• 前缀匹配 • 后缀匹配 • 中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调 • 基于CP协议Raft实现分布式锁 功能； 基于CP协议Raft 极简API • 全局lockKey标识 • Lock & Unlock接口 • 断线超时后自动释放锁； Part 2 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任 Registry：存量接口转化&MCP管理 1.【存量业务 API 接口转化】 • API接口元数据手动注册到Nacos • 通过Higress转为MCP 服务“0 代码” 配 置生成MCP 协议； 2.【MCP Server自动注册】 • MCP Server 自动注册服务，支持 Java （Spring AI）、Python MCP、 TypeScript（进行中）； 3.【MCP Server增强】 API配置化接入 3.【安全零信任】 • 访问凭证加密托管 • 运行时无损轮转 4. 【A2A协议】 • Agent名片注册 • Agent编排 Nacos3.0 RoadMap • MCP 管理 • HTTP自动转化MCP • 独立部署架构 • 命名空间统一 • 模糊订阅 • 分布式锁 • xDS协议支持 MCP Registry 动态Prompt Agent Discovery AI

后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议 通讯方式 Modbus 、 Bcnet 、 LonWorks 、 CAN 、 PROFIBUS 、 Knx 、 Fix 等标准总线 传输层协议、应用层协议：消息传递、超文本、双工通信、多媒体 (RTSP 、 RTMP 、 HLS) 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议 通讯方式 Modbus 、 Bcnet 、 LonWorks 、 CAN 、 PROFIBUS 、 Knx 、 Fix 等标准总线 传输层协议、应用层协议：消息传递、超文本、双工通信、多媒体 (RTSP 、 RTMP 、 HLS) 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 与考勤联动 照明管理 照明控制 与考勤联动 AIBOX 平 台 RTSP 协议 信息发布 私有 协议 会议管理 私有 协议 停车场管理 私有 协议 访客预约 第三方系统 机房动环 ( 食堂管理、 OA. 光伏发电、建筑全生 命周期健康监测 ) 电梯管理系统 私有 协议 停车场管理 实时监测 车位申请 车牌管理

交互、性能匹配三个维度进行验证。在技术架构层面，DeepSeek 提供标准化 API 接口（RESTful/gRPC），支持与主流 CRM 系统 （如 Salesforce、微软 Dynamics、金蝶云星空）的无缝对接。其 接口协议采用 OAuth 2.0 认证机制，与 CRM 系统的用户权限管理 体系完全兼容，确保在单点登录（SSO）场景下的安全访问。 数据交互方面，DeepSeek 支持多模态输入输出处理能力，能 够适配 人日，包括测试调优周期。 2.2 数据接口与集成方案 在 CRM 系统与 DeepSeek 大模型集成过程中，数据接口与集 成方案的设计需兼顾高效性、安全性和可扩展性。核心方案采用分 层架构，通过 API 网关实现协议转换与流量管控，同时引入企业级 消息队列保障异步数据同步的可靠性。 数据接口规范采用 RESTful 与 GraphQL 双模式适配不同场 景：高频简单查询使用 RESTful 接口（平均响应时间<300ms）， 系统集成方案 系统集成方案的核心在于实现 CRM 系统与 DeepSeek 大模型 的无缝对接，同时保障数据安全性与业务连续性。采用分层架构设 计，通过 API 网关作为中间层，实现双向数据交互与协议转换。以 下是具体实施步骤与技术要点： 技术架构采用微服务模式，分为接入层、服务层和数据层。接 入层部署 RESTful API 接口，支持 OAuth 2.0 认证，确保每次请求 携带加密令牌。服务层通过

.....................................................................................124 13.4 服务级别协议..................................................................................125 14. 项目管理和控制. LIME 或 SHAP，便于 监管机构审查。 服务层提供模型服务的接口与管理功能，采用微服务架构实现 模块化部署。通过统一的 API 网关对外提供服务，支持 RESTful 和 gRPC 等多种通信协议。服务层还包括负载均衡、容灾备份和自动 扩展机制，确保系统在高并发场景下的稳定性。为提升安全性，服 务层集成身份认证、访问控制和数据加密功能，防止未经授权的访 问和数据泄露。 应用层面向银行 网关采用 了负载均衡和缓存机制，确保在高峰期的请求能够快速响应。 在业务逻辑层，我们设计了多个微服务接口，每个微服务专注 于处理特定的业务功能。例如，用户身份验证服务通过 OAuth 2.0 协议进行用户认证，并生成访问令牌；数据查询服务提供了多种查 询接口，支持按条件筛选、分页查询等操作。为了确保接口的一致 性和易用性，所有微服务都遵循统一的接口规范，采用 JSON 格式 进行数据交

