All Products
Search

This Product

    Agent Run:Manajemen kredensial

    Document Center

    Agent Run:Manajemen kredensial

    Last Updated:Aug 24, 2026

    AgentRun menyediakan fitur manajemen kredensial terpusat untuk membantu Anda menghindari hard-coding informasi sensitif, seperti kunci dan token, dalam kode atau tool. Anda dapat menyimpan informasi autentikasi secara aman dan mereferensikannya di beberapa agen, sehingga meningkatkan keamanan sekaligus menyederhanakan pemeliharaan kredensial. Perubahan pada kredensial akan langsung berlaku untuk semua sumber daya yang mereferensikannya.

    Kredensial dalam AgentRun dibagi menjadi dua kategori utama:

    • Credentials for accessing AgentRun services: Kredensial ini digunakan untuk mengakses dan menggunakan sumber daya dalam platform AgentRun, seperti agen, sandbox (misalnya BrowserTool dan CodeInterpreter), administrasi model (seperti proxy model dan load balancing), serta layanan tool.

    • Credentials for accessing third-party services: Kredensial ini digunakan oleh agen atau tool dalam platform AgentRun untuk mengakses layanan pihak ketiga eksternal saat menjalankan tugas, contohnya kredensial untuk large language model (LLM) dan API penyedia layanan cloud.

    Topik ini menjelaskan cara membuat, mengelola, dan menggunakan berbagai jenis kredensial.

    Quick start: Konfigurasikan kredensial untuk large language model

    Buat kredensial akses aman untuk large language model (LLM) pihak ketiga, seperti OpenAI, yang digunakan oleh agen Anda, lalu referensikan kredensial tersebut dalam konfigurasi model.

    Langkah 1: Buat kredensial layanan model

    1. Masuk ke AgentRun console. Di panel navigasi sebelah kiri, pilih Tools > Credential Management.

    2. Pada halaman Credential Management, atur kategori kredensial menjadi Credentials for accessing third-party services, lalu klik Add Third-Party Service Credential.

    3. Konfigurasikan parameter berikut:

      • Untuk Service Type, pilih Model Service.

      • Service Provider: Pilih penyedia large language model, seperti OpenAI.

      • Credential Name: Masukkan nama deskriptif, seperti my-llm-key. Nama harus dimulai dengan huruf atau underscore, dapat berisi huruf, angka, underscore, dan tanda hubung, serta panjangnya antara 1 hingga 64 karakter.

      • API Key: Masukkan API key dari penyedia Anda.

    4. Klik Add Credential.

    Langkah 2: Referensikan kredensial dalam konfigurasi model

    1. Di panel navigasi sebelah kiri, pilih Model > Language Model, lalu klik Add Model.

    2. Pada bagian Credential Configuration, pilih Use Existing Credential. Dari daftar drop-down, pilih kredensial yang baru saja Anda buat, seperti my-llm-key.

    3. Klik Create Model.

    Setelah menyelesaikan langkah-langkah ini, AgentRun secara otomatis menggunakan kredensial yang telah Anda konfigurasi untuk autentikasi aman saat agen berinteraksi dengan large language model menggunakan konfigurasi model tersebut.

    Jenis kredensial secara detail

    Credentials for accessing AgentRun services

    Jenis kredensial ini digunakan untuk memanggil API layanan internal pada platform AgentRun, seperti API untuk manajemen agen, eksekusi sandbox, dan administrasi model. Di halaman detail kredensial, Anda dapat melihat semua sumber daya yang terhubung dengannya.

    API Key

    Skema penggunaan: Ini adalah metode autentikasi paling umum dan paling sederhana, cocok untuk sebagian besar klien pemanggil API yang mendukung autentikasi token tetap.

    Konfigurasi inti

    • Request Header Name: Nama bidang header permintaan yang menyimpan API key. Nilai umumnya adalah Authorization atau X-Api-Key.

    • API Key: Nilai spesifik dari API key.

