El único framework de orquestación donde cada acción de agente está anclada a una ubicación real, una observación satelital real y una prueba criptográfica.
Los frameworks actuales están construidos para el espacio digital. Llaman APIs, procesan texto, generan outputs — pero no tienen concepto de dónde está físicamente un agente, qué observó, o cómo probar cualquier afirmación. GEIANT llena ese vacío.
Agentes LLM que llaman APIs, procesan texto, generan resultados. Sin contexto espacial. Sin anclaje al mundo físico. Sin forma de probar una afirmación sobre el mundo real.
Cada acción de los agentes está anclada a una celda H3, una observación satelital firmada y una cadena de pruebas criptográficas. Con conciencia jurisdiccional. Verificable. Auditable.
Cada acción de agente GEIANT sigue el mismo pipeline verificable. La cadena se almacena en Spatial Memory — firmada criptográficamente, consultable, auditable.
El agente recibe un índice de celda H3 a resolución 5–8. Esto define su territorio operativo. Las cadenas de delegación hacen cumplir la jurisdicción.
GEIANT consulta Microsoft Planetary Computer para el último tile Sentinel-2C sobre la celda. Filtra por cobertura de nubes, fecha de adquisición, disponibilidad de bandas.
Prithvi-EO-2.0 clasifica el tile — detección de inundaciones, cobertura del suelo, puntuación de anomalías. Los embeddings Clay codifican el significado semántico. WxC añade contexto meteorológico.
La cadena de percepción completa — ID de tile, ID de modelo, celda, timestamp, confianza, conteos de clase — se escribe en PostGIS con historial de versiones.
El agente firma el resultado de percepción con su clave Ed25519. Esta es la prueba de observación — criptográficamente vinculada a la identidad GNS del agente.
Despliegues reales. Infraestructura real. Plazos reales.
Un gran operador de red despliega agentes GEIANT en millones de contadores inteligentes. Cada alerta de anomalía está respaldada por una clasificación satelital de inundaciones/eventos y contexto meteorológico — sin falsos positivos sin prueba física.
Los agentes autónomos rastrean vehículos a través de fronteras regulatorias. La Proof-of-Trajectory del protocolo GNS confirma la presencia física en cada waypoint — el spoofing GPS es criptográficamente detectable.
Tras un evento de inundación, los agentes GEIANT consultan tiles Sentinel-2 pre y post-evento, ejecutan la clasificación Prithvi, cruzan datos de precipitación WxC y producen un mapa de impacto verificado con plena procedencia.
Los despliegues FTTH a escala nacional abarcan cientos de miles de armarios de calle, millones de inmuebles y plazos normativos exigentes. GEIANT asigna a cada equipo de instalación, cada armario y cada línea activada una identidad verificable anclada a H3 — convirtiendo un problema logístico en un rastro de auditoría demostrable.
GEIANT está en producción, procesando datos satelitales reales sobre territorio real.
GEIANT sigue el probado modelo open-core: un núcleo open-source auto-hospedable bajo Apache 2.0 y una plataforma gestionada que se encarga de la infraestructura, la escalabilidad y el cumplimiento para los equipos que lo necesitan.
GEIANT es el despliegue completo en el mundo físico. GNS-AIP es la capa de identidad y delegación — standalone, open source e independiente del framework. Intégralo en cualquier despliegue de LangChain, CrewAI o OpenAI Agents en menos de 5 líneas.
Cada agente de IA que ejecuta código, consulta datos o toma acciones necesita responder tres preguntas que un regulador eventualmente hará: ¿Quién autorizó este agente? ¿Qué alcance se le dio? ¿Puedes probarlo?
GNS-AIP responde las tres con identidad criptográfica Ed25519, cadenas de delegación firmadas y un rastro virtual de breadcrumbs — sin registrar prompts ni resultados. El primitivo de identidad es idéntico al de GEIANT, lo que significa que un agente probado en el campo puede ser confiado en la nube.
→ Documentación completa en gns-aip.gcrumbs.com// npm install @gns-aip/sdk import { generateAgentIdentity, createDelegationCert, computeComplianceScore } from '@gns-aip/sdk'; // 1. Agent gets a permanent Ed25519 identity const agent = generateAgentIdentity(); // 2. Human principal delegates scope — cryptographically signed const cert = createDelegationCert({ from: humanKeypair, to: agent.publicKey, scope: ['read', 'write'], territory: ['8428309ffffffff'], // H3 cell — EU jurisdiction ttl: 86400 }); // 3. Check compliance tier at any time const score = computeComplianceScore(agent); // → { tier: 'VERIFIED', score: 62, dimensions: { delegation: 25, territory: 18 } }
# pip install gns-aip from gns_aip import AgentIdentity, DelegationCert, ComplianceScorer # 1. Create agent with Ed25519 keypair agent = AgentIdentity.generate() # 2. Delegate from human principal cert = DelegationCert.create( issuer=human_keypair, subject=agent.public_key, scope=["read", "write"], territory=["8428309ffffffff"], ttl=86400 ) # 3. Score compliance — real-time, auditable score = ComplianceScorer.compute(agent) # ComplianceScore(tier='VERIFIED', score=62)
// npm install langchain-gns-aip import { GnsAipCallbackHandler } from 'langchain-gns-aip'; import { LLMChain } from 'langchain/chains'; // One callback handler — that's it const handler = new GnsAipCallbackHandler({ agent, delegation: cert }); const chain = new LLMChain({ llm, prompt, callbacks: [handler] // Every LLM call now carries a signed identity }); // Every chain invocation is now signed, scoped, and auditable await chain.invoke({ input: "Analyse this grid anomaly" });
# pip install crewai-gns-aip from crewai_gns_aip import GnsIdentityTool, gns_step_callback from crewai import Crew, Agent, Task analyst = Agent( role="Grid Analyst", tools=[GnsIdentityTool(identity=agent, delegation=cert)] ) crew = Crew( agents=[analyst], tasks=[task], step_callback=gns_step_callback # Every step signed + logged ) crew.kickoff() # Full delegation chain in audit log
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