Ashlar
Runtime .NET local-first para flujos de trabajo de IA auditables. Proporciona certificación de artefactos mediante gate CI, soporte multiplataforma (local Ollama, cloud opt-in) y arquitectura de confianza con identidad barrera y registro de auditoría completo.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 2:31 · upstream 27 sept 2026, 2:00 · release v0.1.2
Qué es Ashlar
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Ashlar es un runtime .NET diseñado para flujos de trabajo de inteligencia artificial que requieren trazabilidad completa. Su arquitectura local-first permite ejecutar modelos locales por defecto (Ollama, ONNX) sin depender de proveedores cloud, aunque estos están disponibles como objetivos opcionales. El sistema implementa un bucle de confianza donde cada artefacto lleva certificación solo tras pasar todas las etapas del gate: analyzer fence, witness de corrección, mutation testing y determinismo.
La arquitectura se estructura en capas claras: Kernel spine con abstracciones y contratos, componentes de confianza (Sanitization + PII/secret filters, Audit + barrier identity), y múltiples objetivos de ejecución. Incluye soporte para protocolos MCP y A2A, integración vía NuGet, CLI, API HTTP y despliegue embebido. El sistema está diseñado para ser auditado y verificado en cada paso del pipeline.
El repositorio incluye documentación exhaustiva sobre arquitectura, modelos de distribución, guías de integración y validación dogfood. La licencia Apache 2.0 permite uso comercial con obligaciones estándar. Los componentes de federación permiten compartir paquetes .ashpkg firmados entre nodos sin servidor centralizado.
- Despliegue local-first en infraestructura controlada para aplicaciones que requieren auditoría completa de flujos de trabajo de IA
- Integración como capa de orquestación en productos existentes mediante NuGet o HTTP client
- Validación y certificación de artefactos generados por modelos antes de su adopción en producción
- Implementación de malla de pares (peer mesh) para compartir extensiones firmadas sin servidor centralizado
- Desarrollo en entorno air-gapped con modelos locales y sin exposición de red no autenticada
- Arquitectura local-first por defecto: ejecución con Ollama/ONNX offline sin claves API externas
- Sistema de certificación experimental con gate CI obligatorio en master (cert-gate)
- Registro de auditoría completo con sourceId trazable para cada tarea ejecutada
- Soporte multi-protocolo: HTTP, gRPC, MCP server/client y A2A transport
- Federation sin servidor centralizado mediante malla P2P con TLS/mTLS opcional
- Distribución vía NuGet, imágenes GHCR, compose y embebido en aplicaciones existentes
- El bucle de autonomía in-process está en modo HoldAdmission=true por defecto; no admite nada hasta activación manual
- La extensión auto-admitida (self-extending) requiere configuración deliberada con ashlar policy set
- No incluye Dockerfile ni compose por defecto, aunque hay imágenes disponibles en GHCR
- El gate de certificación experimental necesita Docker y modelo local Ollama para pruebas completas
- La exposición de red en producción requiere autenticación + TLS; los shipped defaults son HTTP-only sin auth para uso local
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Clonar, construir Ashlar.Kernel.sln con dotnet build. Ejecutar API en loopback: dotnet run --project application/src/Ashlar.API. Para CLI: dotnet run --project application/src/Ashlar.CLI -- doctor. Sin Docker por defecto; usar ASHLAR_ALLOW_MOCK=1 para modo offline. Para despliegue con imágenes: consultar docs/DistributionModels.md y deploy/node.yml. La autenticación es obligatoria en producción expuesta a red.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.