c5.5 Exija aprovação humana para ações de alta consequência
Insira um ponto de controle humano antes que um agente realize operações sensíveis, mutativas ou destrutivas, para que a autonomia fique restrita nas ações que mais importam.
Guia de implementação
Como implementar na AWS
Identifique as ações de alta consequência e exija aprovação humana explícita antes que o agente prossiga (implementável com hooks no framework do agente ou uma etapa de aprovação via Lambda/Step Functions). Combine com papéis de privilégio mínimo e endurecimento de instruções para que o modelo não possa contornar o ponto de controle.
Limite a autonomia no ponto de consequência
Um agente que pode agir por conta própria é conveniente — até que ele exclua dados de produção, movimente dinheiro ou envie e-mails a clientes porque uma injeção de prompt mandou. A solução não é remover a autonomia em todo lugar, mas inserir um ponto de verificação com humano no ciclo (human-in-the-loop) diante das operações específicas que são sensíveis, mutativas ou destrutivas. Todo o resto permanece autônomo; as ações de alta consequência pausam para uma aprovação humana explícita.
Modele a aprovação como um fluxo que pausa
O padrão de callback do AWS Step Functions (waitForTaskToken) é uma forma limpa de implementá-lo: o fluxo chega ao passo sensível, emite um token de tarefa a um humano (e-mail, Slack, um ticket) e pausa — por até um ano — até que alguém aprove ou rejeite:
{
"ApproveHighRiskAction": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke.waitForTaskToken",
"Parameters": {
"FunctionName": "notify-approver",
"Payload": {
"action.$": "$.proposedAction",
"taskToken.$": "$$.Task.Token"
}
},
"Next": "ExecuteAction",
"TimeoutSeconds": 86400
}
}
A decisão do aprovador retoma o fluxo:
# Aprovar
aws stepfunctions send-task-success \
--task-token "<token>" --task-output '{"approved":true}'
# Rejeitar
aws stepfunctions send-task-failure \
--task-token "<token>" --error "Rejected" --cause "Not authorized by reviewer"
Decida o que precisa de um humano
Encaminhe pelo ponto de verificação apenas as ações de alta consequência: exclusões, transações financeiras, mudanças de permissões, comunicações externas, qualquer coisa irreversível. Deixe o agente classificar uma chamada de ferramenta proposta e ramificar: as ações de baixo risco são executadas diretamente; as de alto risco entram no estado de aprovação. Mantenha a classificação no lado do servidor, não algo que o modelo possa contornar com palavras.
Falhe fechado e registre a decisão
Se a aprovação expirar, o fluxo deve falhar fechado (não executar), não prosseguir. Registre quem aprovou ou rejeitou, quando e a ação exata — isso é ao mesmo tempo sua trilha de auditoria e sua evidência de que a autonomia permaneceu limitada.
Nota de nomenclatura: defina TimeoutSeconds para uma janela adequada às suas operações; ao expirar, a ação não é executada. Envie ao aprovador contexto suficiente (a operação exata e seus parâmetros) para decidir com segurança.Como tudo se encaixa
Critérios de aceitação
As ações de alta consequência pausam para aprovação humana documentada; as aprovações são registradas; o agente não pode pular o ponto de controle.
Implementação prática
Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:
As ações de alta consequência pausam em uma etapa de aprovação do Step Functions na conta de IA generativa; um humano deve aprovar antes de o agente prosseguir, e o privilégio mínimo impede contorná-lo.
- Identifique as ações de alta consequência (sensíveis, mutativas, destrutivas) e exija aprovação humana explícita antes de o agente do AgentCore Runtime prosseguir, implementada como uma etapa de aprovação do Step Functions ou um hook do framework do agente do AgentCore.
- Roteie a solicitação de aprovação ao humano responsável (por exemplo, via a UI da conta de aplicação) e registre a decisão.
- Combine com papéis de privilégio mínimo e endurecimento de instruções para que o modelo não possa contornar o ponto de controle, e registre cada aprovação no Log archive.
Como validar: As ações de alta consequência pausam para aprovação humana documentada; as aprovações são registradas de forma centralizada; o agente não pode executar a ação controlada sem aprovação.
Evite: Autonomia total em ações destrutivas com apenas um 'por favor confirme' no nível do prompt. Imponha o ponto de controle no fluxo de trabalho e no IAM, não no prompt.
Uma etapa de aprovação com Step Functions/Lambda controla as ações de alta consequência do agente na conta, com o privilégio mínimo garantindo que o ponto de controle não possa ser contornado.
- Controle as ações sensíveis/mutativas/destrutivas do agente do AgentCore Runtime atrás de uma etapa explícita de aprovação humana (Step Functions ou um hook do agente do AgentCore).
- Apresente a aprovação a um humano e registre a decisão.
- Respalde-a com papéis de privilégio mínimo e instruções endurecidas, e registre as aprovações.
Como validar: As ações de alta consequência pausam para aprovação documentada; as aprovações são registradas; o agente não pode pular o ponto de controle.
Evite: Deixar o agente autoaprovar ações de alto impacto. Coloque um humano no loop para as ações que importam e imponha-o estruturalmente.
Ameaças atendidas
- Um agente autônomo executando uma ação danosa sem supervisão.
- Dano em cascata por uma decisão de alto impacto sem controle.
Serviços AWS
Preços
Os Standard Workflows do Step Functions são cobrados por transição de estado; um estado waitForTaskToken pausado não gera cobrança enquanto espera. A notificação de aprovação (Lambda/SNS) tem custos menores por uso. É econômico em relação ao risco que contém. Consulte Wait for a callback with the task token.
Mapeamentos de frameworks
OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)
- LLM03 Excessive Agency
NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)
- GOVERN.5 Processes for stakeholder engagement and feedback
- MANAGE.2 Strategies to maximize benefits and minimize impacts are planned
- MANAGE.4 Risk treatments, monitoring and response are documented and applied
AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)
- GENSEC05-BP01 Implement least privilege and permission boundaries for agentic workflows
OWASP GenAI Top 10 for Agentic Applications (2025)
- ASI09 Human-Agent Trust Exploitation
Recursos de aprendizado
Referências
- AWS SRA para IA — Capacidade 5, Segurança de aplicação
AI Security Maturity Model