Olivares AI는 대부분의 팀이 오늘날 답할 수 없는 질문에 답하는 개방형, 자체 호스팅 플랫폼입니다: 내 인프라에서 어떤 AI 에이전트가 실행되고 있으며, 각각이 실제로 무엇에 접근할 수 있는가?
에이전트가 실행되는 곳에서 실행되고, 수동적으로 발견하며, 읽기/쓰기 접근 맵을 구축합니다 — 모든 에이전트에 대해 접근할 수 있는 리소스와 읽기만 할 수 있는지 읽고 쓸 수 있는지. 거기서부터 접근을 거버넌스하고, 사후에 정확히 무슨 일이 일어났는지 증명할 수 있습니다.
읽기/쓰기 접근 맵
맵은 제품의 핵심입니다(모듈 III). 각 AI 에이전트가 노드가 됩니다; 접근할 수 있는 각 리소스 — 데이터베이스, 오브젝트 스토어, MCP 서버, API — 도 노드가 됩니다; 각 에지는 R (읽기) 또는 RW (읽기/쓰기)로 타입화됩니다.
읽기-쓰기 구분이 핵심입니다. 프로덕션 스토어를 읽기만 할 수 있는 에이전트와 쓸 수 있는 에이전트는 매우 다른 영향 범위입니다. 맵은 이 차이를 산재한 IAM 정책에 묻어두지 않고 명시적으로 만듭니다.
허용됨 vs 관찰됨
맵을 차별화하는 것은 두 레이어 간의 차이입니다:
- 허용됨 — 에이전트가 접근 허용된 것, 부여와 정책에서.
- 관찰됨 — 실제로 접근하는 것이 관찰된 것, 텔레메트리에서.
비교하면 중요한 두 가지 발견이 표면화됩니다:
- 예상 외 접근 — 관찰되었지만 예상되지 않음. 잡고 싶은 것.
- 미사용 권한 — 허용되었지만 행사되지 않음. 최소 권한 정리 목록.
증명할 수 있는 것에 대해 정직함
맵은 절대 확실성을 조작하지 않습니다. 충실도는 계층화되어 있고 그대로 표시됩니다:
- 읽기-쓰기 커버리지는 네이티브 감사가 있는 소스(pgAudit를 통한 PostgreSQL, CloudTrail을 통한 오브젝트 스토리지, 웨어하우스 및 레이크)에서
clean, 일부 문서/벡터 스토어에서lossy, 수동적으로 재구성할 수 없는 곳(Redis, SQLite, D1)에서opaque입니다 — 거기서 에지는 추측 대신unknown으로 표시됩니다. - 귀속은 소스가 에이전트별 신원을 가질 때
firm이고, 공유 서비스 계정이 누가 무엇을 했는지 숨길 때approximate로 축소됩니다.
제품이 실제로 얼마나 알고 있는지 항상 볼 수 있습니다: 계층은 숨겨지지 않고 UI에 표시되므로, clean/firm 에지와 unknown/approximate 에지는 동일한 것으로 제시되지 않습니다.
자체 호스팅 및 오픈 코어
Olivares AI는 오픈 코어입니다: 전체 제품은 AGPL-3.0 하에 무료이고 오픈 소스입니다 — 축소된 커뮤니티 에디션이 아닙니다. 웹 콘솔이 내장된 단일 정적 바이너리로 배포됩니다.
제어 평면은 자체 인프라 내에서 실행되며 에어갭으로 실행할 수 있습니다 — 거버넌스 및 관찰 데이터가 경계를 절대 벗어나지 않습니다. 정직한 주의사항: Claude와 같은 호스팅 모델은 자체 호스팅할 수 없으므로, 모든 모델 추론은 여전히 제공자의 API(직접 또는 Bedrock/Vertex/Foundry를 통해)에 도달합니다. “에어갭”은 환경 데이터가 집에 머무른다는 것을 의미하며, 모델이 오프라인으로 실행된다는 것이 아닙니다. 진정으로 자체 호스팅 가능한 모델(예: vLLM/Ollama)만 완전히 오프라인으로 실행됩니다.
현재 위치
플랫폼은 1.0 이전입니다. 29개 기능 모듈 카탈로그를 제공하며, 표준 설치에서는 오늘 모두 연결되어 있습니다. 제품은 읽기 우선이고 기본적으로 탐지합니다 — 관찰하고 거버넌스하며, 행동할 수 있는 곳에서는 기본 거부로 수행합니다. 여기서 코드가 하지 않는 것을 한다고 주장하지 않습니다.
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