AI-agenter påskyndar utveckling men hindras av datatillgång

Utvecklingsteam färdigställer nu applikationer och interna verktyg snabbare än någonsin tack vare assistans från AI-agenter.

Det största problemet är att få tillgång till live-operativ data. Team tvingas bygga om anslutningar och åtkomstregler manuellt för varje projekt för att inte stoppa bygget. I vissa fall nekas direktåtkomst, vilket tvingar bygget att köras på en kopia av datan. Sådan data är per definition föråldrad och utgör en återvändsgränd för funktioner som behöver skriva tillbaka till källan.

För att utföra kritiska uppgifter behöver applikationer tillgång till databaser, molntjänster och API:er. Varje anslutning är unik och kräver specifika åtkomstnivåer och delmängder av data. Processen innebär att team skapar ärenden till systemägare och väntar på svar, vilket kan innebära att man måste försvara sina skäl för åtkomst eller följa upp obesvarade e-postmeddelanden.

När team växer och antalet anslutningar ökar blir underhållet betungande. Åtkomstkontroll kräver ofta ett dussin olika inloggningar över olika system, vilket tar tid från själva byggandet. Det finns även risker vid servermigreringar eller när anställda lämnar företaget, då det kan vara svårt att veta vilka verktyg som fortfarande har åtkomst till produktionssystem.

En enhetlig API-nivå föreslås som en lösning för att centralisera åtkomstkontrollen. Istället för att vända sig till varje enskild systemägare kan team begära åtkomst på ett ställe. Detta lager använder rollbaserad åtkomstkontroll med minsta möjliga behörighet, där både teammedlemmar, applikationer och AI-agenter har egna identiteter begränsade till exakt den data de behöver.

James White, produktchef på Monospace, förklarar att ett sådant system går djupare än en vanlig gateway eftersom det förstår schemat, vem som frågar och svaret. Detta innebär att två agenter kan göra samma förfrågan men få olika svar beroende på deras behörigheter. Utvecklare kan använda ett typat programvarukit över MCP, vilket ger ett konsekvent gränssnitt oavsett om datan ligger i en databas, där förfrågan översätts till SQL, eller i ett API.

AI-agenter behöver egna identiteter istället för att ärva utvecklarens personliga nycklar, vilket annars skapar problem när nycklar roteras eller personal slutar. För att skydda produktionssystem kan behörigheter på fältnivå användas som skyddsvallar. Dessa kontrolleras i datalagret istället för att lita på agentens instruktioner. Det gör det möjligt att till exempel tillåta en agent att uppdatera en leveransadress men inte en betalningsmetod.

Monospace är ett exempel på denna modell. Systemet ansluter databaser som PostgreSQL, Supabase, MySQL och MariaDB, samt SaaS-plattformar och interna API:er. Det mappar befintliga scheman till en gemensam datamodell utan att migrera det underliggande systemet, medan datan stannar där den finns.