安全性是系统设计的核心考量之一。系统需具备多层次的安全 防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用 SHA-256 加密存储，敏感数据在 传输过程中需使用 TLS 1.2 及以上协议加密。此外，系统应定期进 行安全漏洞扫描和渗透测试，确保符合 ISO 27001 等国际安全标 准。 可扩展性和可维护性也是非功能性需求的重要组成部分。系统 应采用模块化设计，便于功能扩展和升级。在硬件层面，应支持横 措施，以应对潜在的外部攻击和内部数据泄露风险。首先，系统应 采用加密技术对所有敏感数据进行传输和存储加密，确保数据在传 输过程中不被截获或篡改。建议使用 AES-256 加密算法对数据进行 加密，并结合 TLS 1.3 协议保障通信安全。此外，系统应部署严格 的用户身份验证机制，采用多因素认证（MFA），包括密码、生物 识别和一次性验证码（OTP），确保只有授权用户能够访问系统。 系统还需具备完善的访问控制策略，基于角色的访问控制 中。为应对突发情 况，系统还需制定应急响应计划，明确各类安全事件的处置流程， 确保在发生安全事件时能够迅速响应并最小化损失。  数据传输与存储加密：AES-256 加密算法，TLS 1.3 协议  用户身份验证：多因素认证（MFA），包括密码、生物识别 和一次性验证码（OTP）  访问控制策略：基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的 访问控制（ABAC）  日志审计与异

智能体开发通用方案通过整合先进 技术与行业最佳实践，提供了以下核心价值： 1. 模块化设计：将 智能体功能拆分为独立的模块，支持按需组合，降低开发复杂性。 2. 跨领域适配：提供通用接口和标准协议，确保智能体能够无缝集 成到不同业务场景中。 3. 高效开发工具：内置自动化测试和部署 工具，缩短开发周期，提升开发效率。 4. 持续优化支持：通过数 据驱动的方式，实时监控智能体性能并提供优化建议，降低维护成 的运行状 态，及时发现并处理潜在问题。此外，系统架构应支持模块间的松 耦合设计，便于后续的功能扩展和系统升级。 在具体实施过程中，可以采用微服务架构，将各个模块独立部 署，并通过轻量级的通信协议进行交互。这种方式不仅提高了系统 的灵活性和可扩展性，还便于团队协作和模块复用。同时，系统架 构应充分考虑性能优化，如通过缓存机制减少数据访问的延迟，或 通过负载均衡技术提高系统的并发处理能力。 理层、业务逻 辑层和用户交互层。每个层次之间通过标准化的接口进行通信，确 保系统的灵活性和可维护性。 数据接入层负责与外部数据源进行交互，支持多种数据格式 （如 JSON、XML、CSV）和协议（如 HTTP、WebSocket、MQTT），确保数据的高速采集与传输。智 能处理层是系统的核心，集成了深度学习模型、自然语言处理模块 和规则引擎，通过分布式计算框架（如 TensorFlow、PyTorch）

处理单 元，包含 AI 模型训练与推理引擎，利用机器学习与深度学习算 法，提供智能决策支持、客户行为分析、自动化任务处理等功能。 接口层通过 RESTful API 和 WebSocket 协议与外部系统进行数据 交互，实现系统与其他业务系统的无缝集成。用户层则通过 Web 端和移动端应用提供友好的用户界面，支持实时数据展示与交互操 作，确保用户能够便捷地使用系统功能。 为确保系 服务单元，便于系统的维护与扩展。 在安全性方面，系统采用多层次的安全防护措施，包括数据加 密传输、用户身份认证与授权管理、以及日志与审计功能。数据加 密传输通过 SSL/TLS 协议实现，确保数据在传输过程中的安全性； 用户身份认证采用 OAuth 2.0 协议，支持多种认证方式；授权管理 则通过基于角色的访问控制（RBAC）机制，确保用户只能访问与 其权限对应的资源。 系统架构中还规划了监控与运维模块，通过 Prometheus 集。这些数据源可能 来自企业内部系统、第三方服务平台或物联网设备。采集到的数据 需要经过初步的清洗和预处理，以去除噪声和冗余信息，确保数据 的质量。 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如 HTTPS 或 MQTT，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。对 于大规模数据的传输，可以考虑使用分布式消息队列（如 Kafka） 来提高传输效率，并实现数据的异步处理和缓冲。 在

