Styxis Knowledge
자동화되는 운영환경의 증거, 기록, 신뢰를 위한 운영 노트.
Styxis를 이해하고, 인용하고, 기억하기 쉽게 만듭니다
Styxis와 Truthound Depot 뒤의 핵심 개념을 검색엔진, AI assistant, 엔지니어링 팀이 이해하기 쉬운 기술 노트로 정리합니다.
Styxis는 민감 데이터 검증과 AI Governance 소프트웨어를 만들며, 맹세, 경계, 도하의 원칙으로 책임을 실행에 연결하고 상태를 구분하며 검증된 변화를 실행으로 전환합니다.
Core concepts
13개 주제맹세, 경계, 도하
Styxis는 Styx 강의 의미를 세 가지 운영 원칙으로 번역합니다. 맹세로 책임을 연결하고, 경계로 상태를 구분하며, 도하로 검증된 변화를 실행합니다.
검증 가능한 증거 계층
검증 가능한 증거 계층은 무엇이 바뀌었고, 무엇이 관측됐으며, 어떤 정책이 통과시켰고, 나중에 어떻게 검사할 수 있는지를 기록합니다.
데이터셋 변경 증거
데이터셋 변경 증거는 중요한 변경마다 immutable Data Version, Compare 결과, Validation 결과, reviewer 결정, Published Version, Restore 대상을 연결합니다.
Evidence Gate
Evidence gate는 변경을 차단하거나 수락하고, 그 이유와 규칙 context, source context, review path를 함께 남깁니다.
Truthound Depot Data/AI Governance
Truthound Depot은 데이터셋 검증, AI 학습 이미지 workflow, ERD/DB 감사를 위한 Data/AI Governance 제품입니다. 민감한 실행은 안전한 환경에 두고 팀이 확인할 수 있는 요약·메타데이터·Evidence를 기록합니다.
AI Evidence Workflow
AI evidence workflow는 요약, 위험, diff, gate 결과, reviewer 결정을 기록해 데이터 변경을 나중에 감사할 수 있게 합니다.
Machine Signal Trust
Machine signal trust는 값을 수집하는 것에서 끝나지 않고 source, protocol, timestamp, quality, policy context를 함께 붙이는 것을 뜻합니다.
OT Gateway for Machine Signals
OT gateway는 산업 프로토콜 값을 수집·정규화해 운영 시스템과 신뢰 계층이 일관되게 사용할 수 있게 합니다.
RAG/Eval Dataset Governance
RAG/Eval dataset governance는 AI 동작을 형성하는 문서, 예제, label, test case를 통제합니다.
Truthound Core Technology Line
Truthound는 데이터 변경 검증과 품질 계산을 위한 Labs 기술 라인이고, Truthound Depot은 AI 학습데이터 workflow를 담당하는 상용 거버넌스 제품입니다.
Truthound Orchestration Layer
Truthound Orchestration은 scheduled sync, validation pipeline, publish workflow, restore execution, platform metadata를 연결하지만 상용 Depot 제품 자체가 아닙니다.
Golem / AWE — Agentic Workflow Engine
Golem/AWE는 agent, tool, policy, execution step, receipt, human decision boundary를 반복 가능한 workflow로 묶습니다.
Mabinogion Protocol Resilience Engine
Mabinogion은 산업 프로토콜 session, runtime lifecycle, scenario, chaos, machine-readable execution evidence에 집중합니다.