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智能体生产运行方案

Agent 运行治理解决方案

统一治理模型、工具、知识库与运行链路,让智能体安全、稳定地进入生产环境。

预约产品演示获取解决方案
  • 身份与权限
  • 模型工具治理
  • 调用链审计
任务执行中链路可观测
01身份校验
02模型调用
03知识检索
04工具执行
风险策略已检查8 项通过
风险事件异常调用已阻断14:32:08
适用场景

Agent 进入生产后,模型与工具调用必须可控

适用于已使用 Dify、Coze、自研 Agent 平台或业务智能体的企业。紫东太初云不替代 Agent 内部编排,而是治理经由平台发生的模型与 MCP 工具调用。

调用入口分散01

不同 Agent 各自连接模型和工具,凭证、策略与可用能力难以统一管理。

消耗难以约束02

长上下文、多轮调用和高并发会放大 Token 与推理资源消耗。

权限与审计断点03

缺少 Agent 级模型与工具授权,出错后难以定位调用主体、策略和处置过程。

面向谁

需要规模化上线智能体,同时对权限、预算、稳定性和审计负责的平台团队、业务团队与安全运营团队。

整体方案

在 Agent 与外部能力之间建立统一治理面

把身份、授权、模型路由、配额和审计下沉到统一入口,为现有 Agent 平台提供稳定、受控的生产服务。

Agent 应用

员工助手已受控
ag-key-****41c2
客服 Agent调用中
ag-key-****8f3e
研发 Agent已受控
ag-key-****b7d9
流程 Agent已受控
ag-key-****e50a
身份校验能力授权

紫东太初云

统一治理面

统一接入

01 / 03
Agent 凭证ag-key-****8f3e
项目环境客服一部 · prod
模型授权taichu-2.0 ✓
工具授权search-docs ✓

运行策略

02 / 03
模型路由主端点 → 备用
Token 预算128k / 200k
QPS 与并发12 / 30
限流与停用阈值自动触发

运营审计

03 / 03
调用日志全量留痕
成本归集客服一部
错误分析今日 0 异常
安全审计策略命中 0
每次调用均经过治理面
策略执行运行记录

外部能力

模型端点
主端点健康
备用端点待命
降级端点隔离
MCP 工具
检索已授权
办公已授权
业务系统已授权

方案边界/可治理通过紫东太初云调用的模型与 MCP 工具;不介入 Agent 的规划、记忆和工作流编排,也无法管理绕过平台的直接调用。

统一治理面示意(示例数据):面内策略运行值与下方调用链路为同一次示例调用
核心能力

围绕外部调用建立可执行的治理策略

能力聚焦于平台可真实控制的调用入口、资源边界与运行证据,不制造新的 Agent 编排层。

Agent 身份与凭证

为每个 Agent 配置独立凭证,关联组织、项目、环境和责任主体。

凭证生命周期项目隔离环境隔离

模型服务治理

控制可用模型、端点和路由策略,在质量、成本与可用性之间做动态选择。

模型授权智能路由故障降级

MCP 工具治理

按 Agent 开放工具范围,统一保留调用主体、结果、耗时和错误记录。

工具授权调用记录异常停用

预算与运行控制

按 Agent 设置 Token、QPS 和并发边界,异常消耗时限流或停用凭证。

Token 预算并发控制阈值告警

调用观测与审计

按 Agent 汇总调用、成本、延迟、错误与策略命中记录,支持问题追溯。

链路日志成本归集审计留痕
运行闭环

一次调用,从身份校验到运营复盘全程留痕

平台在调用发生的关键节点执行策略,并把运行结果沉淀为可分析、可追溯的治理记录。

trace: ag-7f3a2c9d · agent 员工助手 · env prod · 14:32:08已完成
  1. 01

    身份校验

    识别 Agent、项目、环境和调用凭证。

    凭证 ag-key-****8f3e · 项目 客服一部12ms通过
  2. 02

    能力授权

    校验可用模型、端点与 MCP 工具范围。

    模型 taichu-2.0 ✓ · 工具 search-docs ✓8ms通过
  3. 03

    策略执行

    应用路由、Token、QPS、并发和限流策略。

    路由 主端点 · Token 预算 128k/200k · QPS 12/305ms通过
  4. 04

    运行记录

    记录模型与工具调用、耗时、错误和消耗。

    模型调用 1.84s · tokens 3,482 · 工具调用 420ms2.3s已记录
  5. 05

    分析处置

    按 Agent 复盘成本与质量,告警、限流或停用。

    成本归集 客服一部 · 策略命中 0—已归档
一次调用的治理链路示意(示例数据):平台在关键节点执行策略,并沉淀可追溯的运行记录
典型场景

按智能体的职责与风险配置不同治理边界

不改变现有 Agent 建设方式,在统一调用入口上形成可复用的企业治理标准。

治理边界 01 / 03

员工与研发助手

为高频助手分配经济型模型和部门预算,控制并发与日常使用成本。

治理配置(示例)

可用模型
经济型模型池
工具范围
办公与检索工具
Token 预算
200k / 日
并发上限
30 QPS
异常策略
超额限流
交付路径

从一个生产 Agent 开始建立治理标准

先统一模型调用和身份,再逐步纳入工具、预算、审计与规模化运营。

  1. 01

    场景与调用盘点

    梳理 Agent、模型、工具、凭证和责任主体。

  2. 02

    统一接入

    建立 Agent 身份、模型授权和基础路由策略。

  3. 03

    治理上线

    配置工具、预算、限流、告警和审计规则。

  4. 04

    持续运营

    按成本、质量和风险数据持续优化策略。

方案价值

减少重复接入

Agent 通过统一入口使用企业模型与工具能力。

控制运行成本

按 Agent 归集消耗,并执行明确的预算边界。

提升生产稳定性

通过路由、限流与停用机制降低故障扩散。

形成审计证据

保留模型和工具调用的主体、过程与结果记录。

让智能体创新建立在可治理的模型服务之上

从现有 Agent 场景出发,评估统一接入、预算与审计方案。

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