AI 超融合 —— 统一承载传统应用和 Agent 应用：在企业现有的分区分域 IT 架构里自然生长，用同一批超融合节点同时承载传统业务虚拟机与 Agent 应用，把 GPU 算力供给、Agent 运行环境、公共服务组件与可观测体系收敛到同一底座上，实现智算通算融合、传统与 Agent 混合承载。
北京东方华展经贸有限公司提供从方案规划、算力与容量选型、平台部署到 Agent 应用上线与运维运营的全流程交付，服务热线 010-52850389。
| 维度 | 说明 |
| 方案定位 | 面向企业私有化 AI 的超融合基础设施：在同一平台上承载传统业务虚拟机与 Agent 应用，不打破现有 IT 安全分区，平滑演进 |
| 承载形态 | 超融合一体机 = 虚拟化套件 + Agent 套件；通算与智算统一调度，传统应用与 Agent 共用通算资源 |
| GPU 算力 | 基于平台自建 GPU 算力池、基于第三方平台自建算力池，或订阅混合云 / 租赁算力等多种供给方式 |
| Agent 运行环境 | 容器 + 沙箱运行态，配套 API 网关、MCP 网关、AI 模型网关、向量 / 图数据库、记忆体、可观测与审计等公共服务组件 |
| 开发环境 | 内置高代码与低代码开发环境，兼容 Dify / FastGPT 等主流平台与客户既有开发栈 |
| 交付形态 | 方案规划 → 算力与容量选型 → 平台部署与分区对接 → Agent 环境交付 → 应用上线与运营治理 → 培训与运维托管 |
| 适用场景 | 要求数据不出域、需要 7×24 稳定承载 Agent 生产负载、并希望在现有安全分区内分步引入智能体的企业 |
Agent 应用已从概念验证进入生产力阶段，越来越多的企业开始考虑私有化部署。但「能不能跑通一个 Demo」与「能不能稳定承载生产负载」之间，隔着一整套运行环境与治理体系。
88.75% 企业选择私有化部署 | 20+ 类核心技术组件需组合 | 4 类 典型落地挑战 |
图 1 Agent 应用的部署形态：私有 AI 与公共 AI 的适用边界
上述比例为趋势示意，本站不作为市场实测数据。
| Agent 承载运行环境 就绪复杂，技术门槛高 | 一套可用的 Agent 运行环境需要组合 20+ 类核心技术组件（网关服务 / 向量库 / 记忆体 / 工具调用 / 工作流 / 监控 / 安全等），综合成本高；传统 IT 与应用团队需要重新学习并反复踩坑，开发周期长 |
| 从「试点」到 「上生产」落地难 | Agent 状态不可见：缺乏统一监控视角，无法判断性能瓶颈，问题定位依赖人工；组件不可靠：开源组件缺乏可用性部署，业务高峰会出现中断 |
| Agent 运行安全风险高 | 缺乏权限设计，系统存在逃逸风险，不符合合规要求 |
| 在现有分区分域架构下， 传统应用与 Agent 共存及管理难 | 安全边界的根本性模糊、数据流转的全面失控、权限模型管理的彻底颠覆；以及统一管理的巨大复杂性、现有架构治理的失效与重构、违背企业 IT 架构治理基线 |
图 2 企业在 Agent 从试点走向生产时普遍面临的四类挑战
这份方案要解决的问题
不是「如何再买一批 GPU」，而是如何让 Agent 在生产环境里被管起来 —— 环境可快速就绪、运行可见可靠、权限与审计可控，同时不让现有 IT 架构与治理基线推倒重来。
AI 超融合的出发点是不推翻现有架构：在企业现有的分区分域 IT 架构中自然生长，各个业务区支持面向 Agent 部署演进，大模型部署在核心数据区提供服务。
图 3 融合基础设施理念：智算通算分离，传统应用与 Agent 混合承载
| 简单 | 传统应用与 Agent 应用统一管理、混合调用，算力服务供给灵活简单 |
| 成本集约 | 传统应用与 Agent 应用统一使用通算资源；部署、运维、运营融合原有体系，成本更低；使用已有基础设施资源，保护现有投资 |
| 平滑演进 | 不打破现有 IT 基础设施安全分区；各个业务区支持面向 Agent 部署演进；大模型部署在核心数据区提供服务 |
图 4 超融合一体机分层：虚拟化套件与 Agent 套件同一底座
从底座向上看，这套架构可以拆成四层：
| 一体机层 | 超融合一体机 = 虚拟化套件 + Agent 套件，同一硬件同时提供虚拟机与传统 / Agent 应用的承载能力 |
| 平台层 | 深信服超融合基础设施平台：计算、存储、网络与 K8s 一体化供给 |
