AgentCloak запустил бесплатное расширение для браузера, которое помогает не передавать личные данные в запросах к ИИ
AgentCloak запустил бесплатное расширение для браузера, которое помогает не передавать личные данные в запросах к ИИ
Разработчики AgentCloak выпустили бесплатное браузерное расширение, которое локально анонимизирует запросы к ИИ-сервисам, защищая личные данные пользователей от передачи на серверы провайдеров.
AgentCloak запустил бесплатное расширение для браузера, которое помогает не передавать личные данные в запросах к ИИ.
По словам разработчика, небольшая ИИ-модель работает локально прямо в браузере, находит такие данные, как имена и номера счетов, и заменяет их на подставные значения перед отправкой запроса. После получения ответа расширение возвращает исходные данные обратно.
Поддерживаются ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek и другие модели. Регистрация не требуется.
Сайт проекта: incountry.com
Почему это важно
АналитикаРешение позволяет пользователям взаимодействовать с облачными ИИ-сервисами, сохраняя конфиденциальность персональных данных и не отправляя их на внешние серверы.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Anthropic показала прототип FlashProve для доказуемого инференса
Anthropic представила прототип системы FlashProve, который позволяет математически доказать, что ответ был сгенерирован конкретной ИИ-моделью, без раскрытия её весов.
JSON — структурированные данные для программ, API и AI-агентов
Полное практическое руководство по формату JSON: синтаксические правила, сериализация через parse/stringify, работа с REST API, валидация по JSON Schema и структурированный вывод для ИИ.
Автономное Использование Браузера и Компьютера
Технология мультимодального управления графическим интерфейсом пользователя (GUI) через визуальное восприятие скриншотов, эмуляцию курсора, кликов и клавиатуры без использования API.
Расширение поискового запроса (Query Expansion & HyDE)
Техника подготовки поискового запроса в системах RAG. Перед обращением к векторной базе языковая модель автоматически генерирует синонимы, ключевые слова или вымышленный гипотетический ответ (HyDE — Hypothetical Document Embeddings), что кардинально повышает качество найденных документов.