第 5 层
部署控制
治理
可观测性
审计轨迹
人工复核
技术能力
支撑 AI 真实部署的核心技术
让 AI 从 demo 走向真实业务运行的技术体系。
克莱瑞派（ClariPpi）围绕 AI Runtime、企业语义数据层、智能体工程、工作流集成和部署控制，构建让 AI 从 demo 走向真实业务运行的技术体系。
AI Runtime
DataCore
Harness
工作流集成
部署控制
技术架构
面向企业 AI 落地的五层技术栈
这五层共同支撑智能体服务器（Agent Server）、Agent 能力包、AI 员工（AI Worker）和行业部署包，让 AI 能力进入真实运行环境。
技术栈
把运行层、数据层、工程层、集成层和控制层组织成可部署企业 AI 的分层系统。
第 4 层
工作流集成
API 集成
RPA 与工具
审批链
回写
第 3 层
Harness / 智能体工程系统
Agent 组装
工作流规划
状态管理
测试
第 2 层
DataCore / 企业语义数据层
文档 grounding
语义映射
权限感知检索
证据绑定输出
第 1 层
AI Runtime 与边缘推理
本地模型运行
混合路由
量化
多模态支持
基础层
硬件 / 云 / 本地基础设施
覆盖私有服务器、边缘设备、本地环境与按需连接的云基础设施。
AI Runtime 与边缘推理
让模型在本地、边缘和混合环境中高效运行
这一层负责模型运行、推理优化、多模态输入、硬件适配和本地 / 混合调用路径。
模型运行与优化
让本地与混合模型执行足够稳定、足够高效，能够支撑企业真实工作负载。
开源模型部署量化投机解码模型与工具选择
本地 / 混合推理
根据隐私、延迟、成本和硬件条件选择合适的执行路径。
本地推理混合调用路由硬件感知推理安全本地执行
多模态与上下文
把文档、语音、图像和上下文密集型工作流纳入同一部署层。
OCR / ASR / TTS 管线多模态模型支持上下文压缩Prompt 压缩
DataCore / 企业语义数据层
把企业数据变成 AI 可以使用的业务上下文
企业数据不是天然适合 AI 使用。DataCore 把文档、表格、系统记录、SOP 和业务上下文组织成 AI 可以检索、引用、解释和执行的语义层。
企业文档 grounding
让 AI 锚定真实工作依赖的文档和记录。
实体与关系建模
把企业上下文组织成智能体可以推理的结构。
结构化知识组织
把相关证据组合成可工作的上下文。
跨系统上下文映射
连接业务系统、业务状态、记录和流程。
语义映射
在实体、政策、系统和业务状态之间建立语义关系。
权限感知检索
在检索有效上下文时尊重访问边界。
证据绑定输出
让输出保持和可追溯来源的连接。
审计就绪数据使用
让数据使用方式在企业环境中可复核。
Harness / 智能体工程系统
让 Agent 从 demo 变成可测试、可复核、可迭代的工程系统
Harness 让智能体具备规划、工具调用、状态管理、人工审核、测试和版本迭代能力。
Agent 组装
把模型、工具、检索和工作流逻辑组合成可部署系统。
工具编排
协调智能体如何使用企业工具和系统动作。
工作流规划
把业务任务转化为结构化执行路径。
状态管理
让长链路工作流更可衡量、可恢复。
评测 Harness
围绕工作流结果而不是单纯模型分数评估行为。
Prompt 与工作流测试
以工程方式测试 Prompt、逻辑和工具路径变化。
人工接管
在必须介入判断时支持明确的人机交接。
版本迭代
持续优化系统，同时保持发布可追踪。
确定性护栏
让关键流程逻辑留在可控边界内。
工作流集成
让 AI 进入企业已有系统、审批流程和人工协作界面
这一层负责把 AI 接入企业真实工作入口，让智能体不只会回答问题，也能进入业务流程。
1
连接
把 AI 接入企业系统、内部工具和工作流入口。
API 集成RPA 与工具调用
2
触发
让真实业务事件和运行上下文触发工作流行为。
真实业务触发白标和企业入口
3
复核
把审批和人工复核检查点保留在业务流程中。
审批链人工复核点
4
回写
把输出写回企业系统，让工作继续在真实流程中发生。
回写业务系统前端、后端和管理界面
路径从能力选择开始，经过部署适配，最终进入持续运行。
部署控制
让 AI 上线后可治理、可观察、可维护
部署控制让企业 AI 系统在真实环境中运行时，仍然具备权限、安全、审计、成本和质量控制。
治理
定义 AI 行为如何留在企业运行规则内。
可观测性
持续追踪 Runtime 表现、漂移和系统条件。
审计轨迹
让来源、动作和输出都可复核。
安全与权限
围绕工具、数据和 Runtime 建立明确边界。
Runtime 成本控制
衡量已部署 AI 的经济运行情况。
并发与稳定性目标
为真实运行负载和服务预期做好准备。
失效模式跟踪
理解流程在哪里可能出错，以及如何恢复。
人工介入回路
让关键环节保持受控的人机协同。
技术积累
来自真实部署约束的技术积累
克莱瑞派的技术能力来自对真实企业部署问题的长期理解：模型不是孤立运行，必须接入数据、系统、网络、安全、治理和业务流程。
本地与混合部署经验
技术决策围绕工作应该在哪里运行展开。
模型压缩与推理优化经验
围绕体积、速度和部署适配度优化模型。
企业网络与治理意识
系统设计始终尊重审批、复核和运行控制。
开源生态组合与适配能力
把模型、芯片、云、开源工具和企业系统组合为可部署系统。
从 PoC 到可运营系统的工程经验
把 AI 从原型推进到可治理、可维护的运行状态。