企业 AI 落地指南系列文章：AI 应用开发平台选型六大核心评估维度

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企业为什么需要 AI 应用开发平台？

AI 应用是大模型在企业中发挥作用的关键

在企业中，要让大模型真正发挥作用，关键在于让它融入企业的业务环境。具体来说，大模型需要了解企业的内部知识、读取内部数据、使用内部工具，并且能被企业有效地管理和控制。就像招聘了一位能力出众的毕业生，尽管他潜力无限，但仍然需要经过入职培训，学习公司的业务流程，使用必要的工具，同时遵守公司的规章制度。只有在这些条件下，他才能真正为企业创造价值。

同样，要将大模型转化为一位经验丰富的“AI 员工”，就需要在大模型的基础上构建 AI 应用软件，使其能够稳定可靠地运行。这种 AI 应用软件不仅能充分发挥大模型的能力，还能确保其为企业的具体需求服务。

企业级 AI 应用的开发、运维是一个复杂的工程

尽管像 Deepseek 这样的技术已经显著降低了大模型的使用成本，但要将一个 AI 应用从最初的想法到实现落地，再到后续的持续监控和运维，依然是一个复杂的过程。

从模型接入到最终对话服务的监控优化，每一个环节都需要高度的专业性和技术支持。这不仅仅是开发一个 AI 应用，更是一个涉及数据、知识、模型和运维的全链条过程。

企业在这一过程中可能面临的多种挑战

在企业将生成式 AI 真正落地、从构想到生产再到持续运维的过程中，往往会面临以下几类挑战：

• 底层技术复杂、部署工作繁琐、开发周期冗长：如果依靠工程师手动开发，成本高昂且耗时费力，不仅需要专业人才撰写代码，还需要将应用部署到基础设施上，过程复杂且效率低

• AI 应用的性能和质量难以满足实际业务需求：工程师往往不熟悉业务需求，而业务人员又了解 AI 的能力边界，导致开发效率低下且效果不理想。

• 数据和服务的合规性往往成为企业在 AI 落地中的一大隐忧： 直接调用一些大模型服务时，企业无法对对话数据进行监控记录，也难以管理员工与大模型的对话内容，存在较大的运营风险。

• AI 技术和服务的快速迭代让许多企业难以跟上节奏： 自主搭建 AI 应用，既需要长期投入技术团队，也可能因技术更新不及时而错失先机

在生成式 AI 生态中，AI 应用开发平台处于底层大模型和上层应用之间的关键位置, 它能够显著加速 AI 应用的开发与落地进程。这也正是为什么，企业需要一个专业且高效的 AI 应用开发平台，来帮助他们应对这一复杂流程，快速实现智能化转型。

企业如何选择好的 AI 应用开发平台？

当前市场上存在着众多优秀的 AI 应用开发平台产品，面对如此多样的选择，企业该如何做出准确判断呢？我们建议企业从以下几个方面进行评估：

1. 支持多样化用户角色体验：

优秀的平台应兼顾开发者、业务人员、管理者等多元用户角色的需求。一方面，降低非技术人员的使用门槛，让业务团队能自主探索 AI 能力；另一方面，也要为专业开发者提供高效、方便的框架、工具。此外，平台应促进跨部门协作，打通技术与业务之间的沟通壁垒，提升整体创新效率。

2. 与企业知识中心/数据中心的集成能力：

理想的平台需具备强大的数据兼容与集成能力，无需企业重复上传、转换已有数据。平台应支持主流数据库、知识库、文档系统等数据源的无缝对接，助力企业充分利用现有信息资产，实现 AI 与业务数据的深度融合。

3. 生产环境非功能需求保障：

平台不仅要关注 AI 应用的功能性，还需满足企业级生产环境对高可用性、扩展性、安全性、合规性、稳定性等非功能需求。例如，能否支撑大规模并发访问？是否具备完善的权限控制和数据加密机制？能否应对行业合规要求？这些都是企业落地 AI 的前提。

4. 与现有 IT 系统的开放集成能力：

优秀的平台应支持与企业现有 IT 基础设施、业务系统（如 ERP、CRM、OA 等）、数据平台无缝集成，嵌入实际业务流程，实现端到端的自动化和智能化。

5. 对 AI 技术生态的开放程度：

平台需支持主流 AI 模型的灵活接入，便于企业根据业务需求和技术发展，平滑切换或升级底层模型。同时，平台应对第三方 AI 开发工具、框架保持兼容性，让开发团队能依据自身习惯与技术栈自由选择，降低迁移和切换成本，提升团队工作效率。

