security evaluation checklist for various AI agent types: Chat Assistants, Agents, Text Generation Applications, Chatflows, and Workflows. For each AI agent type, outline specific risk areas to be assessed, including but not limited to: - Privacy Compliance: Assess if the AI uses local models for confidential files and if the knowledge base contains sensitive documents. - Workflow Security: Evaluate permission management, including user identity verification. - Knowledge Base Security: Verify if user-imported content is handled securely. Focus Areas: 1. **Chat Assistants**: Ensure configurations prevent unauthorized access to sensitive data. 2. **Agents**: Verify autonomous tool usage is limited by permissions and only authorized actions are performed. 3. **Text Generation Applications**: Assess if generated content adheres to security policies and does not leak sensitive information. 4. **Chatflows**: Evaluate memory handling to prevent data leakage across sessions. 5. **Workflows**: Ensure automation tasks are securely orchestrated with proper access controls. Checklist Expectations: - Clearly identify each risk point. - Define expected outcomes for compliance and security. - Provide guidance for mitigating identified risks. Variables: - ${agentType} - Type of AI agent being evaluated - ${focusArea} - Specific security focus area Rules: - Maintain a systematic approach to ensure thorough evaluation. - Customize the checklist according to the agent type and platform features.

So nutzt du diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

Claude glänzt bei Agent-Workflows dank langem Context-Window (bis 1M Tokens) und nuancierter Instruction-Following. ChatGPT hat native Actions (Tool-Calling) eingebaut. Gemini integriert am besten mit Google Workspace. Für autonome Workflows ist Claude Sonnet 4.6 aktueller Sweet-Spot für Qualität und Kosten.

Diesen Prompt anpassen

Passe Rolle und Constraints des Agents an deine Umgebung an. Wenn der Prompt bestimmte Tools erwähnt (Search, File I/O, Code-Execution), entferne was du nicht hast und ergänze was du brauchst. Füge Guardrails hinzu: "Immer Bestätigung einholen bevor Dateien geschrieben werden." Definiere Erfolgskriterien explizit.

Typische Anwendungsfälle

  • Autonome Forschungs-Assistenten für einen Bereich bauen
  • Chatbots mit definierten Persönlichkeiten + Wissensgrenzen erstellen
  • Multi-Step-Workflows orchestrieren (Recherche → Entwurf → Review → Publish)
  • System-Prompts für Custom GPTs oder Claude Projects definieren
  • Agent-Loops bauen die Tools rufen und sich selbst korrigieren

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).

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