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何を解決するか

Evenfireは、企業のインフラ上で実際の操作を実行できるLLMエージェントをデプロイするための安全で自己ホスト型のプラットフォームを提供します。『幻覚』を起こすエージェントのリスクに対処するために、リスクの高い操作に対して厳格な人間による承認ゲートを実装しています。また、ユーザーが独自のモデルキーを提供し、自前のKubernetesクラスタ上でシステム全体をホストできるようにすることで、データプライバシーを確保しています。

動作方法

このプラットフォームはKubernetesのカスタムリソース（CRD）のセットとして構築されており、エージェント群（エージェント、コネクタ、ワークフロー、ポリシーなど）全体をバージョン管理可能な構成として扱います。Model Context Protocol（MCP）を使用して、エージェントがツールを呼び出し、プラグインとやり取りできるようにしています。セキュリティを維持するために、「すべて拒否」のネットワーキングアプローチを採用しており、接続はエージェント/コネクタペアごとにのみ開かれます。リスクの高いコマンド（シェル実行やアウトバウンドHTTPなど）は、人間による署名検証済みの承認が行われるまで一時停止されます。

対象ユーザー

内部ツールと連携し、ワークフローを自動化するAIエージェントを必要とする企業やチームで、ホストされたアシスタントでは提供できない高レベルのガバナンス、セキュリティ、監査性を求める方々です。

特徴

• 人間によるガバナンス: リスクの高い操作は自動的に一時停止され、人間によるレビューと承認が求められます。
• マルチチャネル対応: エージェントはネイティブデスクトップアプリ、Telegram、Microsoft Teams、Slackなど、複数のチャネルで通信可能です。
• インフラストラクチャとしてのコード: システム全体がKubernetes CRDで管理され、GitOpsに最適です。
• モデル非依存: OpenAI、Anthropic、Googleなど幅広いプロバイダーとローカルLLMをサポートし、ベンダー固定を回避できます。
• セキュアな隔離: エージェントごとのポッドとピン止めされたエグレスプロキシを使用して、ネットワークアクセスを制限しています。