分散采购账号、合同和费用各自管理
→统一入口供应商、身份和预算集中治理
为什么需要一套完整方案
模型接进来只是开始，组织还要把它管住、用好、留下来
工具拼装模型和业务应用之间反复适配
→能力组合网关底座与工具空间按需装配
数据散落调用结果和组织知识无法沉淀
→持续回流请求、成本、质量和资产形成闭环
方案全景
一个网关底座，连接四类智能工具空间
业务系统员工工作台研发与科研企业智能体
核心底座 · 必选理讯 AI 网关
统一接入模型与应用，管理调用过程中的身份、策略、成本、安全、质量和审计。
让研究工作形成可复用流程
连接文献、数据、知识与智能体协作，支持个人和团队科研。
让研发团队获得工程级协作能力
组织产品、研发、测试等智能体角色，保留代码与决策上下文。
让内容生产形成完整工作流
把剧本、角色、分镜、生成与分发串成可管理的生产过程。
让企业能力可以安全扩展
通过插件、技能、连接器与接口，把垂直能力接入统一治理边界。
统一策略统一成本统一安全统一观测组织资产持续沉淀
四大治理域
十二项能力，围绕四个治理问题组织
一个入口管理模型供给
减少重复适配，让模型选择回到业务目标
统一不同供应商接口，通过策略路由和持续评测，为不同任务选择合适模型，同时降低单一厂商依赖。
- 统一接口与多模型接入
- 按任务自动路由
- 企业数据集持续评测
从总账单走向责任成本
让每笔调用知道来自哪里、为何发生
按部门、项目、应用和模型归集调用成本，并通过预算、配额与语义缓存减少不必要消耗。
- 多维成本归集与预算
- 部门、项目与应用配额
- 语义缓存减少重复调用
策略与数据边界统一执行
敏感请求留在内网，弹性能力按需出域
统一身份、密钥、输入输出护栏和审计策略，并支持本地、公域和混合部署方式。
- 身份与密钥生命周期
- 输入输出安全护栏
- 本地与公域混合调度
结果和过程都有依据
把调用观测、模型质量和组织知识连起来
追踪请求路径和模型表现，把经确认的结果送入企业知识与工作空间，形成持续可用的组织资产。
- 全链路请求与故障观测
- 模型质量对比与回归
- 知识、结果与经验回流
七类十八个典型问题
先看问题分布，再决定建设优先级
2采买之乱3选型之惑3消耗之痛4安全之患2质量之殇2沉淀之殇2体验之缺
员工各自买，账算不清
员工自费订阅不同模型，公司不知道花了多少、谁在用，报销对账困难。
企业统一采买，按需分发访问密钥。多供应商接入管理混乱
多家供应商和密钥散落各处，每接一个新模型还要重复适配。
一个入口纳管模型，统一协议与计费。模型选择困难
模型数量持续增加，业务团队很难判断某项任务应该使用哪个。
描述任务，由系统按策略自动选型。模型刚买就过时
刚签完长期合同，新模型已经发布，既有采购难以及时调整。
持续接入新模型，减少过时模型锁定。选型靠拍脑袋
选型全凭经验，没有企业数据证明哪种模型更适合真实业务。
用企业数据持续评测并给出推荐。成本失控黑洞
模型账单持续增长，却说不清费用来自哪个部门、项目和任务。
按质量、速度和成本执行分级路由。运维复杂度爆炸
多套系统的密钥、限额和异常需要人工盯守，重复工作越来越多。
全链路观测与自动对账集中处理。财务看不懂账单
财务只看到调用量，无法形成部门预算、成本归属和审计依据。
把调用账单转成可理解的成本报告。数据出域焦虑
客户数据、合同和代码发送到公域模型，带来安全与合规压力。
敏感请求自动走本地模型。合规审计困难
员工使用模型的过程没有统一记录，审查时无法还原调用事实。
全量审计、敏感信息脱敏与报告输出。被一家厂商锁死
系统绑定单一供应商后，更换模型需要重写接口并重新验证。
多供应商随时切换，降低单一依赖。身份权限失控
人员离职或岗位变化后仍可调用模型，敏感能力缺少权限边界。
统一身份、角色权限与密钥生命周期。模型一本正经胡说
模型可能编造条款或给出错误建议，业务团队难以判断可信度。
多模型验证、置信评分与质量守护。沉淀在放大错误
未经审核的内容直接进入知识库，旧观点和错误结论反复传播。
候选、审核、可信池三步发布。模型越用越陌生
每次对话都从零开始，不积累业务知识，也不延续工作上下文。
将可信知识和业务上下文持续沉淀。经验跟着人走
专家经验只留在人脑和聊天记录中，人员变化就造成组织失忆。
专家经验审核入库，供团队持续复用。智能工作台缺位
员工在多个网站、账号和聊天记录之间切换，工作上下文被切碎。
统一对话、智能化身与知识空间。员工不会用 AI
缺少场景模板和使用引导，一线员工不知道如何把模型用于工作。
预置行业模板与低门槛引导。
三种部署路径
按数据边界、组织规模和弹性要求选择
小团队与实验环境
- 适合
- 实验室、小型团队
- 数据
- 本地模型与内网调用
- 特点
- 快速建立独立验证环境
在数据主权与模型弹性之间平衡
- 适合
- 中型企业、医院、专业机构
- 数据
- 敏感请求本地，非敏感请求按策略调用公域
- 特点
- 兼顾治理边界和模型选择
大型组织与强合规环境
- 适合
- 金融、政府、大型机构
- 数据
- 模型与调用过程保持在内网
- 特点
- 按组织容量建设专属集群
四类智能工具空间
底座统一治理，业务空间按需选择
科研空间
连接文献、数据、知识与智能体协作，服务个人研究者和科研团队。
开发空间
组织产品、研发和测试角色，让代码、文档与决策上下文持续留存。
视频空间
管理从剧本、角色、分镜到生成和分发的完整内容生产过程。
开放能力
通过技能、插件、连接器和接口，安全扩展企业的垂直 AI 能力。
适用组织
有统一治理或数据主权要求的团队
金融机构
面向研究、审查、报告等场景，统一管理模型使用与敏感数据。
政府部门
在合规边界内建设政务数据空间和智能应用。
医疗机构
让患者和业务数据按策略留在专属环境。
高校与科研团队
支持多模型对比、知识积累和跨学科协作。
大型企业
统一研发、客服、知识管理等多部门 AI 能力。
专业服务机构
在客户数据、业务知识和模型能力之间建立治理边界。
从一类真实业务开始
先选一个高价值场景，验证治理与业务闭环
告诉我们现有模型、系统、数据边界和希望落地的工作场景，我们将与你一起判断适合的能力组合和部署路径。