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ibl.ai/os é a camada de frontend de código aberto da plataforma ibl.ai, lançada sob licença MIT, projetada para permitir que organizações construam, implantem e operem agentes de IA conversacional inteligentes, do protótipo à produção, sem dependência de fornecedor. O projeto observa que é compatível com SOC 2 Tipo II e é usado por universidades, empresas e agências governamentais para implantações de agentes internos e voltados ao cliente. A plataforma usa uma base de código compartilhada única para entregar experiências consistentes em todas as principais superfícies: um aplicativo web ao vivo acessível via navegadores modernos, uma extensão de painel lateral do Chrome para conversar com agentes em qualquer página da web, builds nativos para macOS (universal Intel/Apple Silicon), Windows (x64/ARM64), Linux, iOS e Android. Builds nativos de desktop e mobile atuam como shells de webview em torno da base de código web central, com flags de ambiente em tempo de build para bloquear builds em locatários organizacionais específicos ou habilitar funcionalidade de compra no aplicativo. As capacidades centrais de construção de agentes incluem configurações de agente personalizáveis: provedores de LLM selecionáveis (suportando OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Meta ou modelos auto-hospedados personalizados), prompts de sistema personalizados, filtros de segurança ajustáveis e configuração de iniciadores de conversa. Os agentes podem ser estendidos via servidores Model Context Protocol (MCP) para conectar a ferramentas externas, incluindo GitHub, Notion e Slack. Espaços de trabalho colaborativos de projeto suportam contexto e metas compartilhados para desenvolvimento de agentes em equipe, juntamente com a ferramenta Canvas/Artifacts para gerar, editar e versionar documentos ricos ao lado de sessões de chat. As capacidades de ancoragem de dados incluem suporte a treinamento RAG, permitindo que usuários carreguem documentos, conectem provedores de armazenamento em nuvem (Google Drive, OneDrive, Dropbox) ou rastreiem sites públicos para ancorar respostas de agentes. A plataforma também inclui pesquisa web ao vivo para contexto de resposta atualizado e modo de pesquisa profunda para raciocínio estendido em várias etapas em consultas complexas. As capacidades de conversa incluem chat de voz WebRTC em tempo real alimentado por LiveKit, além de compartilhamento de tela na sessão para sessões interativas de agente. Recursos empresariais e operacionais estão integrados à plataforma: multi-locação com isolamento total de locatários, marca por organização, gerenciamento de usuários, suporte a SSO para protocolos OAuth, OIDC e SAML, controle de acesso baseado em papéis granular e integração de cobrança Stripe para assinaturas, testes gratuitos e preços baseados em uso. Análises integradas incluem painéis de uso, análise de tópicos, transcrições de conversas e relatórios financeiros. Os agentes podem ser incorporados via iframe, implantados em domínios personalizados e acessados via chaves de API, com suporte total a whitelabeling para logotipos, marcas e avisos personalizados. As opções de implantação para o frontend incluem builds de contêiner Docker e builds de saída Next.js autônomos configurados via variáveis de ambiente para conectar a locatários ibl.ai existentes. Observe que este repositório contém apenas a camada de frontend, que requer conexão com uma plataforma de backend ibl.ai para autenticação, APIs de agente e serviços de dados; o acesso completo ao backend para implantações empresariais está disponível via uma licença empresarial separada, implantável através do CLI de infraestrutura associado ao projeto. O projeto usa pnpm para gerenciamento de dependências e inclui suítes de teste de ponta a ponta Playwright cobrindo jornadas centrais do usuário, com comandos disponíveis para executar testes em UI interativa, headless ou modos específicos de navegador para evitar regressões na funcionalidade voltada ao usuário.