权限已授予！！以下是我的AI DMS背后的配方🤞
这是Permit.io 授权挑战赛：AI 访问控制的参赛作品。
嗨，
欢迎回来！这是我参加 Permit.io 授权挑战赛的第二个作品。（如果您想看第一个作品，请点击此链接：https://dev.to/rohan_sharma/access-control-handled-heres-how-i-built-my-dms-212）
这个项目与上一个项目并无不同。它仍然是一个文档管理系统，但现在拥有更强大的功能和配置选项。
欢迎使用Radhika 的 AI 文档管理器
Radhika 的 AI DocManager仍然是一款文档管理系统 (DMS)，但现在它融合了 AI 的强大功能、全新的设置和配置、现代化的用户界面（最佳深色模式）以及强大的特性。立即在您的本地计算机上测试吧！👾
本项目演示了如何使用 Permit.io 在 Next.js 应用程序中实现用户和 AI 代理的细粒度授权。这是一个文档管理系统，用户可以根据其角色和文档所有权创建、查看、编辑和删除文档，而 AI 代理可以根据其分配的权限协助进行文档管理。
特征
1️⃣ 用户授权
- 基于角色的访问控制 (RBAC)：不同角色（管理员、编辑者、查看者）拥有不同的权限。
- 基于属性的访问控制（ABAC）：文档所有者拥有特殊权限
- 细粒度授权：使用 Permit.io 实现复杂的授权规则
2️⃣ AI授权
- AI代理角色：定义具有特定能力的不同AI代理角色
- 权限级别：配置人工智能代理可以访问和修改的内容
- 无访问权限：AI代理完全无法访问该资源。
- 只读：AI代理只能读取资源，不能修改资源。
- 仅供参考：人工智能可以提出需要人工批准的更改建议。
- 完全访问权限：人工智能拥有读取和修改资源的完全权限。
- 审批流程：敏感的人工智能操作需要人工审批。
- 审计与监控：追踪所有人工智能操作和审批过程
3️⃣ 文档智能
- 文档分析：利用人工智能技术分析文档内容和结构
- 文档摘要：生成文档的简洁摘要
- 内容改进：AI 提供的文档内容改进建议
演示
项目仓库
GitHub 代码库：https://github.com/RS-labhub/AI-DocManager
文档：https://rs-labhub.github.io/AI-DocManager/
我的旅程
正如上一篇博客中所说，创建文档管理系统（DMS）非常困难，因为这背后有很多需要集思广益的想法。
总之，感谢Permit.io帮我节省了大量创建策略的时间。它简单易用，足以让我告别以前那种写代码写到崩溃的旧方法。
我使用 Permit.io 实现了以下功能：
- 基于角色的访问控制（RBAC）
- 基于属性的访问控制（ABAC）
此外，我还实现了AI应扮演的角色。这里同时使用了基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）。我使用了GROQ Cloud来实现快速的LLM推理和OpenAI兼容性。
总的来说，完成这个项目是一次很有趣的经历，我很享受这个过程。
如果您想查看 Permit.io 的完整实现，请阅读项目Readme文件！
使用 Permit.io 进行 AI 应用授权
授权模型
用户授权
该应用程序实现了以下用户授权模型：
- 管理员：可以创建、查看、编辑和删除任何文档，并访问管理面板。
- 编辑者：可以创建、查看和编辑文档，但只能删除自己的文档。
- 查看器：仅可查看文档
此外，无论角色如何，文档所有者都对其自己的文档拥有完全控制权。
人工智能授权
该应用程序实现了以下AI授权模型：
-
AI代理角色：
- 助理：协助整理文件和处理基本任务
- 编辑：能够编辑和改进文档内容
- 分析器：分析文档内容并提供分析结果
-
人工智能能力：
- read_documents：读取文档内容的功能
- suggest_edits：能够对文档提出修改建议。
- 编辑文档：直接编辑文档的功能
- 创建文档：创建新文档的功能
- delete_documents：删除文档的功能
- analyze_content：分析文档内容的功能
- summarize_content：文档摘要功能
- translate_content：翻译文档的功能
- generate_content：生成新内容的功能
-
权限级别：
- NO_ACCESS：AI代理完全无法访问该资源。
- 只读：AI代理只能读取资源，不能修改资源。
- 仅供参考：人工智能可以提出需要人工批准的更改建议。
- 完全访问权限：人工智能拥有读取和修改资源的完全权限
实施细节
人工智能授权实施
该应用程序通过以下几个关键组件实现人工智能授权：
1. AI代理管理
界面AIAgent定义了人工智能代理的结构：
export interface AIAgent {
id: string;
name: string;
description: string;
role: AIAgentRole;
capabilities: AICapability[];
createdBy: string;
createdAt: string;
updatedAt: string;
isActive: boolean;
}
管理员可以通过管理面板管理 AI 代理，定义它们的角色和功能。
2. 权限级别
该AIPermissionLevel枚举定义了人工智能代理可以拥有的不同访问级别：
export enum AIPermissionLevel {
