SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Bezpieczeństwo

Twoje narzędzie pisze kod, którego skaner zobaczy dopiero po fakcie

Agentowe pisanie kodu psuje stary układ, w którym skaner sprawdzał gotowy kod, bo między napisaniem a kontrolą nie ma już człowieka pilnującego narzędzia. Z tej luki wyrósł nowy gatunek produktów, które Techloy zebrał w zestawieniu siedmiu platform na 2026 rok: od Apiiro sprawdzającego zmianę po fakcie, przez Arnicę wstrzykującą reguły wprost do Claude czy Cursora w chwili generowania, po narzędzia pilnujące wdrożeń i agentów poza repozytoriami. Że to realna kategoria, potwierdza AMTSO, które otworzyło do recenzji pierwsze wytyczne testowania agentów. Brakuje jednak twardych liczb.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Bezpieczeństwo  ·  4 min  · 

Twoje narzędzie pisze kod, którego skaner zobaczy dopiero po fakcie
Ilustrację przygotowała AI.

Do tej pory pilnowanie bezpieczeństwa kodu wyglądało prosto: programista pisze, wrzuca zmianę, a w pipeline CI/CD czeka skaner, który przegląda gotowy kod w poszukiwaniu dziur. Ten układ zakładał, że między napisaniem a sprawdzeniem jest człowiek, który wie, co robi. Agentowe pisanie kodu ten układ rozbija. Narzędzia takie jak Claude czy Cursor nie podpowiadają już tylko końcówki funkcji, tylko same planują zadanie, modyfikują repozytorium, dopisują testy, otwierają pull requesty i ruszają pliki konfiguracyjne infrastruktury. Skaner wciąż stoi na końcu, ale przed nim nie ma już człowieka, który by zauważył, że agent właśnie wygenerował ten sam podatny wzorzec po raz dwudziesty.

Z tej luki wyrósł nowy gatunek produktów, który Techloy, branżowy serwis o technologiach, w swoim zestawieniu siedmiu platform na 2026 rok nazywa platformami bezpieczeństwa agentowego pisania kodu. Na szczycie listy postawili Apiiro, opisując je jako narzędzie, które zamiast traktować każde znalezisko osobno, próbuje połączyć wygenerowaną zmianę z resztą systemu: czy rusza wrażliwy interfejs API, czy dotyka danych klientów, czy otwiera ścieżkę do czegoś, co działa na produkcji. Sama lista to jednak opinia redakcji, nie dowód z rynku. Nie ma w niej żadnych liczb, żadnego testu porównawczego, żadnego "ta platforma złapała o tyle więcej dziur niż tamta". Traktuję więc "najlepsza ogólnie" jak ranking redaktora, a nie jak werdykt, który coś rozstrzyga.

Ciekawiej robi się przy drugiej pozycji. Apiiro sprawdza zmianę, kiedy już powstanie, a Arnica, inny produkt z listy, w ogóle nie czeka na commit. Jej Agentic Rules Enforcer wstrzykuje reguły bezpiecznego pisania kodu prosto do narzędzi takich jak Claude, Cursor i Copilot, czyli w momencie, w którym kod dopiero powstaje. To inny model niż skanowanie po fakcie: zamiast łapać błędny wzorzec na końcu taśmy, próbujesz sprawić, żeby agent w ogóle go nie wygenerował. Dla zespołu, w którym ten sam agent dzień w dzień produkuje kod, to różnica między łataniem a uczeniem narzędzia, jak ma pisać. Czy to działa lepiej niż klasyczny skan, z tej jednej strony nie wyczytam. Ale kierunek jest sensowny i to on jest tu najważniejszą obserwacją, a nie sama czołówka listy.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Microsoft otwiera dwa narzędzia, które sprawdzają, czy agent trzyma się reguł, zanim trafi na produkcję Premiera / Narzędzie

Microsoft otwiera dwa narzędzia, które sprawdzają, czy agent trzyma się reguł, zanim trafi na produkcję

5 min

Na Build 2026, 2 czerwca, Microsoft wypuścił na licencji MIT dwa narzędzia, które sprawdzają, czy agent trzyma się wyznaczonych mu reguł, zanim trafi na produkcję. ASSERT zamienia spisaną politykę czy prompt systemowy w działające testy i ocenia je modelem jako sędzią, który w wewnętrznych testach zgadzał się z ludźmi w 80-90% przypadków. ACS wpina twarde kontrole w pięciu punktach cyklu życia agenta, opisane w przenośnym pliku YAML, z wtyczkami do LangChain, CrewAI czy Anthropic Agents SDK. Microsoft daje wspólny język, ale nie zdejmuje z nikogo odpowiedzialności, gdy agent się pomyli.

Microsoft otwiera agenta, który czyta repozytorium, zanim napisze testy Premiera / Narzędzie

Microsoft otwiera agenta, który czyta repozytorium, zanim napisze testy

4 min

Microsoft udostępnił na licencji MIT agenta code-testing-generator, który zanim napisze testy jednostkowe, przeszukuje repozytorium, wykrywa język i framework oraz ustala prawdziwe komendy budowania. Na wewnętrznym benchmarku ze 152 zadań zaliczył 140 wobec 120 Copilota na tym samym modelu, czyli o 63% mniej porażek. Cały zysk skupia się w ogólnikowych poleceniach typu „napisz testy”, gdzie liczba porażek spadła z 30 do 10; przy szczegółowych promptach oba wypadły tak samo. To nie przełom, tylko porządne rusztowanie automatyzujące nudne rozeznanie pomijane przy jednej linijce polecenia.

Kod da się sprawdzić i na tym stoi cała przewaga agentów Analiza / Opinia

Kod da się sprawdzić i na tym stoi cała przewaga agentów

4 min

Phillip Isola z MIT tłumaczy w rozmowie dla MIT News, dlaczego z całej fali agentów AI naprawdę wypaliła tylko jedna kategoria: te do pisania kodu. Powód jest prozaiczny, kod da się sprawdzić, więc agent może odpalić własne rozwiązanie, napisać test i kręcić pętlę prób i błędów, aż trafi na dobrą strategię, czego przy rezerwacji lotu czy w medycynie zrobić się nie da. Ta sama łatwość bywa jednak pułapką, bo przy vibe codingu człowiek świadomie rezygnuje z tej weryfikacji, przez co wkradają się błędy i wyciekają prywatne dane.