Olivares AI — це відкрита платформа з можливістю самостійного розгортання, яка відповідає на питання, на яке більшість команд сьогодні не може відповісти: які ШІ-агенти працюють на моїй інфраструктурі, і до чого кожен із них може насправді дістатися?
Вона працює там, де працюють ваші агенти, виявляє їх пасивно та будує карту доступу читання/запису — для кожного агента, ресурси, до яких він може дістатися, та чи може він читати їх або читати та записувати їх. Звідти ви можете керувати цим доступом та довести, після факту, що саме сталося.
Карта доступу читання/запису
Карта — це ядро продукту (модуль III). Кожен ШІ-агент стає вузлом; кожен ресурс, до якого він може дістатися — база даних, об’єктне сховище, MCP-сервер, API — стає вузлом також; і кожне ребро типізоване R (читання) або RW (читання/запис).
Це розрізнення читання проти запису є суттю. Агент, який може лише читати продакшн сховище, — це зовсім інший радіус ураження від того, який може його записати. Карта робить цю різницю явною, замість того щоб залишати її похованою у розрізнених політиках IAM.
Дозволений проти Фактичного
Що відрізняє карту — це порівняння між двома шарами:
- Дозволений — що агенту дозволено торкатися, з дозволів та політик.
- Фактичний — що він насправді був помічений торкаючись, із телеметрії.
Порівняння виявляє два висновки, які мають значення:
- Неочікуваний доступ — спостережений, але ніколи не очікувався. Те, що ви хочете зловити.
- Невикористані дозволи — дозволені, але ніколи не використані. Ваш список для очищення найменших привілеїв.
Чесний щодо того, що може довести
Карта ніколи не фабрикує впевненість. Точність є багаторівневою та показується як така:
- Покриття читання проти запису є
cleanна джерелах із нативним аудитом (PostgreSQL через pgAudit, об’єктне сховище через CloudTrail, сховища даних та озера даних),lossyна деяких документних/векторних сховищах, таopaqueтам, де це просто не може бути реконструйовано пасивно (Redis, SQLite, D1) — там ребро позначається якunknown, а не вгадується. - Атрибуція є
firm, коли джерело несе ідентифікацію по кожному агенту, та зводиться доapproximate, коли спільний сервісний обліковий запис приховує, хто що робив.
Ви завжди бачите, скільки продукт насправді знає: рівні показуються в інтерфейсі, а не
ховаються, тому ребро clean/firm та ребро unknown/approximate ніколи не
представляються як одне й те ж.
Самостійне розгортання та відкрите ядро
Olivares AI має відкрите ядро: повний продукт є безкоштовним та з відкритим кодом під AGPL-3.0 — не урізана community-версія. Він розгортається як один статичний бінарний файл із вбудованою веб-консоллю.
Площина управління працює всередині вашої власної інфраструктури і може працювати ізольовано — ваші дані управління та спостереження ніколи не покидають ваш периметр. Одне чесне застереження: хостовані моделі як Claude не є самостійно розгортуваними, тому будь-який вивід моделі все одно досягає API провайдера (напряму або через Bedrock/Vertex/Foundry). “Ізольований” означає дані вашого середовища залишаються вдома, а не що модель працює офлайн. Тільки справді самостійно розгортувані моделі (наприклад через vLLM/Ollama) працюють повністю офлайн.
Де він зараз
Платформа в стадії до 1.0. Вона поставляє каталог із 29 модулів можливостей — у стандартній установці сьогодні підключені всі. Продукт спочатку читає та детективний за замовчуванням — він спостерігає та керує, і де може діяти, робить це закрито за замовчуванням. Нічого тут не стверджує того, що код не робить.
Готові побачити? Почніть зі Швидкого старту.