Kastra

• Высокая зависимость от нескольких поставщиков AI‑инструментов — изменение их API может сломать интеграцию.
• Появление открытых или встроенных решений в самих LLM‑платформах, снижающих спрос на внешний слой авторизации.
• Сложность доказательства суб‑миллисекундной задержки в продакшн‑нагрузках может вызвать сомнения у крупных клиентов.

“Привет, PH. Я Карлос. Я и Фернандо построили Kastra. Вот что постоянно происходило. Мы развертывали AI-агентов в реальных средах: агент для кода, агент поддержки и инфраструктурный агент. У них были учетные данные и доступ, и ничего структурного не мешало им выполнять любые действия, которые они решали совершить, даже в продакшене. Большинство команд имеют аутентификацию, логирование, мониторинг и оценки. Почти никто не имеет слоя, который решает «это конкретное действие не может выполниться» до его выполнения. Существующие контрольные механизмы смотрят на то, что агент уже сделал. Мы хотели что-то, что принимает решение на основе ввода и вывода, чтобы покрыть большинство рисков уровня выполнения. Для этого потребовался новый инфраструктурный слой для автономного AI с точки зрения авторизации. Это и есть Kastra. Каждое действие агента оценивается по политике и получает решение allow или deny за менее чем миллисекунду. Когда требуется проверка человека, это одобрение теперь завершается примерно за секунду, в нашем настольном приложении, веб-консоли и уведомлениях macOS. Мы уменьшаем это число каждую неделю, и это меняет ощущение от продукта. Задержка менее 1 мс делает авторизацию с человеком в цикле практичной, а не теоретической. Kastra нейтрален и детерминирован по всему стеку и работает с инструментами, которые вы уже используете. Мы интегрируемся одним кликом с Claude Code, Codex, OpenClaw и Cursor, а также с другими регулируемыми корпоративными сценариями прямо сейчас. Runtime и библиотека пакетов политик открыты с исходным кодом. Корпоративная контрольная плоскость коммерческая. Продукт бесплатен для пробного использования, если вы задаётесь вопросом, нужна ли вам Kastra — выполните эти две команды ниже на вашем кодирующем агенте, чтобы просканировать потенциальные риски, которые ва агент уже совершил и для которых должны быть построены политики. Всё остаётся локально на вашей машине, так что вы можете делать это безопасно. Выполните «brew install kastra-labs/tap/kastra-edge», а затем, после подключения к вашему аккаунту, запустите «kastra-edge scan». Рад обсудить архитектуру политик-движка, историю задержки, как мы думаем о fail-open против fail-closed, вероятностных против детерминированных правил или что-либо ещё. Мы будем в комментариях весь день. Карлос и Фернандо”