说明
本节面向理解。它解释 Olivares AI 为什么是现在这个形态——设计原则、安全态势与许可模型——而不是带你走一遍某项任务。如果你想做点什么，从教程或操作指南开始；如果你需要一份精确契约，使用参考。关于每一类页面所处之处，参见文档如何组织。
一个模块化平台：引擎 + 模块 + 连接器
Section titled “一个模块化平台：引擎 + 模块 + 连接器”Olivares AI 帮助企业集成、管理并保护它们已在运行的 AI——唯一可信事实源：Claude Code 处于最深层次，Codex 与 Grok Build 并列其旁，是对它们的补充而非竞争。它以单个静态 Go 二进制（olivares）交付，web UI 被内嵌并与 API 同源提供。该架构是一个平台，而非单一工具：一个核心引擎提供共享子系统——采集与一个进程内事件总线、连接器 SDK、模块运行时、一个多租户数据模型、REST/gRPC API、认证与授权，以及仅追加的审计账本——而每一项能力都是依附于这些子系统、无需重构核心的 30 个模块之一。连接器通过一套稳定的 SDK 从外部馈入引擎；连接器从不从核心导入，这保持了许可边界的洁净。
默认存储在单节点与隔离网络使用中为 SQLite（纯 Go），在多租户与扩展场景下迁移到带行级安全的 Postgres。事件总线默认为进程内；NATS 是一种可选的分布式绑定，而非必需。该平台当今交付 30 个模块，每个都处于其自身坦诚的成熟度——多数已上线并端到端接入，部分为局部或可选启用（opt-in）——跨越九个能力领域；自有模型注册表与微调（fine-tuning）是一项计划中的能力，而非一个已交付的模块。
→ 阅读架构概览，了解完整的引擎、数据模型与部署拓扑。
访问图谱：读优先、最小数据、许可对比观测
Section titled “访问图谱：读优先、最小数据、许可对比观测”在这 30 项能力中最有用的之一便是 R/RW 访问图谱。它构建一张关于哪个 agent 读或写哪个资源的图，并以两条刻意的约束来做到这一点：
- 读优先。 该图谱通过遥测、原生审计日志，以及一个 eBPF 内核兜底进行观测——它位于数据路径之外，从不在其中。它不代理、不拦截、也不对实时流量设门。
- 最小数据。 它仅存储关系（agent → 资源，读或写），连同信号来源和一个置信级别。它不存储载荷、密钥或 PII。
在那张图之上是最具特色的视图：许可对比观测差异，它通过对照策略所许可的与 agent 被观测到所为的来显露最小权限漂移。协作式、高保真的路径是经由 OpenTelemetry 加 MCP 自省的 Claude Code，并由原生存储审计加以印证（例如 pgAudit 分类读与写，或 CloudTrail 在对象存储上显露只读访问）；非协作式的兜底是内核处的 eBPF。MCP 注解按 MCP 规范被视为不可信，会被印证，绝不单独信任。
自托管与开放核心
Section titled “自托管与开放核心”数据平面——采集器——始终运行在客户基础设施上，因此领地数据不必离开客户的边界。控制平面可以作为单个自托管二进制运行，作为分布式部署运行（采集器通过带 mTLS 的 gRPC 推送到中心核心，由 Postgres 支撑），或在零出站与离线许可证下完全隔离网络运行；托管选项是未来的工作。
许可是开放核心（open-core）的。引擎核心、模块与 web UI 是 AGPL-3.0-only 的；SDK 与连接器是 Apache-2.0 的；企业版是商用的。正是这种划分让第三方能够构建连接器，而 copyleft 边界不会触及他们的代码。
→ 阅读开放核心与许可，了解逐目录的许可映射及其在实践中的含义。
那些承重选择背后的推理——以不透明 bearer token 代替 JWT、位于单一接缝之后的可插拔授权 PDP、SQLite 到 Postgres、哈希链且签名的审计账本——以架构决策记录的形式被记录下来。
监管、定位与契合
Section titled “监管、定位与契合”还有两条面向理解的脉络与架构并列。第一条是监管的：控制平面如何将你领地的实时行为转化为一份欧盟 AI 法案档案所需的技术证据，从运行时数据生成，并存储在你自行运行的控制平面中。
→ 阅读来自运行时数据的欧盟 AI 法案证据。
第二条是产品在市场中处于何处——如实定义，每一项统计数据都追溯到一个主要来源。这些页面解释分析师词汇（agent 蔓延、守护 agent、AI TRiSM）、Olivares AI 与相邻工具（LLM 网关/可观测性、AI 控制塔——我们集成，我们不竞争）的关系、高等教育这一垂直领域，以及数据与主张从何而来。