工作流程 · 经验
通过仪表板、KPI 和 API 引导工作——对业务和工程来说都很清晰。
- Dashboards & KPIs
- API 和工具
- 批准和审核跟踪
- 计划和触发运行
- 基于角色的访问
托管人工智能平台
云层 人工智能铸造平台
在生产中运行人工智能——无需内部平台团队。生产中的人工智能——没有平台团队。
用于代理、检索和使用计量的托管平台 - 为中型和受监管组织提供租赁、治理和可预测成本。代理、RAG 和计量 – 受管理，而不是内部构建。
- 生产操作，而不是无尽的飞行员
- 采购、IT 和合规性治理
- 第一个代理的可预测成本
平台
IT 技术深度 – 无需自行构建。
对于技术决策者：AI Foundry 将运行时、数据、集成和控制整合到超大规模基础设施上。您的团队配置用例——我们运营平台层。
云层人工智能铸造平台
工作流程、模型、集成和数据——托管在云基础设施上。
设计、运行和评估——在一个视图中提供 KPI 和支出。
人工智能代工
人工智能代工
人工智能·自动化
可重复流程内的模型 - 具有检索、保护和可追踪步骤。
- 聊天界面
- 嵌入和搜索
- Retrieval (RAG)
- 路由和保障措施
- 评价
集成·连接
在您现有的工具链中连接事件、合作伙伴、DevOps 和身份。
- Webhooks 和事件
- SaaS connectors
- 批量和流式摄取
- ITSM & DevOps
- 身份与秘密
数据·治理
结构化数据、向量存储和文件——具有明确的访问规则。
- 关系数据库
- 向量和语义存储
- 对象和文件存储
- 仓库/湖屋
- 目录和谱系
云·基础设施
托管在 AWS、Google Cloud 和 Azure 上 - 无需自行构建平台层。
- AWS 亚马逊网络服务
- Google Cloud
- Microsoft Azure
架构图：以 cloudstrata AI Foundry 为中心，包含工作流程、AI、集成、数据和云基础设施。
- 人工智能代工
- Kubernetes runtime
- 租户配额
- API控制
- GDPR-aware
- 工作流程 · 经验
- Dashboards & KPIs
- API 和工具
- 批准和审核跟踪
- 计划和触发运行
- 基于角色的访问
- 人工智能·自动化
- 聊天界面
- 嵌入和搜索
- Retrieval (RAG)
- 路由和保障措施
- 评价
- 集成·连接
- Webhooks 和事件
- SaaS connectors
- 批量和流式摄取
- ITSM & DevOps
- 身份与秘密
- 数据·治理
- 关系数据库
- 向量和语义存储
- 对象和文件存储
- 仓库/湖屋
- 目录和谱系
- 云·基础设施
- AWS 亚马逊网络服务; Google Cloud ; Microsoft Azure
- 您通过 AI Foundry 实现的目标。
- 生产速度更快: 无需进行数月的平台工程即可运行代理和工作流程。
- 内置治理: 从第一天起就进行审批、审计跟踪和租户隔离。
- 业务和 IT 保持一致: 共享工作空间，而不是单个计算机上的影子 AI。
- 成本可控: 使用情况、模型支出和配额集中在一个仪表板中。
- 监管信心: GDPR-conscious, isolated tenants, traceable data flows.
- 连接到您的堆栈: API、连接器和事件——无需重新平台。
平台能力
深度平台工程——内置于 AI Foundry 中。
AI Foundry 汇集了定义生产 AI 的学科：从代理运行时和检索架构到策略、可观察性和企业连接。这不是一个聊天包装器——它是经验丰富的平台团队构建的技术基础。
代理运行时和编排
具有状态、工具使用和确定性执行路径的多步骤代理。
- 工具注册&函数调用
- 状态管理和重试逻辑
- 人机交互和审批挂钩
- 流式和批处理执行
- 模型失败时的确定性回退
检索和知识架构
从原始文档到引用的答案——作为可重复、受监控的管道。
- 分块策略和文档解析
- 嵌入模型和向量索引
- 混合搜索和重新排名
- 来源归因和置信度评分
- 增量索引刷新
模型路由和推理
具有成本控制和质量保证的多供应商策略。
- Routing across OpenAI, Anthropic, Azure, Gemini
- 模型回退和断路器
- 每个租户的令牌限制和费率配额
- 及时版本控制和 A/B 比较
- 延迟和成本感知路由
治理、身份和政策
受监管组织和 IT 安全期望的控制。
- RBAC, workspaces & tenant isolation
- SSO, SCIM & identity federation
- 审批流程和审核跟踪
- 秘密管理和保险库集成
- PII handling & context isolation
Observability & FinOps
全面了解质量、延迟和成本——不仅仅是在月末计费时。
- 分布式跟踪和推理日志
- 评估仪表板和回归警报
- 每个用例的令牌和模型成本
- SLI/SLO metrics for agent operations
- 出口用于财务和控制
整合与事件
AI Foundry as a hub in your enterprise architecture – not an island solution.
- Webhooks、事件总线和流媒体摄取
- ITSM, ticketing & DevOps connectivity
- SaaS connectors & custom APIs
- 批量导入和更改数据捕获
- MCP-compatible tool extensions
价值
您通过 AI Foundry 实现的目标。
- 生产速度更快无需进行数月的平台工程即可运行代理和工作流程。
- 内置治理从第一天起就进行审批、审计跟踪和租户隔离。
- 业务和 IT 保持一致共享工作空间，而不是单个计算机上的影子 AI。
- 成本可控使用情况、模型支出和配额集中在一个仪表板中。
- 监管信心GDPR-conscious, isolated tenants, traceable data flows.
