各位同仁、技术爱好者们, 欢迎来到今天的讲座。在AI时代,特别是大型语言模型(LLM)驱动的智能体和复杂工作流日益普及的今天,我们享受着前所未有的智能便利,但同时也面临着一个日益严峻的挑战:数据隐私与安全。当我们的AI系统处理敏感的个人信息、商业机密甚至是国家安全相关的数据时,如何确保这些数据在整个处理过程中不被泄露,成为摆在我们面前的头等大事。 今天的讲座,我们将深入探讨一个前沿且至关重要的主题:TEE-based Node Execution——如何将LangGraph的核心节点运行在可信执行环境(TEE)中,以从根本上防止数据外泄。我们将从LangGraph的工作原理讲起,逐步引入TEE的概念,然后构建一个在架构上严谨、在代码上可行的解决方案,并探讨其所面临的挑战与未来的发展方向。 1. 引言:AI 工作流中的保密性需求 想象一下,你正在构建一个基于LLM的金融分析智能体,它需要访问客户的交易历史、投资组合,并结合最新的市场报告来提供个性化的投资建议。或者,一个医疗诊断助手,需要分析病患的详细病历、基因组数据,给出初步的诊断意见。这些场景有一个共同点:它们都涉及高度敏感的数据。 …
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