Un espace à lui.
Une copie dédiée pour travailler. Le projet original reste en dehors du worker.
OPEN SOURCE. LOCAL FIRST.
Vos agents
avancent.
Vous gardez
la main.
Un espace dédié pour vos agents IA.
Des accès définis. Des actions traçables.
Apache-2.0 · En développement
ISOLER. CONTRÔLER. OBSERVER.Le projet
Déléguer le travail.
Garder le cadre.
Une tâche confiée à un agent ne devrait pas lui donner les clés de toute votre machine.
ai-guard organise son exécution autour d’une copie de travail, de décisions explicites et d’un journal indépendant du worker. Vous examinez les résultats avant de choisir ce que vous conservez.
Des règles posées.
Une décision avant le lancement, des restrictions de runtime et des refus visibles.
Une trace lisible.
Retrouver ce qui a été demandé, autorisé et observé. Identifier aussi ce qui reste inconnu.
Faire avancer.
Puis examiner.
Confier une tâche de code, lancer une commande ou examiner le travail d’un agent : un même parcours.
Le dashboard local décrit dans le projet rassemble actions, décisions et événements. Il aide à lire l’exécution ; le contrôle reste du côté du broker et du runtime.
- 01
Préparer.
Créer une copie filtrée du projet pour la session.
- 02
Exécuter.
Soumettre une invocation au broker, selon le profil choisi.
- 03
Examiner.
Consulter les événements et les résultats disponibles.
- 04
Récupérer.
Exporter les fichiers vers une nouvelle destination.
Le code est ouvert.
La suite aussi.
Lire. Essayer. Contribuer.
Explorez le dépôt, confrontez le projet à votre usage et participez à son évolution. Le mode local est conçu sans compte cloud obligatoire ; les agents connectés gardent leurs propres prérequis.
Découvrir sur GitHubEn développement. La qualification production reste à établir pour chaque environnement. Le cloud est une cible du projet.