企业 AI 使用与模型治理
企业 AI 使用与模型治理平台
为某电商公司交付统一 AI 使用与模型治理平台，完成多模型接入，并建立账号分组、模型权限、使用额度、逐次用量追踪和管理审计机制。
原有工作方式与业务问题
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员工使用入口和账号分散
不同员工分别使用不同 AI 工具和个人账号，会话、工作方式和使用记录散落，企业难以统一管理和交接。
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模型接入与切换依赖各个工具
增加、替换或调整模型供应渠道时，需要分别修改使用入口，员工体验和后台模型治理紧密耦合。
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权限、额度、用量和成本不可见
谁能使用什么模型、可以使用多少、每次请求是否成功和成本如何，缺少连续记录与管理依据。
项目的重点不是增加一个模型选择器，而是把员工使用、模型接入、账号权限、额度成本、请求追踪和持续运营连接成企业共享能力。
项目实际实现了什么
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建立企业统一 AI 工作台，为员工提供多轮对话、会话历史、历史检索和常用工作指令等连续使用能力。
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建立统一模型接入与请求分配机制，让员工在授权范围内选择模型，后台可以调整实际供应渠道而不改变使用入口。
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建立独立账号和用户分组，按人员或部门配置可用模型、功能范围和管理权限。
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配置使用额度与阈值管理，并记录每次请求的人员、模型、状态、用量、耗时和成本。
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提供用户、部门和模型维度的管理统计、运行记录与审计依据，完成验收、交接和持续运营基础。
项目取得了什么结果
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统一员工使用入口：员工从企业 AI 工作台使用被授权的模型，并保留多轮会话和历史记录。
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保持模型调整灵活：模型与供应渠道在后台统一接入和切换，员工不需要更换使用入口。
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建立治理边界：独立账号、用户分组、模型权限和额度让不同人员的使用范围清晰可控。
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实现逐次追踪：每次请求的人员、模型、状态、用量和成本形成连续记录，可用于排查与审计。
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形成运营基础：管理员可以按用户、部门和模型查看统计，并为后续接入企业知识和业务工具保留统一管理基础。
Luke 在项目中的责任
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Luke 主导业务需求澄清与业务判断，梳理员工 AI 场景、模型需求、管理目标、成功标准和交付边界。
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Luke 主导统一工作台、模型接入、用户分组、权限额度、用量成本和审计机制的方案架构。
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Luke 主导核心实现、模型与账号配置、集成验证、上线交接、运行支持和持续优化。