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AI 工程化运维平台
AI 工程化运维平台——MLOps + Agent Sandbox 一体化，支持模型压测、可观测与自动化迭代；微服务 Agent 混合架构，兼容 LLM / Chain / Graph 多执行引擎，让企业 AI 真正具备工业级运维能力。
发布方: Global AI DAO模块编号: products/ai-ops出具日期: 2026-11-14
证据说明：本页案例、量化指标与推断的项目字段尚未核验，仅为场景示例，不构成客户业绩、认证或收益承诺。实际范围、费用、基线、验收和数据责任以签署的合同为准；客户业务数据不上链。
一、关键能力
- MLOps × AgentOps —— 训练、评测、上线、回滚、灰度一体化。
- Agent 沙箱与压测 —— 在线沙箱跑全量回归，问题在上线前暴露。
- 全链路可观测 —— 调用链 / Token / 成本 / 错误率全维度监控。
- 多执行引擎兼容 —— LLM / Chain / Graph 自由组合，技术栈不锁死。
二、典型应用场景
AI 平台部门 · 大模型 SRE · 智能体上线治理 · 多模型成本优化。
三、量化产出
线上故障 MTTR 从小时级降至分钟级，单位推理成本下降 30%–60%，模型迭代频率 5×+。
四、规格参数与适用范围
| 核心模块 | MLOps / AgentOps / Sandbox / Observability |
| 可观测维度 | 调用链 / Token / 成本 / 错误率 |
| 发布 | 灰度 / 蓝绿 / 回滚 |
| 集成 | Prometheus / Grafana / Webhook |
五、案例摘要
头部银行大模型 SRE
统一压测、灰度与回滚,生产级 SLA。
线上故障 MTTR -85%。
智能体上线治理
上线前沙箱跑全量回归,问题前置暴露。
上线事故率下降 70%+。
车企模型车间灰度发布
千卡训练集群灰度上线、回滚一键完成。
集群利用率 +28%,失败任务恢复时长 -82%。
跨国 SaaS 多区域成本治理
全球 8 大区域 LLM 调用按租户/产品线核算与限额。
月度推理账单 -41%,异常调用拦截率 98%。
六、常见问题
Q. 和传统 MLOps 的区别?
A. 在 MLOps 基础上叠加 AgentOps:沙箱、压测、可观测、成本治理。
Q. 支持哪些执行引擎?
A. LLM / Chain / Graph 自由组合,不锁定栈。
Q. 成本治理如何工作?
A. 按调用链 / Token / 任务粒度核算,异常自动告警。