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# Inventário de IA (AI-BOM)

> Uma lista de materiais da IA no seu código: SDKs, frameworks de agentes, servidores MCP, arquivos de modelo e configurações de agentes

À medida que as bases de código adotam LLMs, agentes e o ecossistema MCP, surge
uma nova classe de supply chain que um scan clássico de dependências não captura:
a IA que uma aplicação executa e o ferramental de IA que a constrói. O AI
Inventory descobre esses componentes nos seus repositórios e os reúne em um
AI-BOM que você pode revisar, filtrar e exportar.

Ele mostra quais repositórios chamam o SDK da OpenAI ou da Anthropic, onde rodam
frameworks de agentes e servidores MCP, quais arquivos de modelo estão commitados
no repositório e quais instruções de agentes e templates de prompt orientam seus
agentes de código.

<h2 id="what-gets-inventoried">
  O que é inventariado
</h2>

Todo componente detectado é classificado por tipo:

<Columns cols={2}>
  <Card title="IA de runtime" icon="microchip">
    SDKs de LLM, frameworks de agentes, frameworks e runtimes de ML, bancos de
    dados vetoriais, guardrails, observabilidade de IA, fala e áudio, e
    tokenizadores.
  </Card>

  <Card title="Modelos e dados" icon="database">
    Arquivos de modelo com seu formato (GGUF, ONNX, SafeTensors), configurações
    de modelos locais e datasets.
  </Card>

  <Card title="Ferramental de agentes" icon="robot">
    Servidores MCP, configurações de agentes, instruções de agentes, skills e
    templates de prompt: a configuração e as instruções que governam o que os
    agentes podem fazer.
  </Card>

  <Card title="Provedor e uso" icon="tags">
    Cada componente é marcado com seu provedor (OpenAI, Anthropic, Hugging Face)
    e se roda em runtime ou como ferramental de desenvolvimento.
  </Card>
</Columns>

Cada linha de componente carrega:

* **Kind** — uma de 17 categorias: MCP Server, LLM SDK, Agent Framework, ML
  Framework, ML Runtime, Vector DB, Guardrails, AI Observability, Speech & Audio,
  Tokenizer, Model File, Dataset, Agent Config, Agent Instructions, Skill, Prompt
  Template e Local Model Config.
* **Usage** — Runtime, Dev Tooling ou Ambiguous.
* **Model type** — IA generativa (GenAI) ou ML clássico.
* **Provider** e **version**, quando conhecidos.
* **Detection source** — um [pacote SCA](/pt/sca/ecosystems), um caminho de
  arquivo, conteúdo de arquivo ou um arquivo de configuração.
* **Reachability** — para componentes respaldados por uma dependência, o status
  de alcançabilidade herdado do pacote vinculado: reachable, not reachable ou not
  tested. Consulte [Alcançabilidade](/pt/sca/reachability).
* **Direct or transitive** — para componentes detectados como dependências.

<h2 id="reading-the-inventory">
  Lendo o inventário
</h2>

A visualização de componentes de IA agrupa os componentes por repositório, cada
um exibindo sua contagem total e os tipos presentes, com base no scan mais recente
daquele repositório com o AI Inventory habilitado. Tiles de destaque resumem o
inventário: total de componentes de IA, SDKs e frameworks de modelos, e
configurações e regras de agentes.

Filtre por tipo, uso, tipo de modelo, provedor ou fonte de detecção; pesquise por
pacote, provedor ou caminho; e restrinja a repositórios específicos. O AI
Inventory detecta componentes a partir das suas dependências, caminhos de
arquivo, conteúdo de arquivos e arquivos de configuração.

<h2 id="export-the-ai-bom">
  Exportar o AI-BOM
</h2>

Para um AI-BOM em formato padronizado, use **Export ML-BOM** na linha de um
repositório: isso baixa uma lista de materiais de machine learning no formato
CycloneDX 1.6, construída a partir do inventário de IA daquele repositório. SDKs
de LLM, frameworks de agentes e pacotes detectados semelhantes tornam-se
componentes `library`; arquivos de modelo tornam-se componentes
`machine-learning-model`; configurações de agentes, templates de prompt e
datasets tornam-se componentes `data`. Cada componente carrega propriedades
`zeropath:ai:*` para os campos que o ZeroPath de fato conhece — tipo, uso, tier,
provedor, formato do modelo, fonte de detecção, caminho do manifesto/arquivo e
alcançabilidade — de modo que uma propriedade ausente significa que aquele campo
não é conhecido. Um inventário de IA vazio ainda produz um ML-BOM válido, sem
componentes. A exportação de ML-BOM exige um scan de código concluído; um
repositório que só executou scans SCA avulsos retorna um erro claro até que um
scan completo seja executado. A mesma exportação também está disponível no modal
**Generate SBOM** na página de um repositório. Consulte
[Exportações de SBOM](/pt/sca/sbom-exports) para a referência completa dos
formatos CycloneDX, SPDX, VEX e ML-BOM.

**Export AI-BOM** baixa o inventário como um CSV cobrindo o scan mais recente de
cada repositório com o AI Inventory habilitado, respeitando seu escopo atual de
repositórios. As colunas incluem repositório, componente, tipo, uso, tipo de
modelo, provedor, versão, ecossistema, fonte de detecção, caminho do manifesto,
caminho do arquivo e transitividade. Use-o para revisão em toda a organização ou
análise em planilha entre repositórios; use o ML-BOM quando precisar do
inventário de um único repositório em um formato compatível com padrões.

<h2 id="enabling-ai-inventory">
  Habilitando o AI Inventory
</h2>

O AI Inventory tem sua própria configuração de scanner, separada do scanning de
SCA, e vem habilitado por padrão para scans completos.

<Warning>
  Um componente só é inventariado por scans executados depois que o AI Inventory
  foi habilitado. Se a visualização estiver vazia, habilite o módulo AI Inventory
  nas configurações do scanner e execute um novo scan completo ou de SCA.
</Warning>

<h2 id="api-access">
  Acesso via API
</h2>

O AI Inventory está disponível pela API REST sob o namespace de SCA:

* `POST /api/v1/sca/ai-inventory/repositories/search` — repositórios com
  componentes de IA, além de contagens por tipo.
* `POST /api/v1/sca/ai-inventory/components/search` — linhas de componentes para
  o scan resolvido de um repositório.
* `POST /api/v1/sca/ai-inventory/providers/search` — o conjunto de provedores
  detectados, para construir filtros.