NO_ACCESS = "no_access",
READ_ONLY = "read_only",
SUGGEST_ONLY = "suggest_only",
FULL_ACCESS = "full_access",
}
3. 人工智能行动
该AIAction界面定义了人工智能代理可以执行的操作结构：
export interface AIAction {
id: string;
agentId: string;
actionType: string;
resourceType: string;
resourceId: string;
status: AIActionStatus;
requestedAt: string;
completedAt?: string;
requestedBy: string;
approvedBy?: string;
rejectedBy?: string;
metadata: Record<string, any>;
result?: any;
}
4. 权限检查
该checkAIPermission函数检查人工智能代理是否具有执行操作的权限：
export function checkAIPermission(
agentId: string,
action: string,
resourceType: string,
resourceId?: string
): {
permitted: boolean;
requiresApproval: boolean;
permissionLevel: AIPermissionLevel;
} {
// Implementation details...
}
5. 审批工作流程
该应用程序针对需要人工监督的AI操作实施了审批工作流程：
export async function requestAIAction(
agentId: string,
actionType: string,
resourceType: string,
resourceId: string,
documentTitle: string,
documentContent: string,
metadata: Record<string, any>
): Promise<{ success: boolean; action?: AIAction; message?: string }> {
// Implementation details...
}
export async function approveAIAction(
actionId: string,
userId: string
): Promise<{ success: boolean; action?: AIAction; message?: string }> {
// Implementation details...
}
export async function rejectAIAction(
actionId: string,
userId: string,
reason?: string
): Promise<{ success: boolean; action?: AIAction; message?: string }> {
// Implementation details...
}
与 Permit.io 集成
该应用程序通过permit.ts文件与 Permit.io 集成，该文件提供了用于检查权限的功能：
import { Permit } from 'permitio';
// Initialize Permit SDK
const permit = new Permit({
pdp: process.env.PERMIT_PDP_URL,
token: process.env.PERMIT_SDK_TOKEN,
});
// Check if a user can perform an action on a resource
export async function checkPermission(
userId: string,
action: string,
resourceType: string,
resourceAttributes: Record<string, any> = {}
): Promise<boolean> {
try {
const permitted = await permit.check(userId, action, {
type: resourceType,
...resourceAttributes,
});
return permitted;
} catch (error) {
console.error('Permission check failed:', error);
return false;
}
}
结论
本项目演示了如何使用 Permit.io 在 Next.js 应用中为用户和 AI 代理实现细粒度授权。通过将授权外部化，我们可以创建更安全、更易于维护且更灵活的应用，这些应用能够在安全地利用 AI 功能的同时，保持适当的控制。
请尝试在您的本地计算机上运行它，并告诉我反馈结果！
感谢您抽出时间阅读这篇博客。希望您喜欢。您的支持对我意义非凡。谢谢！❣️
文章来源：https://dev.to/rohan_sharma/access-granted-heres-the-recipe-behind-my-ai-dms-351b