SAP、Oracle）、电子表格（Excel、CSV）、数据库 （MySQL、SQL Server）、文档（PDF、扫描件）等结构化与非结 构化数据源，需通过以下技术路径实现高效整合： 1. 协议适配层设计 针对不同数据源特性部署专用连接器： o 数据库类：采用 JDBC/ODBC 标准接口，配置白名单 IP 与 SSL 加密传输 o API 类：通过 OAuth2.0 认证获取 Token，设置请求频率 - 企业节点：工商信息+财务指标+ 处罚记录 - 交易 节点：金额/时间/ 关联方三维特征 - 规则节点：ISA 准则+内部控制 条款 算法部署采用模块化容器设计，各组件通过 gRPC 协议通信， 整体架构满足审计级数据隔离要求（ISO 27001 认证环境）。模型 迭代周期控制在 2 周以内，支持审计准则更新时的热加载机制。 3.3.1 自然语言处理（NLP）技术应用 在审计 典型应用案例中，某央企审计项目通过智能体可视化模块发 现： - 3 个隐藏的关联方循环交易 - 12 笔超过 500 万元的异常大额 支付集中在季度末 - 7 个成本中心的费用报销存在时间戳篡改特征 数据交互协议采用双层缓存设计，确保亿级数据记录下的响应 时间控制在 2 秒以内。审计人员可通过自然语言指令生成定制化分 ” ” 析视图，如 显示近三年研发费用与专利数量的相关性分析 ，系统 自动输出带显著

sg lang, sd, pmml 等 通 用 推 理框架 分布式文件存储 u 公 有 云 分布 式 文 件 存 储 CFS/Turbofs/Goosefsx u 私有化 NFS 协议存储 NAS/CSP 云服务器 u 公有云 HCC 高性能服务器，一键纳管 u 私有化服务器，支持 X86+ARM 统一纳 管 自研行业大模型 u 金融 / 汽车 / 医疗，提升垂类任务性能 可以弹性扩容满足客户需求；支持购买专属并 发； • 限时免费试用（ 2025 年 2 月 25 日 23:59:59 前）； • 兼容 openai 的 API 接口协议，可快速调用体验。 腾讯云 DeepSeek API 服务调用——安全、高可用 主要优势 : • 国内率先支持「 DeepSeek 满血版 + 私 域知识管理 + 实时搜索」于一体

于展示数据分析结果和模型预测。通过动态交互，用户可以点击图 表深入查看数据详情，这增强了用户的理解和使用的便利性。 值得注意的是，安全性和性能是前端设计必须考虑的要素。前 端应采用 HTTPS 协议，确保数据传输的安全性。同时，通过合理 的资源加载策略（如懒加载和按需加载），提高页面的响应速度， 提升用户的访问体验。 总之，前端设计在人工智能大模型 SaaS 平台中承载着用户与 系统交 数据的安全性也需要特别重视。后端设计中应实现用户身份验 证和授权机制，确保只有合适的用户能够访问相应的数据和功 能。OAuth 2.0 或 JWT（JSON Web Token）可以作为标准的身份 授权协议。此外，所有敏感数据在存储和传输过程中应采用加密措 施。 在数据处理和模型训练的部分，设计专门的任务调度系统来管 理异步任务，可以选择使用 Apache Kafka 进行消息队列管理，或 使用 高可用性：通过负载均衡和冗余设计，确保数据接口能够在高 并发的情况下稳定运行。 2. 安全性：采用 OAuth2.0 等主流安全认证机制，确保只有经过 授权的用户和系统才能访问接口。此外，数据传输将使用 HTTPS 协议加密，防止数据在传输过程中被窃取。 3. 灵活性 ：模块应支持动态 JSON Schema 生成，以便于用户在 调用接口时灵活指定请求的参数和结构。 4. 监控和日志：实现对数据接口的实时监控，记录接口调用日