AI大模型本地化部署
推理、检索和编排放在客户自己的机器上
以 DGX Spark 一类的一体机为物理主机，用 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 同时承担对话、代码、语音和向量检索。对外只提供 OpenAI 兼容接口，VS Code、Claude Code 和内部业务系统从内网接入。模型、向量库和会话数据留在机房。
多引擎并行通用对话、MoE 和高吞吐请求分到不同推理引擎，轻量模型走 CPU 与少量 GPU 的模型池。
知识与工作流Dify 编排对话、工作流和智能体。Milvus 保存向量，检索结果可以带回出处。
运行可看Prometheus 与 Grafana 观察 GPU、延迟和告警。模型文件与业务数据落在本机存储。
内网部署能守住什么
本地部署架构
AI DevOps 开发基盘
计划、实现、测试、发布走同一条流水线
需求、变更和故障进入 Redmine / TAPD，构建与发布走 Jenkins / GitLab。编码智能体参与生成、审查和单元测试，关键结果仍由人确认。Docker 负责部署，金融等既有系统也可以接进同一条路径。
从需求到发布需求、变更和故障进同一套项目协作，再接到构建、部署和版本管理。
编码智能体辅助生成代码、单元测试和评审，静态检查与构建、测试放在同一条流水线里。
交付可重复自动化测试、构建和容器部署收在一起，后续迭代沿同一条路径继续。
内部 DevOps / AI 活用平台
AI 实施方针
以客户业务价值为出发点，选择可安装、可运维、可重复的做法。
AI Ops 运用基盘
上线之后，监控和重复运营留在同一套基盘
容器、服务和资源使用持续可见，异常能被发现。纸质票据、简历、楼宇和行政里的重复处理，也按场景收进这套运用，日常不必靠人工逐条搬运。
运行看得见容器、服务和资源使用保持可监控，故障定位不必从日志里手工翻。
单据与档案纸质票据、简历等资料自动识别，整理成可入库的结构化数据。
现场业务楼宇、行政和内容运营里的重复动作，按场景交给这套运用处理。
自律进化型 AIOps 架构
在本地闭域网环境中构建的自律进化型 4 层叠加结构模型。
统一 UI 操作平台
以直观的 AI 对话界面为核心，把全系统运行状况可视化仪表盘、多渠道告警中心、资产与配置管理统一集成，是人与 AI 协同作业的最前线。
- AI 对话机器人
- AI 巡检
- 智能告警中心
- 日志分析
- 实时执行状况监视
- 资产与配置管理（CMDB）
- 定期执行
执行编排能力层
高度自律的 Agent 与多云 MCP 控制器协同，调用 DevOps 专属的 Skill 库，自动生成并执行复杂的故障处置工作流，大幅减轻作业负荷。
- Skill
- MCP
- CLI
- HTTP API
- 文件操作
- 数据库操作
- 服务器操作
- 批处理启动
- 向量检索
DevOps 统合知识图谱基盘
把 CMDB 配置信息、CI/CD 流水线履历和代码仓库变更日志横向关联，构建动态知识图谱，为 AI 准确的因果推理提供高质量数据。
- 故障案例
- FAQ
- AO/IT 的 SOP
- 中间件配置信息
- 作业流程
- CMDB
- 环境依赖
- 高频日志
私有 AI 模型基础设施
构建彻底隔绝机密信息外泄风险的本地专用 LLM 环境。通过 DevOps 领域的事前学习与持续调优，大幅提升对专业术语和隐性知识的理解。
- 运维场景 32B 模型即可
- 开发专属 MCP 服务（PostgreSQL / Neo4j）
完全本地化部署保证 / 金融级数据不共享安全设计 / 毫秒级低延迟响应 / 99.99% 高可用架构
适用于运维保守的 5 个作业流程
既有作业（AS-IS）→ AIOps 能力 → 改善后（TO-BE）。
| 作业场景 | AS-IS | AIOps 能力 | TO-BE |
|---|---|---|---|
| ① 定型作业Routine | 全部步骤手工，且需夜间值守 | 自动编排 · 自动报告 | 条件触发自动执行 · 仅异常时人工介入 |
| ② 非定型 · 咨询 / 作业委托Request | 受理渠道分散 · 判断依赖人工 | 受理统一 · 自动分类 · SOP 引导 | 工单化 · 标准化报告 |
| 调查依赖人工 · 知识孤岛化 | 服务台 AI · OKB · 优先级判定 | 自动生成回复草稿 · 变更自动引导 | |
| ③ 故障处置Incident & Problem | 大量告警 · 恢复靠手工 | 告警收敛 · 根因分析 · 自动恢复 | 噪声排除 · 按单元定位 · 自动恢复 |
