AIngleSemantische Infrastruktur
AIngleAIngle

Das erste semantische DAG der Welt.

Ein gerichteter azyklischer Graph mit Bedeutung, der verteiltes Ledger, Graph-Datenbank und Edge Computing in einer Plattform vereint. Jeder Link wird signiert — eine verifizierbare Geschichte für intelligente Anwendungen.

1.ª Semantisches DAG der Welt·<1MB Edge-Knoten (IoT)·3 APIs · REST·GraphQL·SPARQL
firmado ✓ ed25519[Subject] → [Predicate] → [Object]

Ein Graph mit Bedeutung — und Signatur

Kurz gesagt

AIngle ist der erste semantische DAG: ein Graph mit Bedeutung, verschmolzen mit einer signierten Aktionshistorie (Ed25519). Keine Blockchain und keine gewöhnliche Datenbank — die verifizierbare Engine unter Altretta.

Graph + signierter DAG
Jede Verknüpfung mit Bedeutung und Beweis
Frag ihn ab
REST · GraphQL · SPARQL
Open Source
In Rust, auf GitHub
Bis an den Rand
IoT-Knoten mit <1MB
◇Warum AIngle

Weder Datenbank noch Blockchain. Etwas Neues.

Legacy-Systeme kommen nicht mehr mit

IoT, Echtzeit-Compliance und intelligente Automatisierung überfordern traditionelle Datenbanken.

Datenbanken sind langsam; Blockchains, schwerfällig

Die einen verstehen keinen Kontext; die anderen skalieren nicht. Und Individuallösungen schaffen Silos.

Daten, Logik und Datenschutz — getrennt

Jede Schicht in einem eigenen System. Integration und Prüfung werden teuer und fragil.

◇Lösungen

Von Wissen bis Compliance — am Edge.

Deep Context

Bewahrt institutionelles Wissen: Architekturentscheidungen, das Warum hinter dem Code und semantische Beziehungen — dauerhaft durchsuchbar.

Semantic Compliance

AML/KYC in Echtzeit: Überwacht Sanktionslisten, erkennt verdeckte Netzwerke per Graphanalyse und hinterlässt einen unveränderlichen Prüfpfad.

Edge Intelligence

IoT ohne Kompromisse: Entscheidungen unter einer Sekunde auf Geräten mit <1MB, mit P2P-Gossip und eingebetteter Intelligenz.

◇Funktionen

Eine einheitliche Plattform, kein Flickenteppich.

Semantische Graph-Engine
Native Graph-Datenbank mit SPARQL-Abfragen. Modelliert komplexe Beziehungen und traversiert Verbindungen ohne externe Abhängigkeiten.
Zero-Knowledge-Datenschutz
Fakten beweisen, ohne Daten preiszugeben: Schnorr, Pedersen-Commitments und Bulletproofs integriert.
Kaneru — Multi-Agent
Multi-Agenten-Ausführungssystem mit Reinforcement Learning (Q-Learning, SARSA, TD) für autonome Entscheidungen.
Einheitliche API
Eine Schnittstelle, drei Protokolle: REST, GraphQL und SPARQL. Die Cortex-API passt sich deinen Anforderungen an.
Smart Contracts
DSL in Rust, kompiliert zu WASM. Typisierte, isolierte und deterministische Ausführung: Deploye Logik, die überall läuft.
Echtzeit-Visualisierung
Interaktives D3.js-Dashboard: Beobachte, wie dein DAG sich entwickelt, filtere, suche und analysiere das System visuell.
◇Fundiertes Retrieval

Kontext mit Zitat, Herkunft und Nachweis.

AIngle verwandelt deine Dokumente in zitierten, herkunftsverankerten Kontext. Jedes abgerufene Fragment wird an die signierte DAG-Aktion geknüpft, die es aufgezeichnet hat — von Ende zu Ende prüfbar. Und jede Antwort bringt ein Signal der Fundierung:

grounded

grounded

Starke Ähnlichkeit und ausreichend bestätigende Quellen — die Antwort ist gut belegt.

weak

weak

Relevantes Material vorhanden, aber unterhalb der Bestätigungsschwelle — mit Vorsicht beantworten.

ungrounded

ungrounded

Keine Quelle stützt es — die Quellen tragen keine Antwort.

Per MCP exponiert: aingle_ingest · aingle_ground · aingle_sources

◇Produktionsbereit

Hohe Verfügbarkeit und Konsens.

Multinodaler Cluster mit Raft-Konsens: Replikate auf allen Knoten, ausfallsichere Dauerhaftigkeit und TLS-Verschlüsselung zwischen Knoten.

  • Raft-Konsens
  • Write-Ahead Log
  • Streaming-Snapshots
  • TLS zwischen Knoten
  • Quorum-Lesungen
◇Integrieren

Offizielle SDKs + MCP.

Verbinde AIngle aus deiner bevorzugten Sprache heraus, oder stöpsele es per Model-Context-Protocol an Claude an.

  • JavaScript / TypeScript
  • Python
  • Go
  • Swift
  • Kotlin
  • MCP
Dual: Apache-2.0 + Kommerziell

Baue auf verifizierbarer Infrastruktur.

Kostenlos für persönliche Nutzung, Bildung und Forschung. Für kommerzielle Nutzung bewerten wir jeden Fall — erzähl uns von deinem und wir finden die passende Lösung.