Benvenuto nella documentazione di KLA Control Plane | Developer Docs

Il KLA Control Plane è un livello di sicurezza, audit e governance a runtime per gli agenti AI aziendali. Nasce perché gli agenti AI compiono ormai azioni concrete (emettono rimborsi, approvano sinistri, leggono documenti riservati) e la maggior parte dei team non ha modo di governare queste azioni, dimostrare cosa è accaduto o fermare una decisione sbagliata prima che produca effetti. KLA colma questa lacuna senza costringerti a ricostruire nulla.

KLA adotta un approccio govern-in-place: strumenti gli agenti, le API e i framework che già utilizzi, che si tratti di LangChain, FastAPI o di un workflow personalizzato, invece di migrarli su una nuova piattaforma. Una volta strumentati, KLA valuta in tempo reale ogni azione dell'agente rispetto alle tue policy, mette in pausa le azioni rischiose per la revisione umana, registra ogni evento in modo a prova di manomissione e racchiude tale registro in evidenze pronte per l'audit. Il risultato è una fiducia di livello audit: ogni azione è governata, osservata, misurata e dimostrabile.

A chi è destinata questa documentazione

Questa documentazione si rivolge a tre tipi di lettori. Individua il tuo profilo qui sotto e parti dal punto indicato.

Tu sei	Vuoi	Inizia da
Sviluppatore o integratore	Collegare un agente a KLA tramite SDK o API	Quickstart
Responsabile compliance, rischio o audit	Valutare governance, controlli ed evidenze	Concetti chiave
Operatore di piattaforma o decisore tecnico	Comprendere i moduli e l'adeguatezza al deployment	Moduli del prodotto

💡 Tip

Sei completamente nuovo a KLA? Leggi questa pagina, poi segui il Quickstart. Potrai esportare il tuo primo **Sealed Evidence Bundle**, un record crittograficamente firmato e a prova di manomissione di un'esecuzione di un agente, in meno di dieci minuti.

I quattro pilastri

La storia del prodotto KLA poggia su quattro pilastri, e ogni modulo si riconduce a uno di essi. Insieme producono una fiducia di livello audit.

flowchart LR
  G["Govern"] --> T["Fiducia di livello audit"]
  O["Operate"] --> T
  A["Assure"] --> T
  P["Prove"] --> T

Govern. Scrivi le policy come YAML dichiarativo, simulale prima della pubblicazione, quindi compilale in Control Packs firmati che decidono ogni azione a runtime. Una policy restituisce uno di quattro esiti (allow, warn, require_approval o block), e una decisione require_approval mette in pausa l'esecuzione e instrada un'Escalation verso il Decision Desk affinché una persona la approvi o la rifiuti. Le policy si costruiscono in Policy Builder.
Operate. Registra ogni agente nell'Agent Registry, governa gli strumenti che possono invocare tramite il Tool Catalog, distribuisci le nuove versioni degli agenti come Release, mettile in produzione come Rollout ed esegui un Rollback immediato quando qualcosa va storto. Command è la dashboard che mostra lo stato in tempo reale di tutto questo.
Assure. Monitora qualità e costi nel tempo, tieni d'occhio drift, bias e regressioni e trasforma i problemi in azioni concrete. Quando KLA rileva un problema, genera un Assurance Alert, che risolvi con un Remediation Plan, il tutto nell'Assurance Center.
Prove. Ogni azione emette telemetria che confluisce in un registro crittografico, ancorando un Merkle proof: una catena di hash che rende rilevabile qualsiasi manomissione successiva. Da quel registro generi i Sealed Evidence Bundles e gli export di conformità nell'Evidence Room.

Come un'azione attraversa KLA

Quando un agente strumentato tenta di compiere un'azione, il motore delle policy decide cosa succede dopo. Ogni esito viene registrato come Lineage Record: la traccia completa e riproducibile di una singola esecuzione di un agente, consultabile nel Lineage Explorer.

flowchart TD
  A["L'agente tenta un'azione"] --> B{"Decisione di policy"}
  B -->|allow| C["Esegui"]
  B -->|warn| D["Esegui e segnala"]
  B -->|require_approval| E["Metti in pausa e instrada al Decision Desk"]
  B -->|block| F["Blocca l'azione"]
  C --> L["Lineage Record"]
  D --> L
  E --> L
  F --> L
  L --> M["Sealed Evidence Bundle"]

ℹ️ Note

KLA valuta le policy con il KLA Policy Engine a livello applicativo. Ogni controllo si risolve nello stesso modello a quattro esiti (`allow`, `warn`, `require_approval`, `block`), così puoi avvisare o sottoporre a escalation, non solo consentire o negare.

Due modi per connettersi

Scegli tu come le azioni degli agenti raggiungono KLA:

Govern in Place. Strumenta il tuo agente con l'SDK OpenTelemetry. Gli span vengono trasmessi in modo asincrono a KLA, mentre dei gate in-process applicano le decisioni di policy all'interno del tuo runtime. È la modalità a minor attrito: mantiene l'esecuzione dalla tua parte.
Run through KLA. Instrada l'esecuzione attraverso il proxy gestito di KLA usando le Executions API. KLA media direttamente ogni chiamata. È la scelta migliore quando vuoi applicare i controlli in un unico punto di passaggio.

Entrambi i modelli producono le stesse evidenze e le stesse garanzie di governance. Consulta i Pattern di deployment per scegliere.

Dove andare ora

Quickstart: strumenta un agente, registralo ed esporta un Sealed Evidence Bundle in pochi minuti.
Autenticazione: ottieni un token, quindi chiama l'API con Authorization: Bearer <token> e x-tenant-id: <tenant> verso https://api.kla.digital.
Concetti chiave: come funzionano davvero l'esecuzione governata dalle policy e le evidenze attive per impostazione predefinita.
Moduli del prodotto: una panoramica di Command, Policy Builder, Decision Desk, Agents, Lineage Explorer, Assurance Center ed Evidence Room.