算力与模型

AI 的运行底座

从环境到算力,从公网到私有化,逐项可见

L1 · 数据层

云资源与数据存储

根据智能体的并发、吞吐与数据合规要求,配齐云资源规格、存储类型与备份策略,避免上线后频繁改架构。

L2 · 部署层

私有化部署

提供 WorkBuddy 企业版等智能体的私有化环境部署,满足数据不出域、网络隔离等合规要求。

L3 · 算力层

大模型与算力

按场景推荐主备模型组合、配置算力规模与限流策略,平衡效果、成本与稳定性。

由下至上承载智能体运行,任何一层出问题都会传导到上层

与上层服务的关系

基础设施不是为了交付硬件清单,而是让 FDE交付服务交付的智能体可持续运行。

承接战略

战略咨询阶段敲定的部署模型(公网 / 私有化)在这里具体落地。

支撑应用

为 FDE交付服务的智能体、技能包、连接器提供运行环境与算力。

面向运营

与陪跑、培训结合,让基础设施在生产环境中持续可用、可持续观察。

先评估你现在的运行底座

并发、数据合规、成本——这三件事决定基础设施的形态。

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