Kastra logo

Kastra

Среда выполнения авторизации для Claude, Cursor, Codex и OpenClaw

Kastra мгновенно проверяет разрешения AI-агентов перед каждым действием, блокируя несанкционированные вызовы инструментов и инъекции промптов за суб-миллисекунду.

Продукт и рынок

Боль рынка

AI-агенты могут выполнять произвольные инструменты и получать доступ к конфиденциальным данным, что приводит к утечкам, prompt‑инъекциям и нарушению соответствия без централизованного контроля.

Решение

Слой авторизации во время выполнения оценивает политики до исполнения любого действия, интегрируясь с Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw и SDK Anthropic/OpenAI, обеспечивая суб‑мс задержку и единую панель управления.

Рыночный потенциал

Быстро растущий глобальный рынок безопасности AI‑агентов, driven by массовое внедрение LLM в корпоративные процессы, потенциал многократного роста.

Целевая аудитория

B2B: предприятия и команды, использующие AI‑кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex), платформы для создания AI‑агентов, отделы безопасности и соответствия.

Бизнес-модель

Монетизация

SaaS‑подписка на основе количества агентов или мест, с тарифными планами (free tier, pro, enterprise) и возможностью usage‑based надбавки за высоконагруженные сценарии.

Конкуренты

Lakera Guard, PromptGuard, Adversa AI, Protect AI, а также общие решения типа API‑гейтов и Auth0, применяемые к AI‑рабочим нагрузкам.

Клонирование и маркетинг

Экономический ров: низкая задержка, глубокая интеграция с множеством SDK и единый язык политик создают барьер для копирования; однако основную идею можно воспроизвести, поэтому важна скорость и экосистема. Маркетинг: фокус на developer relations, участие в конференциях по AI‑безопасности, совместные интеграции с вендорами AI‑инструментов, контент‑маркетинг и программы раннего доступа.

Сценарии

Bull Case

Kastra становится стандартом де-факто для управления правами AI‑агентов, интегрируется во все ведущие IDE и платформы, расширяется на управление политиками для мульти‑агентных систем, выручка растёт за счёт корпоративных контрактов.

Bear Case

Клиенты предпочитают встроенные механизмы контроля агентов или открытые альтернативы, perceived latency становится препятствием, а регулятивные требования не требуют отдельного слоя авторизации, что ограничивает рост.

Риски
  • Высокая зависимость от нескольких поставщиков AI‑инструментов — изменение их API может сломать интеграцию.
  • Появление открытых или встроенных решений в самих LLM‑платформах, снижающих спрос на внешний слой авторизации.
  • Сложность доказательства суб‑миллисекундной задержки в продакшн‑нагрузках может вызвать сомнения у крупных клиентов.
Комментарий основателя

Привет, PH. Я Карлос. Я и Фернандо построили Kastra. Вот что постоянно происходило. Мы развертывали AI-агентов в реальных средах: агент для кода, агент поддержки и инфраструктурный агент. У них были учетные данные и доступ, и ничего структурного не мешало им выполнять любые действия, которые они решали совершить, даже в продакшене. Большинство команд имеют аутентификацию, логирование, мониторинг и оценки. Почти никто не имеет слоя, который решает «это конкретное действие не может выполниться» до его выполнения. Существующие контрольные механизмы смотрят на то, что агент уже сделал. Мы хотели что-то, что принимает решение на основе ввода и вывода, чтобы покрыть большинство рисков уровня выполнения. Для этого потребовался новый инфраструктурный слой для автономного AI с точки зрения авторизации. Это и есть Kastra. Каждое действие агента оценивается по политике и получает решение allow или deny за менее чем миллисекунду. Когда требуется проверка человека, это одобрение теперь завершается примерно за секунду, в нашем настольном приложении, веб-консоли и уведомлениях macOS. Мы уменьшаем это число каждую неделю, и это меняет ощущение от продукта. Задержка менее 1 мс делает авторизацию с человеком в цикле практичной, а не теоретической. Kastra нейтрален и детерминирован по всему стеку и работает с инструментами, которые вы уже используете. Мы интегрируемся одним кликом с Claude Code, Codex, OpenClaw и Cursor, а также с другими регулируемыми корпоративными сценариями прямо сейчас. Runtime и библиотека пакетов политик открыты с исходным кодом. Корпоративная контрольная плоскость коммерческая. Продукт бесплатен для пробного использования, если вы задаётесь вопросом, нужна ли вам Kastra — выполните эти две команды ниже на вашем кодирующем агенте, чтобы просканировать потенциальные риски, которые ва агент уже совершил и для которых должны быть построены политики. Всё остаётся локально на вашей машине, так что вы можете делать это безопасно. Выполните «brew install kastra-labs/tap/kastra-edge», а затем, после подключения к вашему аккаунту, запустите «kastra-edge scan». Рад обсудить архитектуру политик-движка, историю задержки, как мы думаем о fail-open против fail-closed, вероятностных против детерминированных правил или что-либо ещё. Мы будем в комментариях весь день. Карлос и Фернандо

Голосов295
Обновлено22.07.2026