L'unico framework di orchestrazione dove ogni azione agente è ancorata a una posizione reale, un'osservazione satellitare reale e una prova crittografica.
I framework di oggi sono costruiti per lo spazio digitale. Chiamano API, elaborano testo, generano output — ma non hanno concetto di dove si trova fisicamente un agente, cosa ha osservato, o come provare qualsiasi affermazione. GEIANT colma questa lacuna.
Agenti LLM che chiamano API, elaborano testo, generano output. Nessun contesto spaziale. Nessun ancoraggio al mondo fisico. Nessun modo per provare un'affermazione sul mondo reale.
Ogni azione degli agenti è ancorata a una cella H3, un'osservazione satellitare firmata e una catena di prove crittografiche. Consapevole della giurisdizione. Verificabile. Verificabile.
Ogni azione agente GEIANT segue la stessa pipeline verificabile. La catena è memorizzata in Spatial Memory — firmata crittograficamente, interrogabile, auditabile.
L'agente riceve un indice di cella H3 a risoluzione 5–8. Questo definisce il suo territorio operativo. Le catene di delega applicano la giurisdizione.
GEIANT interroga Microsoft Planetary Computer per l'ultimo tile Sentinel-2C sulla cella. Filtra per copertura nuvolosa, data di acquisizione, disponibilità delle bande.
Prithvi-EO-2.0 classifica il tile — rilevamento di alluvioni, copertura del suolo, punteggio di anomalie. Gli embedding Clay codificano il significato semantico. WxC aggiunge il contesto meteorologico.
L'intera catena di percezione — ID tile, ID modello, cella, timestamp, confidenza, conteggi di classe — viene scritta in PostGIS con cronologia delle versioni.
L'agente firma il risultato della percezione con la sua chiave Ed25519. Questa è la prova di osservazione — crittograficamente legata all'identità GNS dell'agente.
Deployment reali. Infrastruttura reale. Scadenze reali.
Un grande operatore di rete distribuisce agenti GEIANT su milioni di smart meter. Ogni avviso di anomalia è supportato da una classificazione satellitare di alluvioni/eventi e dal contesto meteorologico — nessun falso positivo senza prova fisica.
Gli agenti autonomi tracciano i veicoli attraverso i confini normativi. La Proof-of-Trajectory del protocollo GNS conferma la presenza fisica ad ogni waypoint — lo spoofing GPS è crittograficamente rilevabile.
Dopo un evento alluvionale, gli agenti GEIANT interrogano i tile Sentinel-2 pre e post-evento, eseguono la classificazione Prithvi, incrociano i dati di precipitazione WxC e producono una mappa di impatto verificata con piena provenienza.
I dispiegamenti FTTH su scala nazionale coprono centinaia di migliaia di armadi stradali, milioni di immobili e scadenze normative rigide. GEIANT assegna a ogni squadra di installazione, ogni armadio e ogni linea attivata un'identità verificabile ancorata a H3 — trasformando un problema logistico in un audit trail dimostrabile.
GEIANT è in produzione, elaborando dati satellitari reali su territorio reale.
GEIANT segue il collaudato modello open-core: un nucleo open-source auto-ospitabile sotto Apache 2.0 e una piattaforma gestita che si occupa di infrastruttura, scalabilità e conformità per i team che ne hanno bisogno.
GEIANT è il deployment completo nel mondo fisico. GNS-AIP è il livello di identità e delega — standalone, open source e indipendente dal framework. Integralo in qualsiasi deployment LangChain, CrewAI o OpenAI Agents in meno di 5 righe.
Ogni agente AI che esegue codice, interroga dati o compie azioni deve rispondere a tre domande che un regolatore porrà prima o poi: Chi ha autorizzato questo agente? Quale ambito gli è stato assegnato? Puoi dimostrarlo?
GNS-AIP risponde a tutte e tre con identità crittografica Ed25519, catene di delega firmate e un percorso di breadcrumb virtuale — senza registrare prompt o output. Il primitivo di identità è identico a quello di GEIANT, il che significa che un agente provato sul campo può essere considerato affidabile nel cloud.
→ Documentazione sviluppatore su 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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