La tecnologia dietro l'IA privata che fa il lavoro
BrainOutput è un'unica interfaccia di chat che gira sul vostro hardware o in un cloud privato. Funziona con qualsiasi modello, indirizza ogni attività verso quello giusto e conserva una memoria duratura del lavoro. Questa pagina spiega come: il routing, lo stack, la memoria e la traccia di audit.
Routing dei modelli per riservatezza
Ogni richiesta viene classificata come sensibile o non sensibile. È la classe — non il fornitore del modello — a decidere dove va la richiesta.
Il sensibile resta privato
Pratiche dei clienti, contratti, contabilità, dati sanitari, dati degli ospiti: a queste richieste risponde un modello privato, sulla vostra macchina o nel vostro cloud privato. Non escono mai.
Il non sensibile va dove ha senso
Un testo pubblico, una bozza generica: queste richieste possono andare a un modello cloud più economico o più potente — ma solo quando la vostra policy lo consente.
La policy la decidete voi
Le regole di routing sono vostre, per team e per caso d'uso. In una nuova installazione tutto resta privato; un modello cloud viene usato solo se lo attivate.
Il vostro lavoro sensibile non esce mai; il resto va dove costa meno o rende di più — solo quando lo dite voi.
Lo stack, componente per componente
Ogni componente svolge un solo compito e può essere sostituito senza ricostruire il resto. Niente nello stack vi lega a un unico fornitore di IA.
- DispositiviOpenClawi vostri PC e telefoni
- InterfacciaChat BrainOutputcostruita su LibreChat
- OrchestrazioneOrchestratorePaperclip · pianifica, tracciaAgentiOpenCode · spazi isolati
- Memoriaper utente, nella chatper progetto, sulla boardconoscenza, nei file
- Gateway dei modelliGateway dei modellialias stabili + instradamento per riservatezza
- ModelliModelli localiopen-weight · vLLMCloud privatoinferenza dedicataModelli cloud (BYOK)solo se la vostra policy lo consente
LibreChat — l'interfaccia
Un'unica interfaccia di chat per tutto il team: conversazioni, agenti, file, account per utente.
Il vostro team impara un solo strumento. Ogni funzionalità — la piattaforma e tutti i suoi add-on — si usa da quella stessa chat, non da un altro portale.
Orchestratore Paperclip — la spina dorsale dell'azienda
Pianifica il lavoro, lo suddivide in attività, le assegna agli agenti e traccia tutto su una board.
Progetti lunghi e reali arrivano fino in fondo — non risposte una tantum. Ogni attività, decisione e commento viene registrato, così il lavoro è verificabile per progettazione.
Agenti OpenCode — gli esecutori
Agenti IA che eseguono attività: scrivere codice, analizzare documenti, preparare deliverable.
Ogni agente lavora in uno spazio isolato, sul proprio branch. Il lavoro viene revisionato e integrato come in ogni processo di ingegneria professionale — nessun agente tocca direttamente la produzione.
OpenClaw — i dispositivi
Collega PC e telefoni alla piattaforma.
Il lavoro vi segue da un dispositivo all'altro invece di vivere in una sola scheda del browser.
Gateway dei modelli e alias — lo smistamento
Un unico gateway raggiunge ogni modello tramite un alias stabile.
I modelli si sostituiscono — per costo, velocità o una versione migliore — senza cambiare un solo workflow. L'alias resta; il modello dietro lo scegliete voi.
Inferenza vLLM locale — il motore privato
Modelli open-weight serviti in locale sul vostro hardware tramite vLLM.
Il lavoro sensibile riceve risposta in casa, con un uso quasi illimitato a costo fisso — nessun contatore a token sui vostri dati riservati.
BYOK — le vostre chiavi, i vostri modelli cloud
Portate le vostre chiavi per i modelli cloud che la vostra policy consente.
Mantenete i vostri rapporti e contratti esistenti con i fornitori. Non rivendiamo mai token e non ci interponiamo mai tra voi e i vostri fornitori di modelli.
Gestione della memoria
Un'IA che dimentica tutto tra una sessione e l'altra non può portare avanti lavoro reale. BrainOutput conserva la memoria in tre livelli espliciti — sapete sempre cosa viene ricordato e dove.
Memoria delle conversazioni, per utente
Ogni persona ha la propria memoria nella chat: preferenze, contesto, lavoro in corso. È legata all'account, non condivisa per impostazione predefinita.
Memoria di progetto, sulla board
Il lavoro duraturo vive come attività, documenti e decisioni sulla board dell'orchestratore. Un progetto sopravvive a qualsiasi singola conversazione — e a qualsiasi singolo modello.
Conoscenza, nei file
La conoscenza duratura viene scritta in file versionati, non intrappolata nella finestra di contesto di un modello. Si può cercare, revisionare, correggere e sottoporre ad audit come qualsiasi documento aziendale.
Limitata per progettazione
Gli agenti leggono solo ciò che serve a un'attività, e buffer ed elenchi hanno limiti espliciti. Una memoria che cresce senza limiti è una perdita; la nostra ha confini che potete ispezionare.
Sicurezza e audit
L'IA privata non è una promessa su una landing page. È un insieme di meccanismi che potete verificare.
- La residenza dei dati la scegliete voi. La piattaforma gira sul vostro hardware o nel vostro cloud privato. Le richieste sensibili ricevono risposta lì; è la policy di routing — non i termini di servizio di un fornitore — a decidere cosa può uscire.
- Una traccia di audit completa. Ogni attività eseguita dall'orchestratore porta con sé la propria storia: chi l'ha chiesta, quale agente l'ha eseguita, cosa è cambiato, quale branch l'ha portata. Potete ricostruire qualsiasi lavoro a posteriori.
- Revisione dove conta. Le modifiche rischiose — installazione, segreti, autenticazione, infrastruttura, dati personali — passano per una fase di revisione prima dell'integrazione. Il lavoro di routine si chiude sulle evidenze dell'esecutore.
- Accesso limitato e revocabile. Gli agenti agiscono con credenziali a portata limitata, in spazi isolati, sotto limiti di budget e passaggi di approvazione con interruttori di arresto. Nessun agente ha accesso permanente ai vostri sistemi di produzione.
- Nessun lock-in. Lo stack è agnostico rispetto agli LLM e ogni componente è sostituibile. Lasciare un qualsiasi fornitore — noi compresi — non significa mai ricostruire i vostri workflow.
Guardate lo stack all'opera su lavoro reale
Vi mostreremo il routing, la memoria e la traccia di audit su un sistema in funzione — con dati dimostrativi, mai quelli di un cliente.