Air-gapped LLM's & agenten op uw eigen cluster
De AI-helft van een air-gapped implementatie, in detail: waar de gewichten staan, hoe retrieval zich verankert zonder embedding-API, waarmee de tools van een agent verbinden als er niets is om mee te verbinden, en hoe dit alles actueel blijft.
Gewichten staan op uw cluster
Open-weight modellen worden geserveerd vanaf hardware binnen uw perimeter. Er is geen extern inferentie-endpoint om te bereiken, dus ook geen extern inferentie-endpoint om kwijt te raken.
Retrieval verankert zichzelf lokaal
Embeddings, indexering en retrieval draaien allemaal binnen de omgeving, verankerd in uw eigen ontologie en documenten — nergens in het pad een gehoste embedding-dienst.
Niets belt naar huis
Geen licentiecontrole, geen telemetrie, geen terugkoppeling naar een modelaanbieder. Updates komen binnen wanneer u ze naar binnen draagt, via een kanaal dat u beheert en controleert.
"Het draait offline" is makkelijk gezegd en moeilijk waar te maken. De meeste AI-stacks hebben minstens één ding dat stilletjes internet nodig heeft — het model-endpoint, een embedding-aanroep, een licentiecontrole, een telemetriesignaal — en u ontdekt welk ding dat is op de dag dat de kabel eruit gaat. Deze pagina is de inventaris: elk onderdeel van de AI dat normaal naar buiten reikt, en wat het in plaats daarvan doet.
Lees dit als u als architect moet aantonen dat een AI-implementatie werkelijk geen enkele uitgaande afhankelijkheid heeft — en dat vóór accreditatie moet bewijzen.
Air-gapped AI draait het serveren van modellen, retrieval en de uitvoering van agenten volledig binnen een netwerk zonder route naar het publieke internet. Open-weight modellen worden vanaf uw eigen cluster geserveerd, embeddings en retrieval worden lokaal berekend tegen uw eigen ontologie en documenten, tools van agenten verwijzen alleen naar systemen binnen de perimeter, en updates van modellen en software komen binnen via een gecontroleerd kanaal dat u zelf beheert.
Een platform is pas air-gapped op het punt waar elke afhankelijkheid een lokale bestemming heeft. De infrastructuurhelft daarvan — het cluster, de opslag, de isolatie — staat beschreven onder [Soevereine fundamenten](/platform/sovereign-infra/air-gapped). Deze pagina is de andere helft: wat er met de AI zelf gebeurt. Inferentie is geen API-aanroep meer maar een workload die u inplant. Retrieval gaat niet langer uit van een gehoste embedding-dienst. Tools van agenten verwijzen nergens meer naar buiten. Evaluatie, updates en licenties bellen niet meer naar huis. Geen van deze dingen is een uitgeklede modus — zo is het platform gebouwd, en daarom is de set mogelijkheden op een losgekoppeld netwerk dezelfde als wanneer u wél verbonden bent.
Air-gapped AI in het Scrydon-platform
Eén geïntegreerde, soevereine architectuur. Hier past Air-gapped AI — uitgelicht binnen de volledige stack waarmee het samenwerkt.
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
Het beste van data lakes, datawarehouses en search gecombineerd
AI-agenten, workflows en automatiseringen die uitvoeren over al uw systemen heen
Integreer via A2A, MCP, legacy systemen en databronnen
Veilige domeinfederatie, vertrouwd datadelen en intelligentie over organisatiegrenzen heen
Soevereine fundamenten
Air-gapped AI in detail
Human + AI-orchestratie
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
De Human + AI Orchestrator is de operationele runtime in het hart van het AI OS — ook wel het Agentic OS genoemd — die elke taak in uw organisatie inplant, routeert en governt, of die nu wordt uitgevoerd door een AI-agent, een bestaand systeem of een mens.
De meeste organisaties hebben vastgelopen processen: verstopt in gescheiden systemen of opgeslagen in de hoofden van mensen. Het AI OS maakt ze zichtbaar en uitvoerbaar. Het legt de intentie vast, brengt de context samen, handelt — en voedt elk resultaat terug in de ontologie, zodat de volgende ronde slimmer verloopt. Allemaal binnen uw eigen perimeter.
Het AI OS werkt alleen als het te vertrouwen is. Elke laag van het platform rust op een zero-trust infrastructuur- en identityfundament dat consistent werkt, van volledig air-gapped on-premises implementaties tot hyperscale cloudomgevingen. Soevereiniteit is geen feature die er bovenop komt — het is de voorwaarde waaronder al het andere functioneert.
