HoundDog.ai fornece uma solução proativa, leve e ultra-rápida de varredura de código estático, com o objetivo de prevenir vazamentos de PII (Informações Pessoalmente Identificáveis) e garantir a conformidade com a privacidade em nível de código. Aproveitando a IA, ele detecta continuamente vulnerabilidades que expõem dados sensíveis em diversos meios, como logs, arquivos, tokens, cookies e sistemas de terceiros. Além de identificar possíveis violações de dados, HoundDog.ai oferece estratégias de remediação contextuais, rastreia e visualiza fluxos de dados e automatiza a geração de Registros de Atividades de Processamento (RoPA) para conformidade com o GDPR. Ele se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho de desenvolvedores, pipelines CI/CD e frameworks populares como GitHub, GitLab e Jenkins.

O Aladin fornece uma arquitetura modular que permite aos desenvolvedores definir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs). Cada agente pode carregar backends de memória (por exemplo, SQLite, em memória), utilizar modelos de prompt dinâmicos e integrar plugins personalizados para chamadas de API externas ou execução de comandos locais. Possui um planejador de tarefas que divide metas de alto nível em ações sequenciadas, executando-as na ordem e iterando com base no feedback do LLM. A configuração é gerenciada através de arquivos YAML e variáveis de ambiente, tornando-o adaptável a vários casos de uso. Os usuários podem implantar o Aladin via Docker Compose ou instalação por pip. As interfaces CLI e HTTP baseadas em FastAPI permitem aos usuários acionar agentes, monitorar a execução e inspecionar os estados de memória, facilitando a integração com pipelines de CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personalizados.