Khi các tác tử AI cục bộ ngày càng phổ biến nhờ lợi ích về quyền riêng tư, người dùng của AgenticSeek—một giải pháp thay thế hoàn toàn cục bộ cho các dịch vụ AI trên đám mây—đang đặt ra những câu hỏi quan trọng về rủi ro bảo mật liên quan đến các lệnh được thực thi bởi AI. Những lo ngại này làm nổi bật sự căng thẳng ngày càng tăng giữa mong muốn có trợ lý AI riêng tư, ngoại tuyến và những lỗ hổng tiềm ẩn mà chúng có thể mang lại.
Lỗ hổng bảo mật trong việc thực thi lệnh
Cuộc thảo luận nổi bật nhất trong cộng đồng người dùng AgenticSeek tập trung vào các rủi ro bảo mật. Khi một người dùng đặt câu hỏi liệu tác tử có thể thực thi các lệnh phá hoại như rm -rf / (một lệnh có thể xóa toàn bộ hệ thống tập tin), người đóng góp dự án Fosowl đã thừa nhận những hạn chế hiện tại trong cách tiếp cận bảo mật của họ. Mặc dù dự án đã triển khai tính năng nhận dạng mẫu để lọc các lệnh bash nguy hiểm và hạn chế việc thực thi trong một thư mục cụ thể, những biện pháp bảo vệ này dường như chưa đủ mạnh để chống lại các nỗ lực thao túng có chủ đích.
Tôi đảm bảo rằng những biện pháp kiểm soát này có thể bị phá vỡ theo cách bạn mô tả. Tuy nhiên điều đó cũng không sao! Tôi nhận ra đây là một giải pháp nguyên mẫu/dành cho người đam mê mà không có khả năng bị tấn công bởi đối thủ có kỹ năng.
Nhiều người dùng đã đề xuất các cách để vượt qua các biện pháp bảo mật, chẳng hạn như tạo bí danh cho các lệnh bị chặn—một kỹ thuật có thể vượt qua hệ thống danh sách đen hiện tại. Cuộc thảo luận tiết lộ một thách thức quan trọng đối với các tác tử AI cục bộ: cân bằng giữa khả năng tự động hóa mạnh mẽ với các biện pháp bảo mật vững chắc.
Các biện pháp bảo mật được cộng đồng đề xuất
Để đối phó với những lo ngại này, các thành viên cộng đồng đã đề xuất một số cách tiếp cận bảo mật thiết thực. Chạy AgenticSeek trong máy ảo nổi lên như một khuyến nghị phổ biến, với một người dùng mô tả cách thiết lập của họ sử dụng Ubuntu Linux trong VirtualBox trên macOS. Cách tiếp cận này tạo ra một môi trường biệt lập, nơi thiệt hại tiềm ẩn từ các lệnh độc hại sẽ được kiểm soát.
Những người dùng khác đề xuất sử dụng đăng nhập shell giới hạn không phải root trên hệ thống Linux, trong khi các giải pháp kỹ thuật cao cấp hơn đề cập đến việc triển khai bộ lọc seccomp có thể hạn chế các hoạt động ở mức chi tiết—thậm chí ngăn các quy trình cấp root gây ra thiệt hại đáng kể.
Nhà phát triển đã thừa nhận những hạn chế này, lưu ý kế hoạch cải thiện an toàn bằng cách có thể chạy tất cả mã và lệnh trong các container Docker và triển khai hệ thống chuyển tập tin yêu cầu xác nhận của người dùng khi hoàn thành nhiệm vụ.
Yêu cầu hiệu suất và hạn chế
Yêu cầu phần cứng là một điểm thảo luận quan trọng khác. Theo tài liệu, AgenticSeek về mặt kỹ thuật có thể chạy trên hệ thống với RAM chỉ 8GB và CPU 4 lõi, nhưng cấu hình tối thiểu như vậy sẽ gặp khó khăn với các tác vụ phức tạp như duyệt web và lập kế hoạch. Đối với các trường hợp sử dụng nghiêm túc, dự án khuyến nghị phần cứng mạnh hơn đáng kể—lên đến 64GB RAM và 48 lõi cho các ứng dụng nâng cao.
Một số người dùng báo cáo gặp vấn đề với chức năng tìm kiếm web, lưu ý rằng tác tử đôi khi bị kẹt trong cái có vẻ là vòng lặp vô hạn khi cố gắng thu thập thông tin từ các trang web. Điều này cho thấy rằng ngay cả với phần cứng đầy đủ, triển khai hiện tại có thể có những hạn chế chức năng ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.
Yêu cầu phần cứng cho AgenticSeek
| Kích thước mô hình | CPU | RAM | Khả năng |
|---|---|---|---|
| 7B | 4 nhân | 8GB | Chức năng hạn chế, không khuyến nghị cho các tác vụ phức tạp |
| 14B | 12 nhân | 12 GB | Có thể gặp khó khăn với duyệt web và các tác vụ lập kế hoạch |
| 34-70B | 24 nhân | 32 GB | Hiệu suất tốt hơn nhưng vẫn có thể gặp khó khăn với việc lập kế hoạch tác vụ |
| 40B-100B | 48 nhân | 64 GB | Được khuyến nghị cho các trường hợp sử dụng nâng cao trong thực tế |
Hướng phát triển trong tương lai
Mặc dù có những thách thức này, rõ ràng có sự nhiệt tình đối với tiềm năng của AgenticSeek. Dự án tuyên bố rõ ràng rằng họ đang tìm kiếm những người đóng góp để giúp tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn Mở (Open Large Language Models), cho thấy sự phát triển tích cực. Một người dùng bày tỏ sự quan tâm đến việc kết hợp quy trình tác tử của AgenticSeek vào trình soạn thảo văn bản của họ, làm nổi bật sức hấp dẫn của các trợ lý AI có thể tùy chỉnh, chạy cục bộ.
Lựa chọn Deepseek.AI của dự án làm mô hình chính được giải thích là đặc biệt phù hợp với kiến trúc giao diện dòng lệnh, mặc dù hệ thống hỗ trợ nhiều nhà cung cấp mô hình bao gồm ollama, vLLM, và thậm chí cả các tùy chọn dựa trên đám mây như OpenAI.
Khi các tác tử AI cục bộ tiếp tục phát triển, sự cân bằng giữa chức năng, bảo mật và hiệu suất sẽ vẫn là những thách thức quan trọng. AgenticSeek đại diện cho một nỗ lực ban đầu để điều hướng những đánh đổi này, với cộng đồng tích cực đóng góp cả sự nhiệt tình và phản hồi quan trọng để định hình sự phát triển của nó.
Tham khảo: AgenticSeek: Giải pháp thay thế Manus riêng tư, cục bộ.