业务与服务

AI Infra 与 Agent Infra两大业务,一套企业 AI 底座

AI Infra 管好算力、模型与 Token;Agent Infra 把智能体编排、治理并推上生产。两大业务共享同一套网关、身份与审计体系,让企业 AI 能力可获取、可计量、可治理、可规模化。

两大业务
AI Infra · Agent Infra
产品线
12 条,全部自研
交付形态
私有化 · 订阅 · 按量 · 项目制

产品矩阵

十二条产品线,覆盖 AI 落地全链路

横向是能力层级(资源 → 模型与 Token → 治理与安全 → 应用与智能体),纵向是两大业务。AI Infra 集中在底座三层,Agent Infra 面向行动层展开,两者共享同一套身份、网关、计量与审计。

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行动 算力 AI Infra Agent Infra L4 应用与智能体 FlowDevOps FlowAgent FlowOS FlowCoder FlowPhy L3 治理与安全 FlowGate FlowGuard 五层安全防护 内生评估 5 级 L2 模型与 Token FlowToken FlowBOS 模型路由 13+ 企业记忆 L1 资源与算力 FlowAIOS FlowCMP FlowLib 复用 AI Infra 资源池 共享底座 统一身份 · 统一网关 · 统一计量 · 统一审计 · 全链路 Trace 留痕
分层架构:AI Infra 负责把算力、模型与 Token 收成底座,Agent Infra 在其上把智能体编排并推上生产,两者共享同一套身份、网关、计量与审计。

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业务 / 层级

产品矩阵

L1

资源与算力

L2

模型与 Token

L3

治理与安全

L4

应用与智能体

AI Infra 算力与模型基础设施
Agent Infra 智能体基础设施

复用 AI Infra 的资源与算力池,不重复建设

模型路由

13+ 模型统一调度,按场景动态选型

五层安全防护

内生安全评估 5 级 · 应检 11 项全通过

共享底座 统一身份 · 统一网关 · 统一计量 · 统一审计 · 全链路 Trace 留痕
交付方式 私有化部署 订阅制 按量计费/量包 项目制 一体机
业务一

SourceFlow AI Infra

把分散在多个云、多个机房、多个厂商的算力与模型资源,统一纳管、统一调度、统一计量。企业不再为「接入谁家的模型、这一笔 Token 花在哪」买单,而是为可核验的算力利用率与 Token 账单买单。

FlowAIOS · 先进算力管理

  • 异构算力池化:GPU 虚拟化最小 1% 显存切分、单卡多实例共享
  • 万核 CPU/千卡 GPU 单集群调度,网络带宽达 3.2T
  • 英伟达与昇腾/海光/鲲鹏同池纳管,训推一体化编排

FlowBOS · 算力调度运营

  • 算力门户、算力市场与模型市场:多形态算力商品上架与交易
  • 包年包月、按量计费、按输入/输出 Token 数分别计费
  • 跨中心调度与算力券、补贴核销流程

FlowToken · 多源 Token 运营

  • 算力接入 → Token 生成 → 统一网关 → 服务市场 → 计费账单 → 运营看板全链路闭环
  • 模型网关统一接入、统一路由、统一计量、统一安全
  • 面向监管方、供给方、消费方、运营方的分角色价值设计

FlowGate · AI 服务治理

  • 算力网关、安全网关、MCP 网关三合一,同一身份、策略与数据视图
  • 单节点吞吐 12K+ QPS,算力网关 p99 < 4ms
  • 存量 HTTP/gRPC 接口封装为智能体可调用工具:改造成本降低 60%+,上线周期缩短 70%+

FlowGuard · 大模型安全网关

  • 覆盖 5 大类 31 小类风险检测、20 万+ 敏感词库、200+ 类敏感实体识别
  • 敏感信息脱敏输出,请求速率、Token 配额与上下文长度统一管控
  • 统一 API Key 管理与全量调用审计

FlowCMP · FlowLib · FlowDevOps

  • FlowCMP:纳管主流公有云、私有云、裸金属、存储与网络,统一计量计费与资源优化
  • FlowLib:25+ 种语言制品与模型统一管理,支持三种 SBOM 标准与国密加速
  • FlowDevOps:项目管理、代码、CI/CD、测试、环境即服务到价值流全链路
业务二

SourceFlow Agent Infra

企业缺的往往不是某一个单点 AI 能力,而是能统一承接生产化的底座。Agent Infra 把入口、平台、工具、模型、标准与运维统一收口,让智能体从试点走向规模化复制。

FlowAgent · 企业级智能体平台

  • 零代码可视化编排、多智能体协作、企业记忆与技能库全生命周期管理
  • 13+ 模型统一调度,按场景动态选型
  • 五层安全防护:用户访问、API 网关、应用沙箱、数据加密、模型安全围栏
  • 智能体内生安全评估 5 级:应检 11 项、实检 11 项、全部通过

FlowOS · 数字员工工作站

  • 桌面端智能体工作站,支持钉钉/飞书/企业微信/Telegram 远程调度
  • 本地、沙箱、K8s、容器四类执行后端,按数据敏感度选择运行位置
  • 双 Token 鉴权与细粒度角色权限,操作全程可审计

FlowCoder · 研发智能体

  • 云端规划器 + 本地执行器双层架构:Token 成本下降 60–70%,代码数据 100% 本地
  • 大小模型协同,自蒸馏小模型把代码评测通过率从 34.16% 提升到 40.46%
  • 五端协同:Web、桌面、移动、命令行与管理后台

FlowPhy · 工业物理智能体

  • 面向工业现场的图纸标注、三维设计与运筹优化能力
  • 确定性算法与模型分工:数值决策不交给模型,模型只做理解与编排
  • 支持本地私有化,满足数据不出厂区的硬约束

行业方案与交付底座

金融、工业制造、政务、能源等行业方案包,覆盖智能客服与投研、供应链与计划排程、制造质量分析、系统流程自动化等场景。交付侧以 FDE 工程师深入业务一线,配合四类网关(MCP 工具、AI 应用、命令行工具、模型)与三类授权(数字身份、连接器、身份穿透)构建受控调用链,全程 Trace 留痕。

客户价值

用量化结果说话

以下为已交付场景的实测结果(按客户保密要求,仅呈现行业与数据)。

智能制造图纸与标注

120倍

图纸标注效率提升

45 秒/张交付零误差
高端装备结构设计

80%

结构设计周期缩短

试模成本 −50%同类最高 86%
新材料配方与工艺

13.2%

材料利用率提升

年省 280 万元回报 3 个月
工业制造计划与排程

92%+

需求预测与订单排程改善

2 小时 → 8–10 分钟配额优化 94%
金融行业智能体试点

9类

智能体试点场景验证

五层架构统一收口全链路审计留痕
大型研发组织研发效能

180人天

每年维护成本节省

发布周期 −20%25+ 种语言制品

合作模式

灵活适配不同阶段的需求

01

项目制交付

需求诊断 → 方案设计 → POC 验证 → 交付部署 → 持续运维,典型周期 4–8 周/3–6 个月。

02

订阅制服务

平台、算力、Token、运维订阅灵活组合,按需扩展,与业务规模同步增长。

03

私有化部署

本地化部署与全栈信创适配,数据不出域,满足行业合规与内网运行要求。

企业级服务标准,安全合规先行

响应时效

7×24 技术支持,2 小时首响应,24 小时解决方案

可用性保障

平台可用性 99.95%+,网关毫秒级故障转移

数据安全

私有化部署、全链路加密、细粒度权限与操作审计

信创适配

支持国产算力卡、操作系统与数据库环境整栈部署

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