Ga naar hoofdinhoud

De AI-poort

De AI-poort is het punt waar elk verzoek aan een AI-model doorheen gaat. Niets op het platform praat rechtstreeks met een modelleverancier. Een agent die een vraag aan Claude, GPT of Mistral stelt, stelt die vraag aan de poort, en de poort beslist.

Eén verzoek, één besluit​

Voor elk verzoek valt precies één beleidsbesluit. De poort controleert onder meer:

  • Het model. Staat dit model op de lijst die de klant heeft toegestaan?
  • Het budget. Past het verzoek binnen het budget van de klant?
  • De regels. Klopt de inhoud met de spelregels van de klant, bijvoorbeeld de eis dat pseudonimisering actief is?

Valt het besluit negatief uit, dan bereikt het verzoek de leverancier niet. Er gaat dus geen enkel byte naar een model dat de klant niet heeft goedgekeurd. Het besluit wordt vastgelegd, ook als het een weigering is.

Waarom één besluit per verzoek

Als er per verzoek precies één besluit is, kun je achteraf voor elk modelverzoek aanwijzen waarom het mocht. Er is geen verzoek dat "tussendoor" is gegaan, en geen verzoek met twee tegenstrijdige besluiten.

Regels in de poort, niet in de prompt​

Een veelgebruikte aanpak is om regels in de instructie aan het model te zetten: "deel geen persoonsgegevens". Een model kan zo'n instructie negeren, verkeerd begrijpen of vergeten in een lang gesprek. Plainwater AI doet dat niet. Elke regel wordt gehandhaafd in de poort, waar het model er niet omheen kan. De instructie aan het model mag de regel uitleggen, maar de handhaving hangt er nooit van af.

Wat de poort nog meer doet​

  • Ingebouwde tools van de leverancier verwijderen. Sommige modellen bieden eigen tools aan, bijvoorbeeld zoeken op internet. De poort haalt die uit het verzoek. Een agent werkt alleen met de tools die het platform aanbiedt, en die tools hebben elk hun eigen regels.
  • Namen vervangen. Gaat er een tabel- of kolomnaam naar het model, dan is dat een pseudoniem. Zie Pseudonimisering.
  • Verbruik bijhouden. Elk verzoek wordt per klant geboekt. Het verbruik is append-only: er wordt nooit iets overschreven of weggehaald, en een herhaalde poging telt niet dubbel.
  • Vastleggen. Prompts en antwoorden worden versleuteld bewaard. Wie daar recht op heeft, leest ze terug in de echte namen. Elke inzage wordt zelf vastgelegd. Zie Audit.

De poort voor tools​

Naast de poort voor modellen is er een poort voor tools. Elke tool die een agent gebruikt om data te lezen of te meten, gaat door één doorlaatpunt. Daar wordt bij elke aanroep opnieuw gecontroleerd:

  • welke bron de agent mag lezen;
  • in welke stand van datatoegang die bron staat;
  • welke werkmodus de opdracht heeft;
  • of elke naam in de aanroep een bekend pseudoniem is.

Die controle gebeurt bij elke aanroep, niet alleen bij de start van een opdracht. Een bron kan er tijdens een lopende opdracht bij komen, of een regel kan strenger worden. De eerstvolgende aanroep volgt dan de nieuwe regel.

Elke tool heeft een vaste klasse: hij levert óf alleen metrics (tellingen, structuur, statistieken) óf waarden. Er is geen standaard. Een nieuwe tool zonder klasse wordt geweigerd.

Ook voor je eigen AI-tool​

Werk je met je eigen AI-tool via MCP, dan draait het model buiten het platform. De modelverzoeken zelf ziet de poort dan niet. Alle bewaking zit in dat geval op de tools: wat je AI-tool van het platform krijgt, gaat door dezelfde toolpoort met dezelfde regels. Zie Werkwijzen.

Voorbeeld​

Een consultant vraagt: "Waarom is de nachtelijke lading van de verkooptabel trager geworden?" De agent wil de definitie van de procedure lezen, de top van de traagste queries bekijken en de statistieken van de tabel controleren.

  1. Het eerste modelverzoek gaat naar de poort. Het model staat op de lijst van de klant, het budget is er, pseudonimisering is actief. Toegestaan.
  2. De agent roept de tool voor de procedure-definitie aan. De toolpoort controleert de bron, de stand en de namen. De definitie gaat met pseudoniemen naar het model.
  3. Het antwoord van het model noemt t_0042. Op het scherm ziet de consultant Verkoop.

Zie ook​