Add runtime controls
without re-platforming your stack
Start by governing the workflow you already run. KLA supports govern-in-place instrumentation for existing frameworks and a more managed run-through-KLA pattern when you want tighter operational control.
Telemetría SDK-first
Govern existing frameworks with SDKs and OpenTelemetry.
API de ejecución
Insert approval checkpoints and intercept risky actions at runtime.
Exportación de evidencia
Generate execution lineage that trust and compliance teams can reuse later.
Deployment patterns
Technical evaluators need to know whether KLA forces a rewrite. It does not. Pick the control pattern that matches your stack and governance maturity.
Govern in place
Instrument the agents, APIs, and orchestration frameworks you already operate, then add checkpoints at the moments that matter.
- Best for existing LangChain, custom orchestration, and internal workflow stacks
- Low-friction path for platform teams avoiding re-platform fear
- KLA focuses on controls, approvals, and proof rather than replacing your app
Run through KLA
Route execution through a managed KLA surface when you want tighter standardisation and a faster path to controlled production.
- Best for greenfield governed workflows or fragmented estates
- Reduces local integration work when teams want one control surface
- Uses the same approval, policy, and lineage model as govern in place
Inicio rápido
Desde instrumentación cero hasta ejecución gobernada y exportación de evidencia.
1. Instalar una telemetría SDK
Utilice nuestros SDK de OpenTelemetry para emitir intervalos de GenAI automáticamente. Elija su tiempo de ejecución:
# Node.js pnpm add @kla-digital/otel-node # Python pip install kla-otel-python
El SDK detecta automáticamente frameworks comunes (Express, FastAPI, LangChain, OpenAI).
2. Apunte OTLP a KLA
Configure su exportador OTLP para enviar seguimientos al recopilador de su inquilino. Obtendrá el punto final y el token API en la consola.
OTEL_SERVICE_NAME=claims-service OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https://<your-collector-endpoint> KLA_TENANT_ID=<your-tenant-id> KLA_PII_MASK=true
Configure `KLA_PII_MASK` para evitar valores confidenciales en los seguimientos de forma predeterminada.
3. Registrar un agente
Los agentes se declaran como manifiestos. Cree uno mediante la Ejecución API:
curl -X POST https://api.kla.local/execution/v1/agents \
-H "Authorization: Bearer $KLA_TOKEN" \
-H "x-tenant-id: $KLA_TENANT_ID" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "claims-bot",
"description": "Triages inbound claims with human gates",
"model": "gpt-4o-mini",
"temperature": 0.2,
"tools": ["search_claims_db"]
}'La respuesta incluye un `agentId` estable y un `manifestHash` inmutable.
4. Iniciar una ejecución
Las ejecuciones son duraderas flujos de trabajo con presupuestos y controles de políticas.
curl -X POST https://api.kla.local/execution/v1/executions \
-H "Authorization: Bearer $KLA_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agentId": "<agentId from step 3>",
"input": { "prompt": "Summarise today\u0027s high-risk claims." },
"budgets": { "maxSteps": 50, "maxTokens": 20000, "maxCostUsd": 5 },
"flags": { "euOnly": true }
}'Transmita el progreso a través de WebSocket en `wss://api.kla.local/execution/ws`.
5. Pruebas de exportación (Annex IV, SOC 2)
La CLI extrae registros de auditoría a prueba de manipulaciones y genera paquetes firmados listos para reguladores y auditores.
# Last 30 days as PDF kla export evidence --tenant $KLA_TENANT_ID --days 30 --format pdf # Filter by framework or controls kla export evidence --tenant $KLA_TENANT_ID --frameworks "SOC 2 Type II" --format csv
SDKs oficiales
OpenTelemetry nativo del lenguaje con convenciones semánticas GenAI.
Node.js
Instrumentación automática de configuración cero para Express, tRPC, LangChain, OpenAI y más.
import '@kla-digital/otel-node';
Python
Middleware Drop-in FastAPI e instrumentación automática LangChain, con enmascaramiento de PII integrado y seguimiento de costos.
import kla_otel_python