Система продуктов, завязанных на безопасной работе с ИИ агентами, проверяющими их действия и в случае разрушительного действий блокирует полностью или запрашивает подтверждение пользователя.

-Создать программное обеспечение, которое позволит повысить безопасность при работе с ИИ агентами

-Доверять ИИ агентам более сложные, ответственные задачи, работу с чувствительными данными

-Создать программное обеспечение с открытым исходным кодом для массового потребителя. Создать enterprice решение для крупного бизнеса чтобы контролировать работу ИИ агентов в сложной инфраструктуре.

-Работающее программное обеспечение, защищающее инфраструктуру от разрушительных действий агентов, выявление потребности клиентов в данном решении.

-В экосистему будет входить два продукта, с открытым исходным кодом, который будет отвечать за популяризацию продукта, нацеленный на обычных пользователей, использующих ИИ агентов. Также будет разработана коммерческая версия нацеленная на безопасность работы ИИ агентов в больших инфраструктурах с несколькими серверами, обилием программного обеспечения профессионального.

-Локальные компьютеры пользователей ИИ агентов, большие сервера, сети инфраструктуры больших компаний.

-Технические специалисты, СТО, техлиды, СЕО

-ИИ агенты в настоящее время работают нестабильно, имеют большие проблемы в безопасности, непредсказуемое поведение в длинных задачах, очень уязвимы к большому списку атак.

Бизнес-модель Сайнеп

1. Потребительские сегменты
Корпоративные клиенты: CTO и техлиды среднего и крупного бизнеса (30-45 лет), IT-отделы корпораций (35-50 лет), системные интеграторы и MSSP-провайдеры (30-45 лет), инвесторы и акселераторы (40-55 лет), государственные структуры (40-55 лет). Пользователи: разработчики ИИ-агентов и ML-инженеры (25-35 лет), специалисты по Data Science и RPA (28-38 лет), системные администраторы (30-45 лет), энтузиасты локальных ИИ-агентов (20-40 лет), студенты и исследователи в области ИИ (20-30 лет).

2. Проблемы
Для CTO и техлидов: невозможность доверить ИИ-агентам работу с чувствительными данными из-за риска деструктивных действий. Для IT-отделов: отсутствие инструментов семантического контроля агентов в существующих системах безопасности (DLP, RBAC, антивирусы). Для разработчиков агентов: непредсказуемое поведение LLM в длительных задачах, приводящее к удалению и перезаписи файлов. Для обычных пользователей: страх потери личных данных при запуске автономных агентов на домашнем ПК. Для системных интеграторов: отсутствие готового продукта для мониторинга ИИ-агентов в клиентской инфраструктуре.

3. Ценностное предложение
Безопасное доверие ИИ-агентам ответственных задач с чувствительными данными без риска потери информации. Снижение инцидентов на 90% за счет перехвата и валидации деструктивных действий. Минимальный оверхед (<10 мс на проверку). Простая интеграция с существующими агентными фреймворками (LangChain, AutoGPT, LlamaIndex). Две версии: Open Source для энтузиастов и Enterprise с централизованным управлением для корпораций. Аудит всех действий агента для расследования инцидентов.xtagstartz/p>

На страницу проекта