Open source · Indipendente dal dominio · Basato sulla traccia
Orchestra l'IA.
Preserva le evidenze.
Motus è la base trace-first delle evidenze per i sistemi intelligenti — dall'esecuzione aperta all'accesso enterprise governato e alla verifica nel tempo.
Hold the rule and you can check any point without being shown the rest.
Leonardo da Vinci, Paris Manuscript B, fol. 83v · Bibliothèque de l'Institut de France, c. 1487-90 · plate
Oggi la maggior parte delle interazioni con l’AI ha due personaggi.
Motus introduce il revisore.
Quando le decisioni dell’AI contano davvero, una terza parte potrebbe dover ispezionare cosa è successo tra la domanda e la risposta — e verificarne le evidenze in seguito.
Bozza — in attesa di verifica legale
Ad alto rischio secondo l’AI Act (Allegato III): valutazione automatizzata del merito creditizio di una persona fisica.
No. Il rapporto rata/reddito verificato supera la soglia del 43% per l’approvazione automatica di Acme Bank Europe: la decisione finale spetta a un funzionario di credito, non al sistema.
Tre prodotti. Un solo modello di evidenze.
Motus Continuum
Capisci cosa è successo.
Un runtime di esecuzione basato sulla traccia e un livello di ispezione per i flussi di lavoro IA.
- Esecuzione a grafo
- Evidenza causale
- Verifica aperta
Gratuito. Aperto. Integrabile.
Motus Perpetuum
Mantieni le evidenze affidabili nel tempo.
Flussi di lavoro di governance, conservazione, assurance e audit per le organizzazioni che utilizzano IA ad alto impatto.
- Governance delle evidenze
- Conservazione e recupero
- Audit e assurance
Governance e assurance enterprise.
Motus Limen
Controlla l'accesso aziendale all'AI.
Un unico endpoint compatibile con le API OpenAI che applica le policy aziendali, instrada le richieste verso modelli autorizzati e registra evidenze con Motus.
- Controllo degli accessi
- Routing autorizzato
- Evidenze verificabili
Un endpoint. Policy applicate. Utilizzo registrato.
Installalo. Eseguilo.
Motus si integra nei sistemi Python esistenti senza imporre un LLM, un framework per agenti o un modello di dominio.
$ pip install vitruvyan-motus Successfully installed vitruvyan-motus-0.9.0 $ python run.py node retrieve → 5 citations node classify → intent=support node respond → effect committed ✓ run complete — trace written to run.json