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IGARIX OS

Conceito

Ecossistema operacional de agentes e modelos com governança e sandboxing

  • DOMÍNIO: PLATFORM
  • ATUALIZADO EM: 2026-07-11
[AVISO] Case público de alto nível. Não expõe detalhes internos sensíveis do ambiente.

Leitura Rápida (30s)

[problema_chave]

Orquestrar agentes autônomos e requisições para LLMs locais ou comerciais de forma segura, garantindo que credenciais confidenciais, dados internos e caminhos absolutos do sistema sejam redigidos antes do envio, e controlando a execução de código em sandbox isolada.

[papel_alberto]

Responsável pela arquitetura do ecossistema, desenvolvimento do Model Gateway, implementação de gates preventivos de segurança de dados e definição das políticas de Guard State de execução.

[resultado_principal]

Cockpit visual interativo composto por 19 nós e 3 anéis orbitais com edges animadas fluindo contextualmente.

[diagrama_arquitetura]

Arquitetura de Governança e Execução do IGARIX OSDiagrama lógico ilustrando o fluxo de contexto do usuário passando pelo Agent Gateway e Model Gateway, validados pelo Governance Layer antes de rodar na Execution Layer e interagir com a Project Memory.InterfaceWeb CockpitAgent GatewayHandoff & Tasks[HUMAN-IN-THE-LOOP]Model GatewayPinning & Redact[PREFLIGHT GATE]Governance LayerGuard State Policies[FAIL-CLOSED]Execution LayerIsolated WSL2 SandboxProject MemorySemantic Local RAG[SQLX + VECTOR]Fluxo de ContextoFluxo de Decisão/SegurançaFluxo de Execução/Memória
contexto & objetivo

O Contexto Operacional

Cenário de Entrada

Ambientes com restrição de processamento ou requisitos estritos de segurança de dados (como redes de borda) demandam uma coordenação local de múltiplos modelos e agentes de inteligência artificial, operando com resiliência offline.

Objetivo Técnico

Garantir a execução segura de agentes de IA locais e o controle de fluxo de contexto em redes locais-first sem depender exclusivamente de conexões externas e APIs de terceiros.

restrições

Restrições de Projeto

  • Local-first & Self-hosted

    Execução principal no WSL2 local ou VPS privada via containers Docker, garantindo autonomia.

  • Redação de Conteúdo (Preflight)

    Intercepção e higienização obrigatória de prompts de IA para bloquear segredos comerciais e chaves.

  • Integridade de Modelos

    Impossibilidade de alteração de comportamento por atualizações automáticas ou silenciosas de modelos locais.

camadas

Estrutura de Sistemas em Camadas

LAYER 01 //

Interface Layer

Apresentação e Visualização

Cockpit web responsivo construído em Next.js 15, exibindo o grafo interativo de nós com animações orientadas a eventos.

LAYER 02 //

Agent Gateway

Coordenação e Handoff

Interface de despacho que coordena subagentes especializados, gerenciando handoffs de tarefas sob permissão humana explícita.

LAYER 03 //

Model Gateway

Mediação e Validação de Contexto

Interceptador de requisições de LLM que aplica regras estritas de model pinning por hash SHA-256 e scan preventivo de dados confidenciais.

LAYER 04 //

Project Memory

Recuperação Semântica

Camada de RAG local voltada para indexar de forma segura o histórico de decisões e documentação técnica do ecossistema.

LAYER 05 //

Execution Layer

Sandboxing de código

Execução isolada de scripts e ferramentas do sistema dentro de containers Docker com políticas estritas de tráfego de rede.

LAYER 06 //

Governance Layer

Validador Normativo

Gerenciador central de políticas ativas (Guard State) que força o bloqueio automático (fail-closed) de transações se houver desvio de integridade.

decisões

Matriz de Decisão Arquitetural (ADRs)

ADR-IGX-01accepted

Model Pinning por Hash SHA-256 no Preflight

Contexto
Modelos locais atualizados automaticamente pelo Ollama ou bibliotecas comerciais podem sofrer desvios silenciosos de comportamento técnico ou vazamento de pesos.
Decisão
Vincular cada chamada ao hash SHA-256 exato do arquivo de modelo no Ollama, rejeitando a execução da chamada se houver qualquer divergência.
Consequências
Garantia de conformidade, consistência em testes automatizados de CI e conformidade com políticas rígidas de auditoria.
ADR-IGX-02accepted

Scan de Conteúdo e Redação Pré-Envio (Preflight Scan)

Contexto
Envios acidentais de prompts contendo tokens, chaves SSH, caminhos absolutos locais do Windows/WSL ou dados de credenciais da VPS.
Decisão
Implementar um scanner process-local e síncrono que analisa os prompts e corpos de requisição por regexes de alta precisão e tabelas de hashes confidenciais antes do despacho final para a API do modelo.
Consequências
Bloqueio preventivo e automático de vazamentos com tempo de processamento de preflight inferior a 12ms.
execução

Detalhamento da Implementação

O IGARIX OS foi implementado no ecossistema do portfólio usando Next.js 15, TypeScript e React Flow para renderizar o grafo operacional de nós na home e painel de controle. A camada operacional e os stubs foram testados localmente. O Guard State process-local garante isolamento e o endpoint de segurança rejeita chamadas de API que tentem expor portas ou interfaces não autenticadas de forma externa.

evidências

Evidências Técnicas Registradas

resultados

Resultados Obtidos

  • RESULTADO 01

    Cockpit visual interativo composto por 19 nós e 3 anéis orbitais com edges animadas fluindo contextualmente.

  • RESULTADO 02

    Command Palette operacional (Cmd+K) que processa filtragem de rotas e comandos mockados em menos de 10ms.

  • RESULTADO 03

    Arquitetura de Guard State tipada e process-local validada localmente com typecheck e build estático verde.

Nota de Segurança e Privacidade
  • [public] Este estudo de caso omite propositalmente quaisquer tokens reais, endpoints de produção ou caminhos de arquivos absolutos locais do Windows ou da máquina de Alberto.
evolução

Próximos Passos e Direções Futuras

Validação remota de staging

planned

Conectar o fluxo de deployment automático da imagem ao Dokploy staging remoto assim que o webhook seguro de infraestrutura estiver ativo.

Scan preventivo estendido

in-progress

Refinar as expressões regulares de segurança para preflight de código em lote.