| 运行环境层 | 虚拟化运行环境（虚拟机、操作系统、虚拟机网络、应用数据库）与 Agent 运行环境（容器、沙箱、MCP 网关、知识库 / 记忆体）并列 |
| 服务层 | Agent 公共服务组件：工具调用服务、可观测服务；向上由 AI 网关统一对接大模型推理集群与 GPU 算力 |
平台把 Agent 生产环境的搭建过程收敛成一条向导：选择应用开发环境 → 开始创建应用 → 高可用部署 → 应用一键发布。过程中自动拉起记忆体、沙箱、API 网关、MCP 网关、AI 模型网关、AI 数据库与可观测性配置、数据库高可用配置。内置高 / 低代码开发环境（如 Dify / FastGPT），并兼容客户既有的低代码开发平台。
图 5 开箱即用：从选择应用开发环境到应用一键发布
| 业务价值 | 从「1 个月搭建」缩短至「1 周可上线」；降低对 AI 专家的依赖、不增加额外复杂度；加速 AI 业务创新落地 |
围绕「用户请求 → Agent 运行 → 模型调用 → 工具 / API → 数据库」这条完整链路做端到端可观测，快速定位问题；Tokens 消费可度量，出现异常可熔断；感知负载变化动态调整资源，降低高峰期宕机风险。
图 6 可见可靠：端到端可观测与组件生产级高可靠
| 业务价值 | 保障 Agent 7×24 小时运行；支撑大规模并发调用与实时观测；支持 Agent 规模化运营 |
| 硬件可靠 | 硬件亚健康检测、异常告警 |
| 平台可靠 | 组件热升级、多副本部署，支持自动故障定位与快速自愈 |
| 业务可靠 | 业务不中断热迁移、智能调度 |
| 数据可靠 | 数据自平衡、故障重建 |
| 多源 AI 模型服务 | 通过 AI 模型网关对接调用本地大模型服务与云端大模型服务，模型来源可自由选择 |
| 开放算力选择 | 基于平台 AI 算力网关自建 GPU 算力池；基于第三方平台自建 GPU 算力池；订阅混合云 / 租赁算力 |
| 丰富 MCP 接口 | Agent 可广泛调用已有系统或工具，快速把存量能力接进智能体 |
| 多来源 Agent | 支持 Dify、FastGPT 等构建的 Agent，LangChain 等高代码构建的 Agent，以及公有云上构建的各类 Agent 应用 |
| 业务价值 | 保护已有 AI 技术投入，现有开发工具与技术栈无需重构、直接复用，大幅降低 Agent 开发成本；技术路线自由选择，避免厂家锁定，确保 AI 投资灵活可控；Agent 可快速集成调用已有系统工具或 skills，更快呈现闭环业务价值 |
| 安全运行沙箱 | 解决 Agent 可能带来的代码越权、数据泄露及违规操作风险 |
| 精细化 RBAC 权限模型 | 支持按部门、角色授权，实现平台管理权与业务使用权的深度分离 |
| 全链路审计 | 自动采集 API 层（身份认证日志）、AI 层（用了多少 Token）、MCP 层（调用了哪个系统），满足企业严苛的合规审计要求 |
| AI 网关访问鉴权 | 统一入口鉴权，拦截恶意调用 |
| 业务价值 | 隔离 Agent 运行风险；Agent 运行可追溯、可审计；满足内控与监管审计要求 |
以下界面对应上文的各项能力，用于说明实际交付形态。
图 7 Agent 相关组件高可用部署，满足生产级要求
图 8 Agent 运行端到端可观测
图 9 通过 MCP 网关实现 Agent 跨系统调用，保障协作访问安全
图 10 Agent 应用操作审计：全程留痕、合规可溯
图 11 兼容高代码开发平台：模型与框架一键获取
图 12 兼容低代码开发平台：适配 FastGPT / Dify 等
说明：以上界面为演示环境截图，用于说明功能形态，非客户生产环境画面。
部署架构的要点是不新增平行的安全边界：Agent 能力按业务区就地演进，模型服务集中在核心数据区供给，用户访问流与模型服务流分别由 API 网关与 AI 网关收口。
图 13 AI Infra 解决方案部署架构：基于原有业务分区和基础设施生长
| 接入与边界 | 远程接入区（分支机构 / IDC 机房）、互联网接入区（上网出口）、核心交换区、DMZ 区（上网专区、无线网络） |
| 业务分区 | 研发办公区、智能办公区、核心业务区（研发业务区、财务业务区、市场业务区等）—— 各分区内以通算服务器 / AI HCI 承载 Agent 与传统应用 |
