raigo cloud

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O que é raigo

raigo é um padrão aberto. O núcleo deste repositório é o formato de arquivo .raigo — uma linguagem declarativa de definição de políticas baseada em YAML para governança de IA. É a fonte única de verdade para as regras de uso de IA de uma organização: o que é permitido, o que é bloqueado, o que deve ser registrado e quais estruturas de conformidade se aplicam.

O formato .raigo é a contribuição de código aberto. É gratuito para usar, implementar, estender e construir em cima. Qualquer pessoa pode escrever um arquivo .raigo, criar um compilador que o leia ou criar um mecanismo que o aplique. O formato não está vinculado a nenhum fornecedor, plataforma ou produto de nuvem.

Todo o resto neste repositório — o CLI do compilador de referência, o mecanismo auto-hospedado e o serviço gerenciado raigo cloud — são implementações construídas sobre o padrão. Eles são fornecidos como implementações de referência e ferramentas para facilitar a adoção do padrão, mas não são o padrão em si.

Experimente o compilador raigo [compilador raigo] (https://raigo.ai) Experimente o mecanismo raigo raigo cloud

O formato .raigo é para governança de IA o que OpenAPI é para APIs REST, ou o que Rego é para política-como-código: uma especificação aberta e neutra de fornecedor que qualquer ferramenta pode implementar.

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O Padrão: O Formato de Arquivo .raigo

Um arquivo .raigo é um documento YAML. Ele tem três seções: metadata (quem é o dono da política, contexto de conformidade), context (o ambiente: ferramentas, classificações de dados, redes) e policies (as regras: atômicas, uma diretiva por regra, ação determinística).

raigo_version: "0.3.0"

metadata:
  organisation: "Acme Healthcare Trust"
  policy_suite: "HIPAA AI Governance Baseline"
  version: "1.0.0"
  effective_date: "2026-03-01"
  owner: "Information Security Team"

context:
  data_classifications:
    - id: "PHI"
      description: "Protected Health Information"
    - id: "PII"
      description: "Personally Identifiable Information"

policies:
  - id: "DP-01"
    domain: "Data Privacy"
    title: "Block PHI transmission to external systems"
    condition:
      trigger: "output_contains"
      data_classification: ["PHI", "PII"]
    action: "DENY"
    severity: "critical"
    directive: "Never transmit protected health information outside approved internal systems."
    enforcement_message: "BLOCKED [DP-01]: PHI transmission is prohibited under HIPAA §164.502."
    compliance_mapping:
      - framework: "HIPAA"
        control: "§164.502"
    audit_required: true

A especificação completa do formato está em SPECIFICATION.md. Ela define cada campo, cada valor de enumeração, cada propriedade obrigatória e opcional, e as regras de versionamento do próprio formato. Se você está construindo uma ferramenta que lê ou aplica arquivos .raigo, a especificação é o seu contrato.

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Como Funciona

Um arquivo .raigo pode ser usado de duas maneiras, dependendo do seu modelo de implantação.

Modo compilador — para ferramentas que não podem chamar um mecanismo externo (ChatGPT, Claude.ai, n8n, Lovable, GitHub Copilot). O compilador raigo lê o arquivo .raigo e gera um artefato de aplicação nativo para a plataforma de destino: um prompt de sistema, uma configuração JSON, um bloco de conhecimento Markdown. A plataforma de IA aplica a política usando seus próprios mecanismos nativos.

Modo mecanismo — para aplicações que podem fazer chamadas HTTP. O mecanismo raigo roda como um serviço leve. Antes que um prompt chegue ao LLM, sua aplicação chama POST /v1/evaluate. O mecanismo avalia o prompt contra a política ativa e retorna uma decisão determinística ALLOW, DENY ou WARN. Nada chega ao LLM até que o mecanismo aprove.

