Capa de seguridad en tiempo de ejecución para agentes de IA que protege datos sensibles en flujos de n8n y supervisa el uso de herramientas de IA en toda la organización.
Privent es una capa de seguridad en tiempo de ejecución para agentes de IA, con especial atención a los flujos de trabajo de n8n. Se integra como un nodo nativo en el flujo para que los datos sensibles puedan detectarse, enmascararse y restaurarse en destinos de confianza antes de llegar a modelos externos.
El producto se basa en dos flujos de trabajo relacionados: Agent Security, para proteger los datos que circulan por los flujos de agentes de n8n, y AI Monitoring, para observar el uso de la IA en toda una organización. El sitio indica que Privent puede ejecutarse en Privent Cloud, en un entorno dedicado o completamente on-premise/nube privada, incluidas implementaciones en las que toda la pila y la inferencia de ML permanecen dentro de la red del cliente.
Privent se ejecuta como un nodo nativo de n8n dentro del lienzo del flujo de trabajo, de modo que las comprobaciones de seguridad se realizan entre pasos y no alrededor del agente. El producto se presenta como una incorporación directa, sin proxy ni reescrituras.
El motor ACARS puntúa los datos en el contexto de toda la sesión del agente, utilizando señales como la sensibilidad de la entidad, el riesgo semántico, la amplificación contextual, el riesgo del destino, la velocidad de comportamiento y las anulaciones de políticas.
El motor APE puede enmascarar, sustituir o enrutar datos sensibles según el nivel de riesgo. Entre las respuestas compatibles se incluyen la tokenización y reinyección, la sustitución semántica, la inyección de ruido, la desvinculación de la identidad de la organización, la descomposición estructural y el enrutamiento condicionado por el riesgo.
El paquete de Privent para n8n incluye los nodos Session, Tokenize, Detokenize, Handoff y Audit Event, además de un tipo de credencial. La documentación indica que la tokenización gestiona tipos como EMAIL, SSN, CREDIT_CARD, IBAN, AWS_KEY, JWT y API_KEY.
El producto admite varios modos de implementación, incluidos Privent Cloud, un entorno dedicado y una implementación completamente on-premise/nube privada. La documentación también describe una configuración de n8n autoalojada y la implementación de una extensión de monitorización basada en la nube.
La documentación de monitorización indica que Privent puede implementarse en entornos de navegador mediante MDM y mostrar eventos de detección en el panel en tiempo real. El sitio también menciona AI Monitoring para el uso de ChatGPT, Claude y Gemini en toda la organización.
Los equipos que utilizan n8n para crear flujos de agentes de recepción, clasificación, programación u otros similares pueden enmascarar campos sensibles antes de que las instrucciones lleguen a un LLM externo. El flujo sigue ejecutándose mientras el modelo recibe una versión tokenizada o sustituida de los datos.
Las organizaciones que desean realizar un seguimiento de cómo sus empleados utilizan ChatGPT, Claude o Gemini pueden implementar la extensión de monitorización y enviar los eventos de detección al panel. La documentación indica que la implementación puede gestionarse mediante herramientas MDM como Google Workspace o Intune.
Los equipos de seguridad y cumplimiento pueden utilizar el registro de auditoría para revisar detecciones, decisiones, marcas de tiempo, categorías de riesgo y capturas de las políticas. La fuente indica que no se almacena el texto original de las instrucciones, mientras que las evidencias de auditoría pueden exportarse para su revisión.
Los equipos que gestionan datos de pacientes u otros datos regulados pueden utilizar controles de enmascaramiento y destinos de confianza para reducir la exposición antes de las llamadas a la IA y restaurar los valores solo en destinos aprobados. El sitio hace referencia específica a flujos de trabajo orientados a PHI y HIPAA.
Los equipos que coordinan varios agentes pueden hacer un seguimiento de las transferencias y ver cuándo los datos pasan entre agentes o destinos. Las notas de integración indican que los eventos de transferencia y los cambios en la puntuación de confianza se muestran en Trust Map.
Privent se instala como un nodo comunitario nativo de n8n. La documentación describe la instalación del paquete, la adición de una credencial de API de Privent y la colocación de nodos Session, Tokenize y Detokenize en el flujo de trabajo para que los datos puedan transformarse antes de llegar a modelos externos.
No. La página de integración de n8n indica que Privent funciona únicamente como auditoría para el flujo de trabajo: no hace de proxy, no utiliza un sidecar ni requiere cambios de orquestación, y el flujo sigue ejecutándose mientras Privent supervisa y transforma los datos sensibles.
La documentación de Privent indica que el texto original de las instrucciones o de la carga útil del agente se procesa únicamente en memoria durante la puntuación y nunca se escribe en disco ni se utiliza para entrenar modelos. Los datos almacenados se limitan a metadatos de auditoría y políticas, como puntuaciones, decisiones, marcas de tiempo e identificadores del flujo de trabajo.
El sitio del producto indica que Privent admite n8n actualmente, mientras que las integraciones con LangGraph, CrewAI, MCP y SDK aparecen en la documentación como próximamente disponibles.
Sí. El sitio afirma que Privent puede implementarse en la nube, en un entorno dedicado o completamente on-premise/nube privada, incluida una pila completamente on-premise con la inferencia de ML dentro de la red.
Los datos de tráfico son solo como referencia.
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Las analíticas de tráfico aún no están disponibles.
panguard.ai
Plataforma de seguridad de código abierto para agentes de IA que analiza habilidades y servidores MCP antes de ejecutarlos y protege sus acciones en tiempo de ejecución.
www.phinq.co
Phinq es una capa de gobernanza en tiempo de ejecución de código abierto para agentes de IA. Intercepta sus llamadas a herramientas, clasifica el riesgo y pausa las acciones de mayor riesgo para obtener aprobación humana antes de ejecutarlas.
crewai.com
Plataforma multiagente para crear, implementar, gestionar y optimizar agentes de IA en toda la organización, con flujos de trabajo sin código y orientados al desarrollo.
e2b.dev
E2B es una plataforma para ejecutar agentes de IA en entornos aislados, con SDK para Python y JavaScript. Ayuda a los equipos a crear flujos de trabajo de investigación, programación, análisis de datos y otras tareas con agentes en entornos de ejecución controlados.
dagworks.io
DAGWorks ofrece herramientas de código abierto y alojadas para crear flujos de trabajo de IA fiables, con Apache Hamilton para canalizaciones de datos, ML y LLM, y Apache Burr para aplicaciones y agentes con estado.
multiplayer.app
Agente de depuración para desarrolladores que conecta agentes de programación con datos de ejecución en producción para diagnosticar y corregir errores automáticamente, con un enfoque local y compatible con los flujos de trabajo existentes.
