Intent & context
De interface bepaalt eerst wat de gebruiker vraagt en welke lokale context relevant is.
QAI is de intelligence-platformlaag die Qavirio ontwikkelt voor conversatie, kennis, live research, patroonvorming, artifacts en later gecontroleerd toolgebruik. Sovereign, Companion, Autolearn, ARENA en Guardian krijgen afzonderlijke verantwoordelijkheden en authority boundaries. Het doel is één herbruikbare intelligence-kern voor Qavirio-producten én uiteindelijk directe gebruikers, zonder een onbeperkte black-box actor te bouwen.
Grote productbeelden laten zien hoe informatie, rollen en acties werkelijk samenkomen.
QAI onderzoekt een andere basis: lokale runtime waar mogelijk, expliciete bron- en internetpaden, evidence/confidence waar relevant en defensieve intelligence zonder automatisch productieacties te mogen uitvoeren.
De interface bepaalt eerst wat de gebruiker vraagt en welke lokale context relevant is.
Beschikbare lokale kennis, artifacts en eerdere context worden gecontroleerd gebruikt.
Externe informatie wordt alleen gebruikt wanneer een toegestane route dat nodig maakt.
Antwoord of analyse wordt samengesteld met confidence/source-regels waar die route dat ondersteunt.
Defensieve observaties kunnen lokaal worden gecorreleerd tot incidenten en advisory zonder automatische blocking of production write.
Experimenten, voorstellen of advisories gaan niet onbeperkt door naar productie; expliciete review en afzonderlijke productisering blijven nodig.
Functies krijgen pas waarde wanneer ze een concrete taak, beslissing of overdracht eenvoudiger en controleerbaar maken.
Meertalige lokale conversatie- en kennisinterface met praktische artifact- en bronroutes.
Internet- of brongebruik is een expliciete route, geen impliciete onbeperkte netwerkbevoegdheid.
Observeert, correleert, scoort en adviseert defensief; automatische blocking en production write blijven uit tenzij een afzonderlijke capability dat ooit expliciet kwalificeert.
Afgeschermde experimentele ruimte voor ervaring, reflectie en gecontroleerde verbeteringsvoorstellen.
Lokale bronnen en gegenereerde artifacts kunnen onderdeel zijn van de eigen context zonder standaard cloud-first afhankelijkheid.
R&D maakt bevoegdheden, netwerkpaden en advisory-only status zichtbaar om experiment en productie niet door elkaar te laten lopen.
Gebruikt Companion voor vragen, lokale kennis, bronnen en artifacts.
Bekijkt Guardian/Watcher status, incidents, advisories en audit zonder automatische production authority.
Test routes, modellen, lokale runtime, safety boundaries en productiseerbaarheid.
Een gebruiker vraagt uitleg of een samenvatting; QAI gebruikt lokale context en kan gecontroleerd een bronroute openen wanneer dat nodig is.
De Companion-interface kan geselecteerde output omzetten naar praktische artifacts zonder de conversatiekern tot onbeperkte automation te maken.
Watcher correleert observaties; Guardian toont prioriteit en aanbeveling, terwijl owner review en advisory-only grenzen zichtbaar blijven.
De huidige architectuur combineert Sovereign, Companion en Autolearn op een Linux VPS met lokale kennis-, research- en toezichtslagen. Het doel is dat dezelfde intelligence later gecontroleerd kan terugkomen in Qavirio-producten én als bruikbare assistent — zonder dat elke capability automatisch productierechten krijgt.
Companion kiest tussen lokale kennis, gecontroleerde research en gespecialiseerde routes; jobs krijgen budget, timeout, retry en auditcontext.
QKB/Vault-, Source Registry- en Knowledge Graph-concepten bewaren niet alleen conclusies maar ook bronherkomst, freshness, tegenspraak en learning events.
Web, modellen, artifacts, codegeneratie en toekomstige actions horen elk een eigen route en authority contract te krijgen. De huidige runtime ondersteunt nog niet iedere gewenste capability volledig.
We noemen alleen componenten die aantoonbaar in deze productlijn of implementatie worden gebruikt.
Companion- en servicecode draait in een dedicated Python virtual environment.
24/7 Linux-runtime voor Sovereign, Companion en Autolearn.
Afzonderlijke services met autostart en restartbeleid.
Compacte knowledge blocks, claims, relaties en provenance als doelarchitectuur.
Red/Blue/Judge/Observer blijven geïsoleerd van production write.
Policy, anomaly/behaviour oversight, action gating en audit als aparte toezichtlaag.
QAI is geen monolithische “AI doet alles”-architectuur. Companion, kennisbronnen, gecontroleerde webtoegang, Guardian/Watcher en Evolution Core hebben eigen contracten en boundaries. Alleen een expliciet toegestane route mag externe toegang of verdergaande capability gebruiken.
QAI kan lokale kennisbronnen en gecontroleerde externe informatiepaden onderzoeken. Beschikbaarheid van een model, bron of webroute betekent niet automatisch dat deze altijd wordt gebruikt of production authority krijgt.
Primaire huidige onderzoeksomgeving op lokale hardware.
Externe bron- of modeltoegang alleen voor expliciete routes en met zichtbaar netwerkbeleid.
Een toekomstige productbaseline vereist afzonderlijke scope, threat model, security, operations en acceptance.
Sovereign, Companion en Autolearn draaien als actieve services, maar QAI is nog geen afgerond publiek productieproduct. De getoonde interfaces zijn echte R&D-omgevingen; capabilities worden alleen als beschikbaar gepresenteerd wanneer ze functioneel en veilig zijn gevalideerd.
QAI draait als actieve onderzoeksruntime, maar is nog geen afgerond publiek softwareproduct. Capabilities zoals betrouwbare code-/scriptgeneratie, toolgebruik en gecontroleerde actions worden pas als beschikbaar gepresenteerd nadat ze functioneel en veilig zijn gevalideerd.
Een briefing kan Companion, Guardian/Watcher, lokale runtime, knowledge routes en safety boundaries laten zien. Eventuele commerciële toepassing begint daarna met een afzonderlijke product- en assuranceanalyse.