RBAC vs. ABAC: Auswahl eines Zugriffskontrollmodells für KI-Agenten
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Auf Geschwindigkeit ausgelegt: ~ 10 ms Latenz, auch unter Last
Unglaublich schnelle Methode zum Erstellen, Verfolgen und Bereitstellen Ihrer Modelle!
- Verarbeitet mehr als 350 RPS auf nur 1 vCPU — kein Tuning erforderlich
- Produktionsbereit mit vollem Unternehmenssupport

TrueFoundry AI Gateway bietet eine Latenz von ~3—4 ms, verarbeitet mehr als 350 RPS auf einer vCPU, skaliert problemlos horizontal und ist produktionsbereit, während LiteLM unter einer hohen Latenz leidet, mit moderaten RPS zu kämpfen hat, keine integrierte Skalierung hat und sich am besten für leichte Workloads oder Prototyp-Workloads eignet.



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Häufig gestellte Fragen
RBAC vs. ABAC: Was ist der tatsächliche Unterschied?
RBAC erteilt Berechtigungen an benannte Rollen und weist Subjekte diesen Rollen zu; eine Entscheidung ist also ein Nachschlagen in den Rollenbindungen des Subjekts. ABAC wertet zum Zeitpunkt der Anfrage eine Policy über Attribute von Subjekt, Ressource, Aktion und Umgebung aus; eine Entscheidung ist also eine Berechnung. RBAC lässt sich leichter auditieren; ABAC ist ausdrucksstärker. Der Unterschied wird spürbar, wenn jemand fragt, wer auf eine Ressource zugreifen darf: RBAC antwortet aus einer Tabelle, ABAC erfordert die Auswertung der Policy.
Ist ABAC für KI-Agenten besser als RBAC?
Auf dem Papier ja – die angemessene Befugnis eines Agenten hängt davon ab, welches Tool er aufruft, welche Daten er berührt und für wen er handelt. In der Praxis setzen die meisten Teams auf RBAC mit ressourcenbezogenen Bindungen, weil die Attribute, die eine Agenten-Policy bräuchte, zum Entscheidungszeitpunkt entweder nicht verfügbar sind oder sich besser beantworten lassen, indem über nutzerspezifische Anmeldeinformationen an das Upstream-System delegiert wird. Der Verlust an Auditierbarkeit trifft zudem Agenten am härtesten, und genau diese prüft ein Security-Review am gründlichsten.
Lassen sich RBAC und ABAC zusammen verwenden?
Ja, und das ist die häufigste reale Umsetzung. Rollen bilden das Rückgrat, und einige wenige Bedingungen greifen dort, wo es gerechtfertigt ist. Die Variante von TrueFoundry besteht aus RBAC-Rollenbindungen plus vier Kontrollen: Eingrenzung pro Ressource, OAuth pro Nutzer, damit die Berechtigungen des Upstream-Systems gelten, Aktivieren und Deaktivieren pro Tool sowie menschliche Freigabe bei sensiblen Tool-Aufrufen. Das ist bewusst keine Policy Engine.
Kann ich TrueFoundry in meiner eigenen VPC oder On-Prem bereitstellen?
Ja. TrueFoundry läuft in Ihrer VPC, On-Prem, Air-Gapped oder hybrid, sodass Prompts und Antworten Ihre Domäne nie verlassen, auch wenn Sie über viele Anbieter hinweg routen.
Unterstützt TrueFoundry MCP und KI-Agenten generell?
Ja. Es umfasst ein MCP Gateway, ein Agent Gateway und eine MCP & Agents Registry mit Zugriffskontrolle auf Tool-Ebene. Agenten auf Basis von LangGraph, CrewAI, AutoGen oder einem eigenen Framework lassen sich alle zentral steuern.
Lässt es sich in meinen bestehenden Observability-Stack integrieren?
Ja. Das Gateway ist OpenTelemetry-kompatibel und lässt sich in Grafana, Datadog, Prometheus oder Ihren bevorzugten Stack integrieren. Es verfolgt jede Anfrage vom Prompt bis zur Ausführung von Tools und Modellen, sodass Sie eine einheitliche Protokollierung erhalten, ohne Ihre bestehenden Systeme entfernen zu müssen.












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