企业解决方案

企业 AI Chat 与模型治理

统一企业 AI 使用入口、模型接入、账号权限、额度成本和运行记录，并为 Agent 与业务自动化保留扩展基础。

持续演进

企业为什么需要这套方案

AI 使用入口与账号分散

原有方式: 不同员工自行选择 AI 工具、注册账号并保存会话，企业没有统一入口和账号体系。
业务代价: 员工使用方式不一致，会话与工作经验留在个人工具中，新员工接手和企业统一运营都缺少基础。
建设目标: 建立企业统一 AI Chat，让员工从一个入口使用企业批准的 AI 能力，并保留连续会话与使用记录。

模型接入与切换难以统一

原有方式: 每个前端工具分别连接模型服务，模型增加、替换或渠道调整都需要重新配置使用入口。
业务代价: 模型质量、稳定性与成本发生变化时，需要逐个调整工具和账号，业务使用容易被具体渠道绑定。
建设目标: 通过统一接入与路由层管理企业批准的模型，让员工使用方式与后台供应渠道保持解耦。

部门、模型与额度权限不清晰

原有方式: 谁能使用哪些模型、Agent 和功能，以及每个人或部门可以使用多少，主要依靠口头约定。
业务代价: 员工可能使用不适合其职责的模型、Agent 或额度，管理者也难以落实部门边界和成本责任。
建设目标: 按账号、部门或角色配置模型、Agent、功能和额度权限，让企业 AI 使用范围清晰可控。

用量、成本与异常缺少透明度

原有方式: 请求散落在不同工具和账号中，难以追踪谁使用了什么模型、产生多少用量、是否成功和成本如何。
业务代价: 企业无法判断资源花在哪里、异常发生在哪里，也缺少预算调整、问题排查和持续优化的依据。
建设目标: 记录逐次请求并按用户、部门和模型形成统计，让额度、成本、异常和运营情况能够被查看与调整。

端到端业务流程

业务流程

企业 AI 使用与模型治理流程

把员工登录、权限识别、模型或 Agent 使用、统一路由、逐次记录和管理调整连接成持续运行的企业 AI 使用与治理流程。

持续演进

登录统一 AI Chat
员工通过独立企业账号进入统一 AI 对话入口。
识别账号与权限
系统根据账号、部门或角色确定可用模型、功能和额度。
选择授权模型或 Agent
员工在被授权范围内选择适合当前任务的模型或 Agent。
统一路由并返回结果
平台把请求发送到企业批准的模型或能力，并把结果返回当前会话。
记录用量、成本与状态
记录操作人员、模型、用量、成本、耗时、状态和必要审计信息。
管理调整与能力扩展
管理员根据统计调整模型、权限与额度，并逐步接入 RAG 和受控业务工具。

这套体系为企业留下什么

统一员工使用体验

员工从一个企业入口使用被授权的模型，保留会话历史与常用工作方式，减少多工具、多账号之间的切换。

保持模型选择灵活

模型与供应渠道由后台统一接入和调整，前端使用方式保持稳定，企业可以按质量、稳定性和成本持续优化。

让权限与成本透明

用户、部门、模型、额度、逐次请求和成本形成可查看记录，为授权、预算、异常排查和审计提供依据。

沉淀企业 AI 能力

把 Chat、模型治理和运行记录建立为共享底座，为后续 Agent、RAG、业务工具和自动化流程提供统一入口。

围绕业务结果组织独立模块

企业统一 AI Chat 工作台

为员工提供多轮对话、历史记录、会话检索和常用提示词等统一工作入口。

已投入使用

多模型接入与统一路由

统一接入企业批准的模型，员工按授权范围选择，后台可以调整实际供应渠道。

已投入使用

账号、分组与权限治理

通过独立账号和用户分组控制不同部门可以使用的模型、功能和管理范围。

已投入使用

额度与成本控制

按人员或部门配置使用额度和提醒阈值，并把模型消耗归集到对应使用主体。

已投入使用

用量追踪与运营管理

记录每次请求的人员、模型、状态、耗时、用量和成本，支持统计、异常排查与审计。

已投入使用

Agent、RAG 与业务工具扩展

按部门权限扩展企业知识和业务工具；写操作需权限校验，高风险动作由人工确认并保留记录。

持续演进

系统如何承担业务责任

公开逻辑架构