Orquestación de IA empresarial

Cero dependencias externas

Dryade se ejecuta íntegramente en su infraestructura. Sin retornos a la nube, sin telemetría, sin llamadas a API externas a menos que configure explícitamente proveedores de modelos. La implementación air-gapped es una característica de primer nivel.

Libertad multi-framework

Ejecute agentes de CrewAI, LangGraph y Google ADK uno junto a otro. Sin dependencia de proveedor en los frameworks de orquestación. Cambie de modelo, framework o proveedor sin reescribir agentes.

Integridad criptográfica de los plugins

Cada plugin se firma de forma doble con firmas post-cuánticas Ed25519 y ML-DSA-65 (FIPS 204). La verificación de hash SHA-256 garantiza que nunca se ejecute código manipulado. Los ataques a la cadena de suministro se evitan de forma estructural.

Pista de auditoría completa

Cada decisión de agente, cada llamada a herramienta, cada interacción con un modelo se registra con su procedencia completa. Cumple los requisitos regulatorios de explicabilidad, trazabilidad e investigación de incidentes.

Arquitectura alineada con las recomendaciones de la ANSSI para sistemas de IA en entornos sensibles. Soporte de ingeniería in situ para los procesos de certificación.

Los datos nunca salen de su perímetro. Sin transferencias transfronterizas, sin acuerdos de encargado de tratamiento para la plataforma en sí. Diseñado desde el primer día para la residencia de datos en la UE.

Pistas de auditoría completas, seguimiento de la procedencia de los modelos y controles human-in-the-loop, alineados con los requisitos de la EU AI Act para la gobernanza de sistemas de IA de alto riesgo.

Air-gap

Sin conexiones salientes. Listas de plugins permitidos prefirmadas, servicio de modelos sin conexión mediante vLLM y operación desconectada. Ideal para entornos clasificados.

• No se requiere conexión a Internet tras la configuración inicial
• Inferencia de modelos solo en local
• Paquetes de plugins precargados

On-premise

Despliegue completo en la infraestructura de su centro de datos. Docker Compose o Kubernetes. Conectividad opcional para actualizaciones de plugins y proveedores de modelos en la nube.

• Su hardware, sus reglas
• Enrutamiento híbrido de modelos (local + nube)
• Actualizaciones automáticas de plugins desde la marketplace

Híbrido

Cargas de trabajo sensibles on-premise, no sensibles en la nube. Control granular sobre qué datos pasan por qué infraestructura.

• Políticas de enrutamiento de modelos por agente
• Enrutamiento consciente de la clasificación de datos
• Optimización de costes entre niveles

SLA personalizado

• Tiempos de respuesta negociables, alineados con sus requisitos operativos
• Canal de soporte dedicado con ingenieros designados
• Revisiones de arquitectura y optimización trimestrales

Ingeniería in situ

• Definición de la arquitectura y planificación de la integración
• Asistencia en la implementación en entornos seguros
• Desarrollo de plugins a medida y optimización de flujos de trabajo