Your Application
      │
      ▼
┌─────────────┐         ┌──────────────┐
│ raigo engine│─ ALLOW ─▶   LLM API   │
│  (policy.   │         │ (OpenAI,     │
│   raigo)    │─ DENY  ─▶  Anthropic, │
└─────────────┘   │      │  etc.)      │
                  │      └──────────────┘
                  ▼
         Violation Response
         (action, policyMessage,
          matchedRules, auditLog)

A diferença chave em relação aos prompts de sistema é que a aplicação no modo mecanismo é determinística. Uma regra DENY não pode ser sobrescrita por injeção de prompt, deriva de modelo ou um usuário criativo. O mecanismo bloqueia a solicitação antes que o LLM a veja.

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Modelos de Implantação

O mesmo arquivo de política .raigo funciona em todos os quatro modelos de implantação sem modificação.

Modelo	Como Funciona	Melhor Para
Compilador	Ferramenta CLI, zero infraestrutura	ChatGPT, Claude.ai, n8n, Lovable — ferramentas que não podem chamar um mecanismo externo
Local / Sidecar	Binário ou contêiner ao lado da sua aplicação	Agentes personalizados, OpenClaw, LLMs locais (Ollama, vLLM)
Mecanismo Auto-Hospedado	Serviço centralizado na sua própria infraestrutura	Empresas, contratantes de defesa, provedores de saúde
raigo cloud	SaaS gerenciado, sem infraestrutura	Equipes que querem governança sem sobrecarga de operações

Veja ARCHITECTURE.md para uma explicação técnica completa de cada modelo.

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Alvos de Compilação

Ao rodar no modo compilador, raigo gera artefatos de aplicação nativos para cada plataforma de destino. Cada saída inclui instruções de manipulador de tempo de execução informando à plataforma como aplicar a política.

Alvo	Formato de Saída	Plataforma
claude	Prompt de Sistema XML	Parâmetro system da API Claude
chatgpt	Instruções Markdown	Instruções Personalizadas do ChatGPT / API de Assistentes
n8n	Prompt de Sistema JSON	Nó de agente de IA do n8n, variável global
openclaw	Esquema de Restrição JSON	Configuração de gateway OpenClaw
lovable	Bloco de Conhecimento Markdown	Conhecimento do Workspace Lovable
gemini	Instrução de Sistema JSON	Campo system_instruction do Vertex AI
perplexity	Prompt de Sistema Markdown	Instruções personalizadas do Perplexity Spaces
copilot	Objeto de Política JSON	Manifesto de agente declarativo do Microsoft Copilot Studio
audit	Resumo Markdown	Evidência de conformidade legível por humanos para auditores

# Install the compiler
npm install -g @periculo/raigo

# Compile for a specific platform
raigo compile policy.raigo --target claude
raigo compile policy.raigo --target n8n

# Compile for all platforms at once
raigo compile policy.raigo --all

# Validate a policy file against the spec
raigo validate policy.raigo

# Initialise a new policy from a template
raigo init

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Modo Observação (Integração com Aviso Primeiro)

Quando você implanta o mecanismo raigo pela primeira vez, ele inicia no modo Observação por padrão. Neste modo, todas as regras DENY são rebaixadas para WARN — nada é bloqueado, mas cada correspondência de política é registrada. Isso permite que você veja exatamente o que suas regras teriam bloqueado no seu tráfego real antes de se comprometer com a aplicação.

Quando estiver confiante de que suas regras estão corretas, mude para o modo Aplicação — momento em que as regras DENY se tornam ativas.

# Start in observe mode (default)
RAIGO_ENGINE_MODE=observe raigo serve --policy master.raigo

# Switch to enforce when ready
RAIGO_ENGINE_MODE=enforce raigo serve --policy master.raigo

Veja docs/observe-mode.md para a especificação completa, incluindo o sinalizador de resposta observeOverride e o fluxo de trabalho de integração recomendado.