| 算力供给 | AI 智算服务区以智算服务器 / AICP 提供模型服务；统一存储服务区 / EDS 提供共享存储 |
| 管理区 | 企业统一用户认证系统、企业办公协作平台（如企微）、网管和安管 |
| 流量收口 | API 网关承载用户访问流（南北向），AI 网关承载模型服务流 |
| 开箱即用的开发环境 | 支持高 / 低代码开发范式下的平台与框架一键获取，实现生产级环境的自动拉起与平滑就绪，大幅降低智能体运行时环境构建成本 |
| MCP 服务治理 | 快速封装存量 API 为标准 MCP 协议，让旧资产变成 AI 新动能 |
| 智能流量调度 | 通过 AI 网关服务提供精细化的模型访问策略管理，确保智能体内部组件间（东西向）通信的安全性与负载均衡 |
| 长短期记忆管理中心 | 支持对话交互记录的持久化存储与语义化检索，赋予 Agent 跨会话的长效记忆能力，提升上下文理解与推理的连续性 |
| 企业级高可用 AI 数据库供给 | 平台集成主流向量数据库（PGVector / Milvus）与图数据库（NebulaGraph）的服务化开通与高可用部署，满足复杂知识检索与关联分析需求 |
| 全生命周期可观测 | 全平台应用驾驶舱，全局查看应用健康度与运行数据 |
| 全链路追踪（Tracing） | 端到端的运行时观测体系，以可视化链路图展示 Input / Output、插件调用、模型响应及长链逻辑过程；支持毫秒级时延分析，协助运维人员快速定位 Agent 性能瓶颈或逻辑坏点 |
| Token 成本精细化管控 | 按部门、按项目、按 Agent 多维度展示账单，解决「模型调用黑盒成本」问题 |
| Token 智能限流机制 | 支持基于 token 阈值的 Agent 限流，控制 AI 算力服务成本 |
| 企业级 API 治理网关 | 提供智能体专用的身份鉴权与准入机制，以及南北向流量的全链路身份验证及精细化限流策略，有效阻断非授权访问与资源过载风险 |
| 平台访问权限管控 | 通过平台统一权限与多租户管理，满足企业级 Agent 运营平台内复杂角色与账号的安全隔离 |
| 全流程审计管理 | 平台全量用户操作标准化记录，保障平台合规化使用 |
| 第一步：定边界 | 梳理现有分区分域架构与数据敏感级别，明确哪些业务区允许引入 Agent、哪些数据必须留在核心数据区 |
| 第二步：定承载 | 按 Agent 并发规模与模型规格测算 GPU 与通算资源，确定超融合节点数量与扩展节奏，避免一次性超配 |
| 第三步：先环境后应用 | 先把 Agent 运行环境、网关与可观测体系拉起来，再逐步迁入业务智能体，让「上周可上线」可复制 |
| 第四步：治理同步 | 上线同时落实 RBAC 权限、全链路审计与 Token 计量限流，避免事后补治理 |
| 第五步：从试点到规模 | 以单个业务场景验证闭环价值，再按业务区复制推广，逐步形成规模化运营能力 |
北京东方华展经贸有限公司作为 IT 综合解决方案服务商，为本方案提供从规划到运维的全程交付：
| 方案规划与选型 | 梳理现有基础设施与业务分区，评估 Agent 应用场景、并发规模与模型规格，输出承载架构与资源配比建议 |
| 平台部署实施 | 超融合一体机上架、网络与分区对接、平台初始化与集群组建，同步完成监控告警接入 |
| GPU 算力与模型接入 | 按选定的算力供给方式完成 GPU 算力池建设与模型服务接入，打通 AI 网关与模型服务链路 |
| Agent 环境交付 | 拉起 Agent 运行环境与公共服务组件（网关、向量库、记忆体、可观测与审计），完成开发环境与既有开发平台对接 |
| 应用上线与运营治理 | 协助首批 Agent 应用上线，配置 RBAC 权限、全链路审计与 Token 计量限流策略 |
| 培训与运维托管 | 面向 IT 与业务团队开展平台操作与 Agent 运营培训；提供后续巡检、扩容与版本升级支持，可纳入运维外包服务范围 |
北京东方华展经贸有限公司成立于 2007 年，是一家 IT 综合解决方案服务商，定位「您身边的 IT 专家」。公司业务覆盖咨询规划、产品集成、实施交付、运维外包与数据安全五大领域，长期服务于金融、政府、交通、能源、航空航天等行业客户。
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