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Olivares AI docs

Was ist Olivares AI?

Olivares AI integriert, verwaltet und sichert die von Ihnen betriebene KI — auf einem Rechner oder über eine gesamte IT-Landschaft hinweg, eine Ground Truth: Claude Code auf der tiefsten Stufe, Codex und Grok Build daneben, als Ergänzung statt als Konkurrenz. Während Sie mehr Modelle, Agenten, MCP-Server und Tools über echte, heterogene Infrastruktur hinweg einsetzen, werden zwei Dinge gleichzeitig schwierig: KI wirklich nützlich zu machen und sie unter Kontrolle zu halten. Das gilt für einen einzelnen self-hosted Rechner genauso wie für eine regulierte IT-Landschaft; der Unterschied liegt im Maßstab, nicht in der Art.

Olivares AI tut beides. Auf der einen Seite gibt es Ihrer KI, was sie zum Arbeiten braucht — Kontext, Zugriff auf die richtigen Ressourcen, verwaltete Sessions. Auf der anderen Seite gibt es Ihnen die granularen Berechtigungen, Richtlinien, Budgets und Audit-Belege, um all das zu betreiben: welches Modell und welcher Agent was erreichen darf, die Daten, die sie berühren, was sie ausführen dürfen, was sie ausgeben, und den Nachweis, den Sie einem Regulierer vorlegen können.

Alles läuft als ein einzelnes self-hosted Binary auf Ihren eigenen Hosts. Es gibt keine verpflichtende Telemetrie und standardmäßig keinen Egress der Control Plane. Ihren Perimeter überschreitet nur, was Sie dafür konfigurieren: Aufrufe an Ihre Modell-APIs, die von Ihnen eingerichteten SIEM-/Webhook-Ausgaben und ein externer Embedding-Anbieter, falls Sie einen bereitstellen. Das ist eine Eigenschaft der Architektur und Ihrer Konfiguration; es ist eine Beschreibung und keine Garantie.

Eine Fähigkeit: die Read/Write-Zugriffskarte

Abschnitt betitelt „Eine Fähigkeit: die Read/Write-Zugriffskarte“

Zu diesen Fähigkeiten gehört die R/RW-Zugriffskarte. Für jeden Ursprung (einen Agenten, eine nicht-menschliche Identität, eine Session) baut sie eine Kante zu jeder Ressource, die er berührt, klassifiziert als read, write, read-write oder unknown, und markiert mit:

  • woher das Signal kam (SignalSource) — OpenTelemetry von einem kooperativen Agenten, eine Postgres-pgAudit-READ/WRITE-Klassifizierung, ein AWS-CloudTrail-Eintrag, ein kernel-level-eBPF/Tetragon-Backstop, eine MCP-Annotation (als untrusted behandelt und korroboriert, niemals allein vertraut), ein deklarierter Policy-Grant oder ein Agent-zu-Agent-Signal (A2A); und
  • wie sehr der Attribution zu trauen ist (Confidence) — attributed, wenn sie fest an eine Pro-Agent-Identität gebunden ist, approximate, wenn sie abgeleitet ist (ein geteiltes Service-Konto oder ein verlustbehafteter Store).

In ihrem Zentrum steht der Diff: Permitted vs Observed. Permitted-Kanten stammen aus deklarierten Grants; observed-Kanten stammen aus echter Telemetrie und Audit. Ihr Vergleich deckt unerwartete Zugriffe auf (ein Agent, der eine Tabelle liest, die ihm nie gewährt wurde), ungenutzte Grants (eine Berechtigung, die nie ein Agent genutzt hat) und reconciliation-pending-Kanten (ein Zugriff, den das System noch nicht fest zuschreiben kann).

Das Produkt ist ehrlich über die Genauigkeit. Die Abdeckung ist gestaffelt: clean bei Stores mit nativem Audit (SQL, Object Storage, Warehouses), lossy bei einigen Stores (Dokument/Vektor) und passiv nicht rekonstruierbar bei anderen (z. B. Redis, SQLite, D1). Wo die Read/Write-Natur nicht bestimmt werden kann, ist der Modus unknown — das Produkt erfindet niemals eine Klassifizierung.

Eine Plattform, kein einzelnes Feature

Abschnitt betitelt „Eine Plattform, kein einzelnes Feature“

Die Zugriffskarte ist eine Fähigkeit unter vielen. Das Produkt ist eine modulare Plattform (im Geiste von Grafana oder Backstage): eine Engine plus Module plus Connectors, so entworfen, dass sich jedes Modul anbinden lässt, ohne den Rest neu zu architektieren. Es liefert 30 Module — Inventar und Live-Sessions, die R/RW-Karte, Agenten-Orchestrierung (A2A, in Entwicklung), MCP- und Skill-Management, Identität und nicht-menschliche Identität, Deployment, Wissen und Kontext, Security und Guardrails, Modell- und Provider-Management, Cost/FinOps, Evals und eine Test-Sandbox, Red-Teaming, Compliance und Belege, einen internen Katalog, Output-Integrationen und SIEM-Push, Voice/Realtime und Health/SLA — plus Plattform-Fähigkeiten, die nicht zu den 30 gezählt werden (seine eigene API und Manage-as-Code, Mandantenfähigkeit, Executive-Dashboards) — über 158 Integrationen hinweg (eine Zahl, die von scripts/check-public-counts.sh aus dem Code gemessen wird). Einige wenige Fähigkeiten sind pre-v1 oder deny-closed-Nahtstellen, bis sie bereitgestellt sind; die Dokumentation ist explizit darüber, welche.

Siehe den Modul-Katalog für die vollständige Liste und die Architektur-Übersicht dazu, wie die Engine und die Module zusammenpassen.

Wie es beobachtet: read-first, minimal-data

Abschnitt betitelt „Wie es beobachtet: read-first, minimal-data“

Olivares AI ist read-first: die Engine beobachtet über Logs, OpenTelemetry und eBPF; sie sitzt nicht im Datenpfad des Agenten, sodass ein Ausfall des Collectors niemals Ihren Produktiv-Traffic unterbricht. Und sie ist minimal-data by design: der Zugriffsgraph speichert Relationen — Ursprung → Ressource, read/write, Quelle, Confidence, Zeitstempel — niemals Payloads, SQL-Bodies, Secrets oder PII. Was nicht gespeichert wird, kann nicht leaken.

Das ist auch der Grund, warum es self-hostbar und air-gap-freundlich ist: Es gibt keine verpflichtende Telemetrie und standardmäßig keinen Egress der Control Plane. Ihren Perimeter überschreitet nur, was Sie dafür konfigurieren — Aufrufe an Ihre Modell-APIs, die von Ihnen eingerichteten SIEM-/Webhook-Ausgaben und ein externer Embedding-Anbieter, falls Sie einen bereitstellen. Olivares AI gehört nicht zu dieser Liste: Der Anbieter liegt nie im Datenpfad. Er wird nur erreicht, wenn Sie etwas von ihm anfordern — olivares upgrade oder ein Abo-Download kommerzieller Add-ons und ihrer Updates — nie als Nebeneffekt des Betriebs. Und olivares upgrade --endpoint richtet selbst das auf Ihren eigenen Mirror. Das ist ein starkes Argument für Datenresidenz, DSGVO und air-gapped-Umgebungen.

Wohin als Nächstes

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