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Documentação

Documento	Descrição
Especificação	A especificação do formato .raigo — o padrão aberto
Início Rápido	Rode o mecanismo localmente, auto-hospede ou use raigo cloud
Modo Observação	Integração com aviso primeiro: veja o que seria bloqueado antes de aplicar
Estrutura de Testes	CLI raigo test, casos de teste YAML, integração CI/CD
Mapeamentos de Conformidade	EU AI Act, DORA, HIPAA, ISO 42001, NIST AI RMF, GDPR, SOC 2
Esquema de Webhook	Esquemas JSON estáveis para solicitação/resposta de avaliação e eventos de webhook
Resolução de Conflitos	Algoritmo de mais-restritivo-vence, sobrescrita de prioridade, exemplos práticos
Arquitetura	Explicação técnica completa de todos os quatro modelos de implantação

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Exemplos

Exemplo	Estrutura de Conformidade	Descrição
healthcare.raigo	HIPAA	Políticas para agentes de IA de saúde que lidam com dados de pacientes
defence.raigo	CMMC	Políticas para contratantes de defesa e manuseio de informações classificadas
startup.raigo	Geral	Padrões sensatos para equipes em estágio inicial

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Implementando o Padrão

Se você está construindo uma ferramenta de IA, estrutura de agentes ou plataforma de fluxo de trabalho, você pode adicionar suporte nativo a raigo para que seus usuários possam governá-lo com um arquivo .raigo.

Opção 1 — Integração com mecanismo. Configure sua plataforma para chamar a API do mecanismo raigo (POST /v1/evaluate) antes de executar ações de IA. Sua plataforma passa o prompt proposto para raigo e recebe uma decisão determinística ALLOW/DENY/WARN. Esta é a abordagem recomendada para qualquer plataforma que possa fazer chamadas HTTP.

Opção 2 — Integração com compilador. Adicione um alvo de compilação raigo para o formato de política nativo da sua plataforma. Quando os usuários executam raigo compile policy.raigo --target yourplatform, raigo gera o artefato correto para sua plataforma carregar e aplicar nativamente.

Opção 3 — Analisador nativo .raigo. Implemente o SPECIFICATION.md diretamente na sua plataforma. Leia arquivos .raigo nativamente e aplique regras sem o CLI ou mecanismo raigo como dependência.

Veja ARCHITECTURE.md para um guia de integração detalhado.

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Ecossistema

Ferramenta	Status	Descrição
raigo CLI	Disponível	Compile, valide e inicialize arquivos .raigo
mecanismo raigo (local)	Disponível	Serviço leve para implantação local/sidecar
raigo cloud	Disponível	Avaliação de política SaaS gerenciada — cloud.raigo.ai · Experimente a demonstração ao vivo →
Habilidade Paperclip	Disponível	Habilidade de governança para empresas multi-agentes Paperclip — compile com raigo compile policy.raigo --target paperclip
Extensão VS Code	Planejado	Realce de sintaxe, linting, compilação ao vivo
GitHub Action	Planejado	Valide arquivos .raigo em pipelines CI/CD
Registro de políticas	Planejado	Registro público para compartilhar políticas da comunidade

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Adotantes em Produção

Sua organização usa raigo em produção? Envie uma solicitação de pull para se adicionar ao ADOPTERS.md.

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Comunidade

Junte-se ao Discord do raigo para discutir a especificação, compartilhar políticas .raigo, obter ajuda com integrações e acompanhar o roteiro.

Junte-se ao Discord do raigo →

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Contribuição

raigo é um padrão aberto e recebemos contribuições de todos os tipos — para a especificação do formato, o compilador de referência, o mecanismo, a documentação e os exemplos. Leia o Guia de Contribuição, revise nosso Modelo de Governança e confira o Roteiro.

As contribuições mais impactantes são para a própria especificação: novas definições de campos, novos mapeamentos de estruturas de conformidade, novos tipos de gatilho de condição e novos alvos de compilação. Se você está implementando raigo em uma nova plataforma ou ferramenta, abra uma issue para que possamos vincular à sua implementação.

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Segurança

Por favor, relate vulnerabilidades para security@periculo.co.uk. Veja nossa Política de Segurança.

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Empresarial

O Periculo Enterprise Control Plane fornece gerenciamento centralizado de políticas, sincronização automática com ferramentas conectadas, aplicação em toda a frota e uma trilha de auditoria completa em todos os modelos de implantação.

Agende uma chamada gratuita de 30 minutos de Estratégia de Segurança de IA →

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Licença

MIT © Periculo Security

raigo é desenvolvido e mantido pela Periculo Security, uma empresa de cibersegurança especializada em governança de IA para os setores de defesa e saúde.