形成可说明来源的业务上下文
向模型服务提供经项目定义的数据或知识上下文。
CAPABILITY ARCHITECTURE
用清晰边界连接数据、模型与业务任务
以业务任务为牵引，将已获授权的数据和知识组织为模型可用的上下文，再通过智能编排进入工作台或数字员工。权限、风险和运行治理应贯穿各环节。
从数据到智能交付
让每一环都有明确输入、边界与交付物
先明确业务责任和数据边界，再确定模型与自动化程度。
按场景组织模型调用能力
向智能编排提供受约束的模型能力。
组合知识、工具与任务步骤
将可执行的任务流程交付到具体业务入口。
进入门户、工作台与数字员工
通过运行反馈支持后续评估和迭代，实际效果需以项目验证为准。
三类工厂 / FOUNDATION
各自负责一层可治理能力
产品组合由场景需求决定，不预设必须一次建设全部能力。
AI 原生数据工厂
面向智能应用的数据准备过程，组织数据接入、语义表达、知识材料与治理规则。
- 数据接入梳理
- 语义与知识组织
- 质量与可追溯要求
Token 工厂
面向模型接入和调用过程，形成服务适配、调用策略、用量观测与风险约束能力框架。
- 模型服务适配
- 调用策略
- 用量与风险观测
智能体工厂
围绕可界定的业务任务，组织模型、知识、工具、流程和人工确认环节。
- 任务设计
- 知识与工具组合
- 运行与人工控制
实施边界
实际架构需根据既有系统、数据授权、模型部署方式、网络安全要求与业务验收口径设计，不应从本页推断具体环境已经具备全部能力。