6. 成本与性价比：

企业在选择平台时，需综合考虑平台采购/订阅成本、开发与运维投入、团队培训成本、后续扩展费用等多方面因素。优质的平台应帮助企业在保障高可用性和安全合规的前提下，最大限度降低总体拥有成本（TCO），并能根据企业规模灵活扩展，支撑业务可持续发展。

UniverAI 苍穹智能平台：企业级 AI 应用开发的理想选择

UniverAI 苍穹智能平台专为企业级 AI 应用的全生命周期打造，平台自设计初期即聚焦企业多样、复杂的业务流程，充分兼容不同技术栈，并高度重视生产环境的非功能性需求。它以优雅、灵活的架构，封装了系统工程中的复杂细节，让企业开发者能专注于 AI 创新本身，而无需为系统集成和工程化问题分心。

(UniverAI 苍穹智能平台部分页面)

1. 智能体开发全场景覆盖：

零代码、低代码、全代码开发方式：平台提供三种智能体开发模式，满足不同背景的 AI 应用创建者需求。无论是业务人员还是专业开发者，都能高效构建 AI 应用。

• 快速构建：无需编程技能，即可拖拽配置，快速完成 AI 应用原型、上线常规 AI 应用。

• 深度定制：满足复杂业务逻辑需求，支持高度可定制化开发，灵活适配各类场景

2. 模型网关能力突出

• 多模型接入与切换：支持 DeepSeek、OpenAI、通义千问、Claude 等主流及企业私有大模型，真正实现“一键切换、自由组合”，让企业始终站在 AI 技术前沿

• 全球多区域智能调度：独有聚合模型支持同一模型厂商全球多区域服务负载均衡，毫秒级自动切换，保障 AI 服务高可用，永不掉线

• 智能缓存应答：自动识别重复问题，缓存调用，综合模型成本，避免资源浪费

• 粒度化权限与资源管理：平台支持用户级访问权限与 token 配额管理，所有资源配置实时生效，投入产出一目了然

• 全链路可审计：自动记录每次 AI 对话的“提问-响应-消耗”数据，支持多维度审计与效能分析

3. 强大的知识库与企业数据集成

• 灵活知识库管理：内置多种知识切分策略，支持在线模拟检索，确保知识检索的准确性与实用性。

• 无缝对接企业数据中心：可直接集成企业现有数据与文件存储系统，无需迁移转换。

4. 无限平台扩展能力

• 组件化架构：支持添加机器学习、数据工程、数据管理等多类扩展组件，满足企业不断增长的技术需求。

• AI 与传统数据技术融合：实现生成式 AI 与传统 IT 系统的有机结合，适配更复杂多变的企业业务场景。

5. 企业系统级集成

标准化集成通道：基于 MCP 协议，提供多种工具与业务系统的标准接口，让 AI 应用与企业各类业务系统、数据资源无缝集成，实现从 AI Chat 到 AI Action 的进阶，助力业务流程智能化、自动化。

6. 企业级运维与安全管控:

提供全面的运维管理功能，确保 AI 应用的安全性、可控性和高效性

• 全面的运维管理：实时监控用户行为与 AI 服务状态，保障平台安全、稳定、高效运行。

• 对话与 Token 消耗监控：详细记录交互与资源使用，支持成本优化与效能提升。

• 权限与安全合规保障：支持用户、团队级别的细粒度权限管控，确保数据与应用安全合规。

• 平台支持分布式部署：支持灵活的分布式部署架构，企业可根据实际需求选择本地化部署、专有云部署或混合云部署模式，既能充分利用现有 IT 基础设施，又能满足跨地域、多分支机构的高可用、高扩展性要求，保障 AI 应用的连续性与稳定运行

关于我们：

UniverAI（智宇苍穹）专注于数据和人工智能领域，提供企业级 AI PAAS、AI 垂类应用产品以及大模型一体机解决方案。我们的团队深谙企业痛点，以近 20 年的企业服务经验，将复杂技术转化为开箱即用的智能工具，轻松实现企业 AI 落地。

苍穹智能平台—一企业级原生 AI 应用构建平台，为企业提供从创意萌芽到 Demo 快速验证，再到生产环境稳定落地的全流程支持，通过零代码、低代码、全代码三种灵活方式，让 Al 应用真正为业务赋能。

星云问答—一专为中小企业定制，简单易用、高效智能的知识库问答产品，1 天部署，开箱即用，内置 10 种常见问答场景模板与 AI 知识问答流程配置，让企业知识触手可及。

当前，UniverAl 各产品已经在零售、能源、医药、销售等行业多家企业客户的复杂环境中落地，成功帮助企业快速构建 AI 能力，通过 AI 智能化实现企业业务增长。

邮箱：sales@univerai.com

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