Private
私有数据边界
知识库与敏感流程在本地闭环
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Edge
边缘实时推理
终端侧响应更稳定、更低延迟
Agent
本地智能体
任务编排、工具调用与权限控制
Ops
持续运维
版本、日志、策略与远程支持
从模型运行到业务执行，构建本地 AI 闭环
不是单独安装一个模型，而是把硬件节点、模型运行时、知识库、Agent 工作流、权限策略和运维体系组合成可验收的工程系统。
边缘算力节点
根据场景选择轻量终端、边缘盒子或 GPU 微型节点，承载模型推理、数据预处理与本地缓存。
节点选型
算力评估
接口适配
私有知识库
将企业文档、设备手册、业务规范与项目数据结构化接入，形成可检索、可更新、可授权的知识底座。
文档治理
检索增强
权限隔离
本地 Agent 服务
围绕业务流程配置工具调用、任务拆解、操作记录和人工确认节点，避免模型停留在问答层面。
任务编排
工具调用
人工确认
安全运维体系
建立模型版本、节点健康、访问策略、日志审计与远程诊断机制，支撑长期稳定运行。
版本管理
日志审计
远程诊断
适合落地的本地智能场景
本地 AI 更适合对响应速度、数据边界和连续运行有明确要求的场景，尤其适合企业内部流程、设备现场和私有数据处理。
企业私有知识助手
面向合同、产品资料、运维手册和内部制度，提供可授权的检索、问答与流程辅助。
设备现场诊断
结合边缘终端、传感数据和故障知识库，在现场完成初步诊断、记录归档与工单辅助。
园区与办公室 Agent
将访客、会议、设备、能耗和日常审批接入本地 Agent，提升内部协作与运营效率。
DELIVERY PATH
部署实施路径
按照“先可跑、再可控、再可运维”的方式推进，降低试点风险并明确验收边界。
01
场景与数据边界确认
梳理业务目标、数据来源、权限边界、部署环境和验收指标。
02
节点与模型方案设计
确定硬件规格、模型版本、知识库结构、Agent 工具链和网络策略。
03
小规模样机部署
完成本地运行、知识接入、权限配置、日志采集和关键流程联调。
04
运维与规模化复制
建立版本更新、健康监控、远程诊断和多节点复制部署方案。
交付内容
围绕可落地部署交付，不只提供演示页面，而是形成可运行、可维护、可扩展的本地 AI 系统。
部署方案与硬件清单
输出节点规格、网络拓扑、运行环境和设备选型建议。
知识库与 Agent 原型
完成基础知识接入、检索增强、任务链路和工具调用配置。
安全与权限策略
定义用户角色、数据访问边界、日志审计和人工确认规则。
运维交接文档
提供启动、更新、故障排查、备份和远程支持的操作文档。