把高安全组织的 AI 落地问题
拆成可评估、可部署、
可验收的方案路径。

典型痛点

• 业务系统分散，AI 很难理解任务上下文和责任边界。
• 通用 AI 工具无法继承现有权限、审批和审计规则。
• 试点容易做成演示，难以进入真实业务闭环。

方案路径

1. 梳理 1-2 个可控业务流程，确认角色、数据、接口和验收指标。
2. 用 Agent OS 建立任务对象、人工确认节点、权限策略和审计字段。
3. 接入客户现有系统与模型能力，在 PoC 中验证允许、拒绝、回退和追踪链路。
4. 把通过验收的流程沉淀为可扩展模板，逐步接入更多部门和系统。

验收指标

• 首批核心流程能在受控环境内闭环运行。
• 关键操作有审计记录、责任主体和人工确认节点。
• 权限规则与客户现有账号体系保持一致。

可引用资料

典型痛点

• 数据、账号、日志和模型调用路径不能离开客户安全边界。
• 外部 SaaS 或公网模型无法满足内网、专有云、边缘节点部署要求。
• 上线后还需要清晰的升级、回滚、监控和故障响应流程。

方案路径

1. 确认部署位置、网络边界、身份源、日志平台和依赖服务。
2. 输出部署拓扑、账号权限、数据流向、备份恢复和运维责任清单。
3. 完成基础环境部署、模型服务接入、监控告警和安全策略联调。
4. 通过上线前检查后进入运维交接，保留升级、回滚和应急路径。

验收指标

• 服务在客户指定网络边界内运行。
• 上传、调用、日志、备份和导出路径清晰可查。
• 具备升级、回滚、故障响应和运维交接材料。

可引用资料

典型痛点

• 真实训练成本高，复杂场景难以快速复现。
• 推演过程缺少结构化记录，复盘依赖人工整理。
• 装备或方案论证缺少可重复、可比较的实验环境。

方案路径

1. 定义场景目标、实体类型、规则约束、输入参数和评价指标。
2. 搭建样板场景，接入任务队列、运行记录、可视化和复盘输出。
3. 执行基线场景、压力场景和异常场景，验证并发、稳定性和数据留存。
4. 把参数、指标和复盘结论沉淀为可复用场景模板。

验收指标

• 指定场景可重复运行并保留过程数据。
• 关键指标能在复盘报告中自动汇总。
• 训练模板可被后续任务复用和扩展。

可引用资料

典型痛点

• 不同团队分别接入模型，密钥、额度和调用策略分散。
• 调用成本、失败率、供应商质量和责任主体不可见。
• 安全审计缺少统一字段，事后追踪困难。

方案路径

1. 梳理模型来源、调用方、接口协议、密钥方式和合规要求。
2. 建立统一模型网关，配置鉴权、路由、额度、降级和日志策略。
3. 接入首批业务系统，验证正常调用、超时、拒绝、额度超限和审计查询。
4. 输出用量报表、错误码统计和治理策略，支撑后续成本与安全管理。

验收指标

• 模型调用统一入口可用。
• 密钥不下发到业务应用。
• 调用量、失败率、成本和责任主体可追踪。

可引用资料