O que é o Olivares AI?

O Olivares AI e uma plataforma aberta e auto-hospedável que responde a uma pergunta que a maioria das equipas não consegue responder hoje: que agentes de IA estão a funcionar na minha infraestrutura, e o que pode cada um deles efetivamente alcançar?

Funciona onde os seus agentes funcionam, descobre-os passivamente e constroi um mapa de acesso leitura/escrita — para cada agente, os recursos que pode tocar e se pode le-los ou le-los e escreve-los. A partir dai pode governar esse acesso e provar, após o facto, exatamente o que aconteceu.

O mapa de acesso leitura/escrita

O mapa e o núcleo do produto (módulo III). Cada agente de IA torna-se um no; cada recurso que pode alcançar — uma base de dados, um armazém de objetos, um servidor MCP, uma API — torna-se um no também; e cada aresta e tipada R (leitura) ou RW (leitura/escrita).

Essa distincao leitura-versus-escrita e o ponto. Um agente que só pode ler um armazém de produção e um raio de impacto muito diferente de um que pode escrever nele. O mapa torna essa diferença explicita em vez de a deixar enterrada em políticas IAM dispersas.

Permitido vs Observado

O que distingue o mapa e a diferença entre duas camadas:

• Permitido — o que um agente esta autorizado a tocar, a partir de concessões e políticas.
• Observado — o que foi efetivamente visto a tocar, a partir de telemetria.

Compara-los revela dois achados que importam:

• Acesso inesperado — observado mas nunca esperado. A coisa que quer apanhar.
• Concessões não utilizadas — permitido mas nunca exercido. A sua lista de limpeza de menor privilégio.

Honesto sobre o que consegue provar

O mapa nunca fabrica certeza. A fidelidade e escalonada e mostrada como tal:

• Cobertura de leitura-vs-escrita e clean em fontes com auditoria nativa (PostgreSQL via pgAudit, armazenamento de objetos via CloudTrail, armazéns de dados e data lakes), lossy em alguns armazéns de documentos/vetores, e opaque onde simplesmente não pode ser reconstruído passivamente (Redis, SQLite, D1) — aí a aresta e marcada unknown em vez de adivinhada.
• Atribuição e firm quando uma fonte transporta identidade por agente e colapsa para approximate quando uma conta de serviço partilhada esconde quem fez o que.

Ve sempre quanto o produto realmente sabe: os níveis são mostrados na interface em vez de escondidos, portanto uma aresta clean/firm e uma unknown/approximate nunca são apresentadas como a mesma coisa.

Auto-hospedado e open-core

O Olivares AI e open-core: o produto completo e gratuito e código aberto sob AGPL-3.0 — não uma edicao comunitaria reduzida. Implanta-se como um único binário estatico com a consola web embebida.

O plano de controlo funciona dentro da sua própria infraestrutura e pode funcionar air-gapped — os seus dados de governança e observação nunca saem do seu perímetro. Uma ressalva honesta: modelos hospedados como Claude não são auto-hospedaveis, portanto qualquer inferência de modelo ainda alcança a API do fornecedor (diretamente ou via Bedrock/Vertex/Foundry). “Air-gapped” significa os dados do seu ambiente ficam em casa, não que o modelo funciona offline. Apenas modelos genuinamente auto-hospedaveis (por exemplo via vLLM/Ollama) funcionam totalmente offline.

Onde esta hoje

A plataforma e pre-1.0. Distribui um catalogo de 29 módulos de capacidade, todos ligados numa instalação padrão hoje. O produto e leitura primeiro e detetivo por defeito — observa e governa, e onde pode agir, fa-lo deny-closed. Nada aqui afirma fazer algo que o código não faz.

Pronto para ver? Comece com o Inicio rápido.