    Catatan
    Masukkan hanya kunci mentahnya, seperti sk-xxxxxxxxxxxx. Jangan sertakan awalan apa pun, seperti Bearer

    JWT (JSON Web Token)

    Skema penggunaan: Metode ini cocok untuk integrasi dengan sistem yang menggunakan JSON Web Token (JWT) untuk verifikasi identitas. AgentRun memverifikasi signature JWT dalam permintaan masuk, biasanya dengan mengonfigurasi JSON Web Key Set (JWKS). AgentRun mendukung konfigurasi statis konten JWKS maupun pengambilan dinamis JWKS dari URL.

    1. JWKS JSON

    Metode ini cocok untuk skenario di mana kunci publik jarang berubah. Anda dapat langsung mengonfigurasi konten JSON kumpulan kunci publik (JWKS) secara statis di AgentRun.

    Konfigurasi inti: Di kotak teks, masukkan data lengkap berformat JSON JWKS, biasanya berupa objek JSON yang berisi array keys.

    2. JWKS URL

    Metode ini cocok untuk skenario yang mengikuti protokol standar, seperti OpenID Connect (OIDC) Discovery, dan di mana kunci publik mungkin diputar secara berkala. AgentRun secara otomatis mengakses URL yang Anda berikan untuk mengambil kumpulan kunci publik terbaru.

    Konfigurasi inti

    • JWKS Endpoint URL: Titik akhir layanan remote yang menyediakan JWKS. URL biasanya diakhiri dengan /.well-known/jwks.json. AgentRun secara berkala memperbarui kunci publik dari titik akhir ini untuk memverifikasi signature JWT. Untuk memastikan keamanan, titik akhir harus menggunakan protokol HTTPS.

    Basic authentication

    Skema penggunaan: Metode ini digunakan untuk cepat beradaptasi dengan sistem warisan atau lingkungan staging internal yang hanya mendukung Basic authentication.

    Konfigurasi inti:

    • Username: Username yang diperlukan untuk Basic authentication.

    • Password: Password yang diperlukan untuk Basic authentication.

    Peringatan keamanan
    Basic authentication hanya menggunakan encoding Base64 selama transmisi. Jika Anda tidak menggunakan HTTPS, username dan password dapat dengan mudah terpapar. Karena tingkat keamanannya rendah, jangan gunakan metode ini di lingkungan produksi.

    Setelah dikonfigurasi, gunakan format header permintaan berikut untuk autentikasi saat memanggil layanan remote: Authorization: Basic <base64(username:password)>.

    Credentials for accessing third-party services

    Jenis kredensial ini digunakan oleh komponen dalam platform AgentRun, seperti agen atau tool, untuk mengakses layanan pihak ketiga eksternal saat menjalankan tugas.

    Model Service > Large Model Key

    Skema penggunaan: Metode ini digunakan ketika agen perlu memanggil layanan large language model (LLM) pihak ketiga, seperti OpenAI atau Anthropic, atau model open source yang dideploy di platform FunModel.

    Konfigurasi inti:

    • Service Provider: Pilih penyedia large language model yang sesuai.

    • API Key: API key yang diberikan oleh penyedia.

    Tool Service > API Key

    Skema penggunaan: Metode ini digunakan untuk pemanggilan tool yang melibatkan API pihak ketiga bersifat umum.

    Konfigurasi inti: Konfigurasikan nilai API key. Kunci ini dienkripsi saat disimpan dan hanya didekripsi saat agen memanggil tool tersebut.

    Tool Service > AK/SK

    Skema penggunaan: Metode ini digunakan untuk memanggil API penyedia layanan cloud utama, seperti Alibaba Cloud, AWS, dan Tencent Cloud. Setelah Anda mereferensikan kredensial ini, AgentRun secara otomatis menangani proses penandatanganan permintaan yang kompleks sesuai spesifikasi penyedia cloud, sehingga Anda tidak perlu menangani detail penandatanganan sendiri.

    Konfigurasi inti

    • Cloud Service Provider: Pilih penyedia layanan cloud yang sesuai.

    • Access Key ID (AK): ID AccessKey yang diberikan oleh penyedia layanan cloud.