- Zero-trust-architectuur: Continue verificatie van elk verzoek, elke gebruiker en elke workload — geen impliciet vertrouwen, ook niet binnen de perimeter.
- Federatieve identiteit: Naadloze integratie met uw bestaande IdP (SAML, OAuth 2.0, OIDC) voor uniforme, policygestuurde toegangscontrole.
- Air-gapped implementatie: Draai het volledige platform zonder externe netwerkafhankelijkheden — ideaal voor defensie, vitale nationale infrastructuur en geclassificeerde workloads.
- Confidential computing: Versleuteling van data in gebruik op hardwareniveau via AMD SEV-SNP en Intel SGX, waarmee workloads zelfs tegen infrastructuurbeheerders beschermd zijn.
Deployment Options: From Air-gapped to Cloud
Implementeer het Scrydon-platform waar het voor u zinvol is — van air-gapped omgevingen tot public cloud — met ingebouwde soevereiniteit, compliance en auditeerbaarheid.
Geen data verlaat uw jurisdictie. Geen black-box-AI. Geen compromissen op het gebied van controle.
Dit is soevereiniteit by design.
Vier dingen die normaal internet nodig hebben — en wat ze in plaats daarvan doen
Neem een willekeurige AI-stack en vraag waar hij naar reikt. Meestal zijn er vier antwoorden, en elk daarvan moet vervangen worden in plaats van uitgeschakeld voordat "air-gapped" iets betekent. Inferentie is de voor de hand liggende: open-weight modellen worden geserveerd vanaf hardware binnen de perimeter, zodat genereren een workload is die het cluster inplant in plaats van een verzoek dat het cluster verlaat. Retrieval is degene waar mensen op stuklopen — een stack kan zijn eigen chatmodel serveren en tóch elk documentfragment naar een gehost embedding-endpoint sturen, dus embedding, indexering en zoeken draaien hier lokaal, verankerd in uw ontologie en citeerbaar naar records die nooit zijn verplaatst. Bij tools van agenten verandert er minder dan u zou denken: agenten bereiken systemen over hetzelfde Model Context Protocol en elkaar over dezelfde A2A als overal elders, en het enige verschil is welke bestemmingen oplossen. Een runtime waarvan de egress sowieso standaard geweigerd wordt, heeft geen bijzondere behandeling nodig voor een netwerk dat helemaal geen egress heeft. Wat overblijft is de levenscyclus — evaluatie, observability, audit en updates — en dat wordt allemaal binnen de omgeving geproduceerd, bewaard en vrijgegeven.
Inferentie — Open-weight modellen die op uw eigen cluster worden geserveerd in plaats van via een API aangeroepen. Het platform is modelonafhankelijk, dus welke gewichten u draait is uw keuze en die kan wijzigen zonder alles erboven opnieuw te bouwen.
Retrieval — Embedding, indexering en zoeken draaien binnen de perimeter tegen uw eigen ontologie en documenten, zodat antwoorden verankerd en citeerbaar blijven zonder dat er iets het netwerk verlaat.
Tools van agenten — Agenten bereiken systemen over dezelfde protocollen als elders, maar de enige bestemmingen die oplossen zijn die binnen uw omgeving. Egress die standaard geweigerd wordt, is in een netwerk zonder egress simpelweg het gewone geval.
Levenscyclus — Evaluatie, observability en audit worden lokaal geproduceerd en bewaard. Updates van modellen en software komen binnen via uw goedgekeurde kanaal — geen download op de achtergrond, geen stille versiedrift.
De afhankelijkheden die zich pas tonen als de kabel eruit is
Bijna niemand bouwt bewust een stack die internet nodig heeft. Het gebeurt vanzelf, één handige afhankelijkheid per keer, en de rekening komt op de dag dat de omgeving wordt afgesloten. De gehoste embedding-aanroep is de klassieker: het chatmodel is binnengehaald, het retrieval-pad niet, en elk documentfragment vertrekt nog steeds. Licentie-hartslagen zijn de tweede — rechtencontroles die over het netwerk valideren werken foutloos in een lab en falen op dag dertig in een kluis, en daarom hangen rechten hier niet af van bereikbaarheid. Telemetrie en crashrapportage staan meestal standaard aan en zijn een kwestie van data-egress lang voordat ze een privacykwestie zijn; in een geaccrediteerde omgeving zijn ze bovendien een bevinding. En het modelregister gaat er stilzwijgend van uit dat het bij eerste gebruik gewichten of een tokenizer kan ophalen, waardoor een koude start een storing wordt. Dat deze dingen hier niet bijten, komt niet doordat ze stuk voor stuk zijn opgespoord en uitgezet. Het komt doordat losgekoppeld het ontwerpuitgangspunt was en geen instelling daarvan, zodat er nooit een ophaalactie was om uit te schakelen — een onderscheid dat vanuit de infrastructuurkant is beschreven onder Soevereine fundamenten.
