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。
- 仪表板与 KPI
- 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
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。




















平台
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。
价值
无需平台团队
运行时、计量和集成均由我们托管——您的团队专注于用例。
您这边的典型团队规模:1–2 名产品负责人,而非 5 名以上平台工程师。
Weeks, not months
从范围界定沟通到首个生产级智能体——无需基础设施项目。
早期部署的中位数:14 天内上线首个生产级智能体。
内置治理
Approvals, audit trails, and tenant isolation from day one – not after the audit.
在首位外部用户接入之前,RBAC、审计追踪和租户隔离即已生效。
成本可预测
带配额的 SaaS 套餐;模型支出和用量透明报告。
从第一周起,每个工作空间的模型支出清晰可见 — 没有月底惊喜。
接触
告诉我们您的使用案例 - 我们将通过量身定制的下一步进行回应。
我们的目标是在一个工作日内回复。
在 LinkedIn 和 Instagram 上关注 Cloudstrata,及时了解我们的动态与开放职位。
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。
AI Foundry
AI Foundry
通过仪表板、KPI 和 API 引导工作——对业务和工程来说都很清晰。
可重复流程内的模型 - 具有检索、保护和可追踪步骤。
在您现有的工具链中连接事件、合作伙伴、DevOps 和身份。
结构化数据、向量存储和文件——具有明确的访问规则。
托管在 AWS、Google Cloud 和 Azure 上 - 无需自行构建平台层。
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。
平台能力
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。
具有状态、工具使用和确定性执行路径的多步骤代理。
从原始文档到引用的答案——作为可重复、受监控的管道。
具有成本控制和质量保证的多供应商策略。
受监管组织和 IT 安全期望的控制。
全面了解质量、延迟和成本——不仅仅是在月末计费时。
AI Foundry as a hub in your enterprise architecture – not an island solution.
推出基准
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)。
第 0 周
确认用例、数据源、治理要求和成功标准。当天开通工作空间。
第 1 周
已连接 SSO,已配置租户边界,检索管道开始摄取首批文档。
第 2 周
生产级智能体处理真实请求,并启用引用、速率限制和推理日志。
第 3 周
与 IT/安全部门评审审批工作流,向财务共享用量仪表板,并扩大影响范围。
挑战与解决方案
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。
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
AI Foundry 提供托管平台,包含工作空间、API 和智能体运行时。您的团队专注于用例——我们运营技术底座。
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
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。
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
AI Foundry tracks usage, latency, and model spend in business context – on a timeline that supports decisions, not spreadsheet hunts.
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
RAG 管道、嵌入和连接器将您的数据源串联起来——每个答案都带有来源归属。
适合谁
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。
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 提供什么一个可衡量、KPI 明确的试点,可预测的 SaaS 模式,以及可扩展的推广——无需预先投资组建平台团队。
典型问题“谁操作这个,它如何整合,我们是否保持控制?”
AI Foundry 提供什么在 AWS、Google Cloud 或 Azure 上基于 Kubernetes 运营——配备 API、身份集成和符合您标准的租户隔离。
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。
典型问题“这在合同上是否稳妥、可追溯,并符合 GDPR?”
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
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。
我们将在 30 分钟内厘清用例、数据环境,以及治理或集成要求。您将获得关于 AI Foundry 是否适合以及如何适配的坦诚评估。
One concrete application in your environment – with measurable KPIs, a defined budget, and approval workflows. Not a proof-of-concept without evidence.
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。