| ④ 改善作业Improve | 改善零散 · 未能闭环 | 趋势分析 · 知识积累 | 数据驱动 · 主动改善 |
| ⑤ AE/AD 变更Change | 影响分析靠手工 · 缺少防护栏 | 智能 Checker · 分阶段发布 · 自动回滚 | 风险检测 · 分阶段部署管控 |
※ 指标因既有架构设计而异，故未列出
AI Agent 开发
按业务把工作拆成可分工的智能体
在本地模型和工作流基盘上开发智能体。分析、生成、校验各自负责一块，通过业务接口和知识库调用现有系统。写入前留确认点，提示词、工具和权限一起交给客户，便于以后自己扩展。
按任务分工读流程、写注释、出建议、生成文档各自独立完成，再汇总成一份结果。
接上现有系统通过业务 API、知识库和工作流调用。写入和对外动作先经确认。
可重复交付提示词、工具、权限和人工确认点一并交付，后续场景沿同一做法增加。
AI Agent 开发
支援加速业务自动化的 AI Agent 开发，基于稳定的 6 层标准架构，灵活应对技术变化。
- 6监控 · 运维层日志采集、审计、成本监控
- 5防护 · 评估层权限控制、输出内容评估
- 4集成层CLI、MCP、API、RPA 集成
- 3知识层（RAG）向量数据库、业务数据、RAGFlow、Dify
- 2编排层LangChain、LlamaIndex、Dify、RAGFlow
- 1模型层OpenAI / Claude / 开源模型
| STEP | 内容 | 成果物 |
|---|---|---|
| ① 用例选定 · PoC | 梳理目标业务、效果与约束，小规模验证 | PoC · 效果试算 |
| ② 数据整备 · RAG 构建 | 收集目标文档，完成预处理与索引 | 知识库 |
| ③ Agent 设计 · 实现 | 提示词、工具集成与工作流实现 | Agent 本体 |
| ④ 评估 · 调优 | 评估并改善精度、安全性与成本 | 评估报告 |
| ⑤ 正式运行 · 内制化支援 | 监控与改善循环、运维移交、培训 | 运维体制 |
说明：反复执行 ①～③，逐步扩大目标业务的自动化范围与精度。④～⑤ 通过对已开发 Agent 的评估、改善与正式运行，推动稳定运维体制的落地与内制化。
AI Agent 开发案例
从 PoC、定制开发到内制化支援，可按业务与安全要求分阶段导入。
- 提供价值
- 业务特化型 AI Agent 开发 · 导入
- 设计范围
- 系统 / RAG / Tool / Workflow
- 集成基盘
- 与 AI · DevOps 基盘统合
| 方案 · 案例 | 内容 | 主要效果 |
|---|---|---|
| AI DevOps 实现小额贷款系统的交付效率化 | 贯穿融资流程的 AI 需求转换、DevOps 自动化交付 | 编码效率 ↑50%、开发周期 ↓70% |
| 通过 Dify 导入 AI Agent 系统，将 AI 功能统合进既有系统 | 基于业务数据的 AI 分析与检索、基于 RAG 的智能客服 | 扩展 AI 智能服务功能 |
| 商业设施管理系统 | 预约 · 排程 Agent、设备管理、会员运营、巡检点自动化 | 能耗 ↓22%、排程冲突率 ↓90%+ |
| 社区网格管理系统（海青岛） | OCR 智能录入、异构数据统合、仪表盘可视化 | 手工录入 ↓90%+、实时数据活用 |
| 面向枕头制造业的短视频工具流 | 零经验也能运营短视频，结合 AI 内容生成获客 | 粉丝突破 1 万、获客线索数 2 倍 |
| 智能 ETL 助手：AI 驱动的数据管道自动化 | ETL 流程自动注释、优化建议与文档生成 | 执行效率化 |
| 纸质票据 OCR 智能电子化 | 纸质票据 AI 识别与结构化录入 | 识别精度 99%+、作业效率 ↑90% |
| 智能简历解析 · 自动登记 | 多格式简历自动解析并入库 | 招聘业务效率化 |
| AI 智能客服：全渠道自动应答 | RAG + 多轮对话自动应答、工单分派 | 削减客服成本 |
开发基盘上的编码智能体
编码、审查和单元测试的智能体跑在 AI DevOps 开发基盘里，使用 OpenCode、Codex、Cursor、Claude Code 等环境。生成结果进入既有的测试和发布路径。
正在规划本地化部署、开发基盘或 AI Agent？
从业务梳理、场景设计、PoC 到运营落地，按大模型本地化部署、DevOps 开发基盘、Ops 运用基盘和 AI Agent 开发配合导入。