De gehoste embedding-aanroep — Een stack kan zijn eigen chatmodel serveren en tóch elk documentfragment naar een gehost embedding-endpoint sturen. Retrieval is het meest over het hoofd geziene uitgaande pad in een verder lokale implementatie.
De licentie-hartslag — Software die rechten over het netwerk valideert werkt perfect in een lab en faalt op dag dertig in een kluis. Rechten hangen hier niet af van bereikbaarheid.
Telemetrie en crashrapportage — Standaardinstellingen die stilletjes gebruik rapporteren zijn een kwestie van data-egress lang voordat ze een privacykwestie zijn. In een geclassificeerde omgeving zijn ze bovendien een auditbevinding.
Het modelregister — Gewichten of tokenizers ophalen bij eerste gebruik verandert een koude start in een storing. Alles wat nodig is om een model te serveren is aanwezig voordat de omgeving wordt afgesloten.
Hoe een losgekoppelde omgeving bijblijft
Het terechte bezwaar tegen losgekoppelde AI is niet of het draait — het is of het slecht veroudert. Modellen verbeteren snel, en een omgeving die geen register kan bereiken, is een omgeving die op een jaar oud model kan blijven zitten zonder dat iemand dat besloot. Het antwoord is bijwerken bewust maken in plaats van automatisch. Updates van modellen en platform lopen via het kanaal dat u toch al voor alles gebruikt — goedgekeurde verwisselbare media of een datadiode — klaargezet, gecontroleerd en vrijgegeven op uw schema. Omdat het platform modelonafhankelijk is, is het overstappen op een nieuwer open-weight model een implementatiestap in plaats van een migratie van de agenten, retrieval en processen die erop rusten, waardoor de kosten van bijblijven laag genoeg blijven om het ook echt te doen. Voordat er iets wordt vrijgegeven, wordt het binnen de omgeving geëvalueerd tegen uw eigen data en uw eigen taken — een betere toets dan een publieke benchmark, en hier bovendien de enige beschikbare. Het bewijs dat daaruit voortkomt — traces, evaluaties, auditrecords — wordt lokaal gegenereerd en bewaard, zodat het materiaal waar een accreditatietoets om vraagt al in de ruimte ligt in plaats van elders verzameld te moeten worden.
Updates die u naar binnen draagt — Updates van modellen en platform lopen via uw eigen gecontroleerde, gecontroleerd vastgelegde kanaal — goedgekeurde verwisselbare media of een datadiode — op uw schema in plaats van dat van een leverancier.
Modellen wisselen zonder herbouw — Omdat het platform modelonafhankelijk is, is het overstappen op een nieuwer open-weight model een implementatiestap en geen migratie van alles wat erop gebouwd is.
Evalueer voordat u promoveert — Evaluatie draait binnen de omgeving tegen uw eigen data, zodat een nieuw model wordt beoordeeld op het werk dat het echt gaat doen in plaats van op een publieke benchmark.
Bewijs blijft binnen — Traces, evaluaties en auditrecords worden lokaal gegenereerd en bewaard — het accreditatiebewijs hoeft de omgeving nooit te verlaten om verzameld te worden.
Veelgestelde vragen
Kan een LLM echt air-gapped draaien?+
Hoe werkt RAG zonder internetverbinding?+
Werken AI-agenten nog zonder netwerk?+
Hoe werkt u modellen en software bij op een air-gapped netwerk?+
Welke modellen kunnen we offline draaien?+
Heeft een air-gapped implementatie eigen hardware nodig?+
Ontbreekt er iets ten opzichte van een verbonden implementatie?+
Hoe verschilt dit van de air-gapped pagina bij Soevereine fundamenten?+
Ontdek het platform
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Partners