- 连接到您的堆栈API、连接器和事件——无需重新平台。
No platform team required
Runtime, metering, and integrations managed – your teams focus on use cases.
Typical team size on your side: 1–2 product owners, not 5+ platform engineers.
Weeks, not months
From scoping call to first production agent – without an infrastructure project.
Median rollout across early deployments: 14 days to first production agent.
Governance built in
Approvals, audit trails, and tenant isolation from day one – not after the audit.
RBAC, audit trails, and tenant isolation active before first external user.
Predictable costs
SaaS tiers with quotas; model spend and usage reported transparently.
Model spend visible per workspace from week one — no month-end surprises.
推出基准
典型的 AI Foundry 试点——一周又一周。
基于中型和受监管团队的生产部署。您的时间表取决于集成和审批周期。
第一个生产代理的平均时间：14 天（范围：三个部署中的 10-21 天）。
Week 0
Scoping call
Use case, data sources, governance requirements, and success criteria agreed. Workspace provisioned same day.
Week 1
Platform ready
SSO connected, tenant boundaries configured, retrieval pipeline ingesting first document set.
Week 2
First agent live
Production agent handling real requests with citations, rate limits, and inference logging enabled.
Week 3
Governance sign-off
Approval workflows reviewed with IT/security, usage dashboards shared with finance, blast radius widened.
挑战与解决方案
AI 项目停滞的地方——以及 AI Foundry 如何避免它。
决策者知道这种模式：承诺进行演示，然后由于运营、治理或预算而停滞不前。 AI Foundry 解决了这些瓶颈——而不是在项目的第二年。
- Kubernetes architecture
- 租户隔离
- GDPR-conscious
- 超大规模托管
问题
人工智能飞行员在演示中陷入停滞。不存在可以让业务和工程协同工作的生产就绪运行时，而无需每次都从头开始。
AI Foundry 解决方案
从试点到现场运营
AI Foundry provides a managed platform with workspaces, APIs, and agent runtime. Your teams focus on use cases – we operate the technical foundation.
- 从第一个代理商开始即可投入生产
- 业务、工程和审批角色
- 通过配额而不是自定义构建进行扩展
问题
Shadow AI spreads across individual machines and SaaS accounts. Procurement, compliance, and IT lose visibility – and risk grows with every new tool.
AI Foundry 解决方案
从第一天开始就进行治理和控制
批准、审计跟踪和租户隔离是平台的一部分，而不是后期审计项目。
- 基于角色的访问和批准工作流程
- 敏感数据和上下文的隔离
- 与您已管理的身份系统的连接
问题
模型成本呈螺旋式上升，而商业价值仍不明朗。领导层和采购部门需要的是硬性数据，而不是根据分散的发票进行估算。
AI Foundry 解决方案
让成本和价值看得见
AI Foundry tracks usage, latency, and model spend in business context – on a timeline that supports decisions, not spreadsheet hunts.
- 明确等级与配额
- 每个代理和工作区的使用数据
- Expand only when KPIs and budget justify it
问题
Knowledge sits in silos – SharePoint, ticketing, line-of-business apps. Agents without reliable retrieval deliver hallucinations instead of answers.
AI Foundry 解决方案
连接知识、引用来源
RAG pipelines, embeddings, and connectors tie your data sources together – with source attribution in every answer.
- Retrieval (RAG) with traceable sources
- Webhooks, events, and SaaS connectors
- 集中可见性，而不是跨五个系统进行日志搜索
适合谁
一个平台，四种视角。
AI Foundry 与不同的决策者进行交流，回答预算、安全和部署讨论中实际出现的问题。
领导层和董事会
典型问题“我们什么时候才能看到真正的价值——从长远来看，这会花费多少钱？”
AI Foundry 提供什么A measurable pilot with clear KPIs, a predictable SaaS model, and scalable rollout – without upfront investment in a platform team.
IT 领导力和架构
典型问题“谁操作这个，它如何整合，我们是否保持控制？”
AI Foundry 提供什么Operations on Kubernetes at AWS, Google Cloud, or Azure – with APIs, identity integration, and tenant isolation that meets your standards.
业务和数字团队
典型问题“我们如何快速地将想法变成我们实际使用的代理？”
AI Foundry 提供什么工作空间、检索和现成的连接器 – 无需等待平台工程的 IT 能力。
采购、合规和隐私
典型问题"Is this contractually sound, traceable, and GDPR-ready?"
AI Foundry 提供什么记录在案的审批、独立的租户和可追踪的数据流——而不是分散的影子人工智能。
入门
三步即可成为生产代理。
您不需要为期六个月的转型计划。 AI Foundry 旨在快速提供可靠的结果 - 为每个参与者提供明确的里程碑。
范围调用
In 30 minutes we clarify use case, data landscape, and governance or integration requirements. You get an honest view of whether and how AI Foundry fits.
由一名代理人进行试点
One concrete application in your environment – with measurable KPIs, a defined budget, and approval workflows. Not a proof-of-concept without evidence.
根据结果推出
仅当价值和成本一致时才需要额外的代理和工作区。通过配额进行扩展——而不是不受控制的模型发票。