连接 Connect
模型 API、企业应用与需要适配的工具连接。
治理 Control
身份、模型权限、预算、数据与执行策略。
观测 Observe
人员、应用、任务、模型调用和异常记录。
优化 Optimize
按任务难度选择模型，结合质量与效果调整流程。
为企业而设计
01
使用
谁在使用什么模型和 Agent？
02
边界
访问什么资料，可以执行什么动作？
03
投入与结果
消耗多少资源，又完成了什么工作？
01 / 完整架构
让接入、控制与评估各司其职。
02 / 四项平台能力
从连接开始，持续改进企业 AI。
将分散的接入、策略与运行记录关联起来，让管理者可以围绕同一个任务理解投入与结果。
03 / 控制与数据处理边界
管理策略与业务数据，分别说明去向。
根据企业部署方式确定策略管理、请求处理、凭证和日志的位置，让每个连接都有可解释的边界。
控制平面
管理配置与策略；需要哪些元数据、如何同步需按方案定义。
数据平面
解析和转发请求；可规划在企业内网、VPC 或约定环境运行。
凭证与日志
确定存储位置、访问者、轮换方式与内容留存范围。
外部调用
公有云模型接收被允许发送的内容，自带 Key 不代表任何中间环节不可见。
04 / 一次任务的治理链路
把控制点放在动作真正发生的位置。
以一个企业 Agent 任务说明，从身份检查到结果评估，各项策略在何处生效。
1 身份与数据
确认任务身份、资料范围和可发送内容。
2 模型选择
在允许的模型中按难度、质量与预算匹配。
3 工具执行
模型提出动作后，执行端检查参数、权限及审批。
4 结果与评估
记录产出、人工介入和失败原因，按业务标准复核。
05 / 持续优化闭环
让每次策略调整都有依据。
将资源检测和任务评估转为改进建议，经审核、试验与复测后更新生产配置。
观察
汇集质量、成本、延迟、错误和任务结果。
建议
识别过高模型规格、重复步骤与质量不足。
验证
使用同一测试集比较方案，满足质量门槛后再扩大。
回退
保留策略版本和回滚路径，处理新配置带来的异常。
06 / 集成路径与行动区
从企业最需要的能力开始接入。
复用企业现有模型、业务应用和身份体系，先验证一个场景或一项治理能力，再逐步扩展。