    • Secret Access Key (SK): AccessKey rahasia yang diberikan oleh penyedia layanan cloud.

    • Account ID: (Opsional) Identitas tambahan yang diperlukan oleh beberapa penyedia layanan cloud.

    Keunggulan utama: Penandatanganan otomatis
    Anda hanya perlu menyediakan AK dan SK. AgentRun secara otomatis menangani algoritma signature yang kompleks sesuai spesifikasi penyedia cloud tujuan. Untuk keamanan yang lebih baik, kami menyarankan agar Anda menyambungkan kredensial AK/SK ke RAM user dengan izin hak istimewa minimal.

    Tool Service > Custom Headers

    Skema penggunaan: Metode ini digunakan untuk beradaptasi dengan API pihak ketiga yang memerlukan autentikasi melalui header permintaan kustom non-standar atau multipel.

    Skema penggunaan: Anda dapat mengonfigurasi pasangan kunci-nilai yang akan ditambahkan sebagai header permintaan untuk permintaan ke layanan pihak ketiga.

    Kelola kredensial

    Di halaman manajemen kredensial, Anda dapat melakukan operasi berikut terhadap kredensial yang sudah ada:

    • Enable/Disable: Anda dapat dengan cepat mengontrol validitas kredensial dengan mengaktifkan/menonaktifkan sakelar Enable Status. Saat kredensial dinonaktifkan, setiap panggilan yang menggunakannya akan gagal, biasanya mengembalikan error 401. Fitur ini berguna untuk mencabut sementara izin akses atau merespons insiden keamanan.

    • Edit: Perbarui informasi konfigurasi kredensial, seperti mengganti API key.

    • Delete: Hapus kredensial secara permanen. Operasi ini tidak dapat dikembalikan. Lakukan dengan hati-hati dan pastikan tidak ada layanan yang sedang berjalan bergantung pada kredensial ini.

    Pemecahan masalah dan FAQ

    Q: Setelah saya memperbarui kredensial FunModel, mengapa panggilan AgentRun gagal?

    A: Saat ini, informasi kredensial tidak disinkronkan secara otomatis antara AgentRun dan platform FunModel. Ketika Anda memperbarui kredensial di FunModel, Anda harus memperbarui secara manual kredensial large model key yang sesuai di halaman Credential Management dalam AgentRun. Kami menyarankan agar Anda menjadwalkan perubahan kredensial dan memberikan waktu yang cukup untuk menyelesaikan sinkronisasi di kedua platform.

    Q: Pengambilan JWT dari remote gagal. Bagaimana cara memecahkan masalah ini?

    A: Anda dapat memeriksa konfigurasi pengambilan remote dengan melakukan langkah-langkah berikut:

    1. Periksa JWKS URL: Pastikan URL dapat diakses dari Internet dan menggunakan protokol HTTPS.

    2. Simulasikan permintaan: Gunakan tool seperti Postman untuk memanggil secara manual JWKS URL dengan metode permintaan, header permintaan, dan badan permintaan yang telah Anda konfigurasi. Pastikan API mengembalikan data dalam format JSON JWKS.

    3. Lihat log layanan: Jika masalah masih berlanjut, hubungi administrator platform untuk melihat log layanan AgentRun dan menentukan alasan spesifik mengapa pengambilan token dari layanan remote gagal.

    Q: Mengapa panggilan API mengembalikan error 401 Unauthorized atau 403 Forbidden?

    A: Error ini biasanya menunjukkan bahwa autentikasi gagal. Anda dapat memeriksa hal-hal berikut:

    1. Periksa apakah kredensial Anda telah dinonaktifkan di AgentRun.

    2. Verifikasi bahwa informasi kredensial dalam permintaan API Anda, seperti nama dan nilai header, persis sesuai dengan konfigurasi di AgentRun. Perhatikan detail seperti spasi dan awalan.

    3. Jika kredensial bersifat dinamis, seperti JWT, pastikan kredensial tersebut belum kedaluwarsa.