Runtime 流量网关 微服务网关 ESB 云原生网关 Kubernetes AI 网关 SOA架构 微服务架构 云原生架构 AI原生架构 垂直架构 单体架构 ？ 伴随软件架构的演进网关形态也在持续进化，K8s 成为统一运维界面，AI 成为流量增长的核心驱动力 AI应用架构组件概览 Higress AI Gateway Higress 通义 DeepSeek LLM(百炼) 手机

生命 2.0 反馈： GPT 输出的文字和文字答案之间的差 距 海量的文字 大语言模型 反馈：世界模型的反馈，学到因果 ! 迭代进化 ! Prompt:Drone view of waves crashing against the rugged cliffs along Big Sur's garay point

设施上的 Kubernetes 集群，并提供一致的管理， 支持对应用、流量、安全、存储、可观测等进行统一管控。 �� 优秀实践分析 04 4.1小鹏汽车 在智能驾驶的竞速赛道上，数据是驱动进化的核心燃料。小鹏汽车，作为中国智能电动汽车的先锋， 其海量车机视频数据的实时处理与分析能力，直接决定了算法迭代与用户体验优化的速度。面对日 均 PB 级数据的切分、转码等预处理挑战，小鹏汽车选择与阿里云弹性计算深度合作，基于第九代企

自动识别、分类和指派反馈 缩短响应时间，改善服务质量 通过以上各项应用，城市轨道交通行业可以在提升客户服务的 同时，优化运营管理，实现可持续发展。在实际应用过程中，通过 持续的数据训练和反馈迭代，AI 大模型能够不断进化，适应用户需 求的变化，从而为乘客提供越来越优质的服务体验。 2.3.1 虚拟客服助手 在城市轨道交通行业中，客户服务智能化是提升用户体验和运 营效率的重要举措。而虚拟客服助手作为人工智能技术在客户服务 。 在总结上述内容时，模型架构设计需关注以下几点要素：  模块化设计，以应对不同应用场景  充分利用历史数据和实时数据  灵活选择模型，以达到最佳表现  建立反馈机制，实现模型自我进化 通过以上设计思路和实施方案，城市轨道交通行业能够有效推 动 AI 大模型的应用，提升整体运营效率与安全性。 4.1.1 深度学习模型 在城市轨道交通行业的 AI 应用中，深度学习模型具有强大的

- 人力投入减少 40%的常规 审计程序 - 差旅成本压缩通过远程智能审计支持 - 培训周期缩短 50% via AI 驱动的实时指导 可扩展性设计 采用模块化架构确保方案持续进化： 1. 数据接口支持主流财务系 统（SAP/Oracle/ 用友等）即插即用 2. 算法模块可独立升级（如更 换风险评分模型） 3. 审计流程组件支持自定义编排 所有目标均设置量化验证指标，例如风险检出率需通过证监会 数据隐私，并建 立审计 AI 应用的行业白名单制度。 10.1 智能审计的长期发展路径 随着人工智能技术的持续演进，智能审计将在未来十年呈现阶 梯式发展路径，其核心驱动力将围绕数据融合、模型进化、人机协 同三大方向展开。以下是可落地的长期发展框架： 技术迭代层面，审计智能体将经历从辅助工具到决策伙伴的转 变。初期阶段（1-3 年）聚焦结构化数据处理，通过 DeepSeek 等 大模

式设计技术，确保用户在各种屏幕尺寸下都能获得良好的使用体 验。 为增强用户的参与感和归属感，可以通过社交功能让用户分享 使用体验、成果或问题，形成用户社区。此外，定期收集用户反 馈，并及时调整平台设计和功能，确保平台不断进化以满足用户需 求。 最后，考虑到用户的安全和隐私问题，我们应在设计上做到透 明、易用。例如，在用户注册和数据处理过程中，能够简洁明了地 告知用户如何保护其数据隐私，以及他们能够控制的数据访问权 在开发周期内长期保持高代码质量，并确保每次迭代发布都能稳 定、顺利地推送至生产环境。 通过以上策略，人工智能行业大模型 SaaS 平台可以实现有效 的迭代优化，确保产品在激烈的市场竞争中不断进化，最大化用户 满意度与业务价值。 8.2.1 定期评估机制 在大模型 SaaS 平台的运作过程中，定期评估机制是确保平台 持续优化的重要环节。该机制通过系统的评估周期，监控和评估平 台的性

此外，持续的系统性能监控和定期评估是必不可少的，这有助 于及时发现问题并进行优化。最后，建立一个跨部门的 AI 应用支 持团队，负责持续的技术支持和系统的迭代更新，以确保 AI 智能 体能够随着业务的发展而不断进化，充分发挥其潜力。 17.3 未来工作方向 在未来的工作方向中，商务 AI 智能体的应用应着重于以下几 个关键领域的深化与扩展。首先，持续优化自然语言处理（NLP） 能力是提升用户体验的核心。通过与用户进行更加自然、流畅的对

在技术实现方面，我们选择了最新的深度学习算法和强化学习 框架，结合大规模数据处理技术，确保了智能体在处理复杂任务时 的准确性和效率。我们还引入了持续学习机制，使得智能体能够在 不断变化的环境中自我优化和进化。此外，通过多轮迭代和测试， 我们对智能体的性能进行了全面的评估和优化，确保其在实际应用 中的稳定性和可靠性。 项目的重要成果之一是智能体的跨平台兼容性。我们通过标准 化接口和协议，使智能体能够无缝集成到不同的应用场景中，如自

数据科学家、软件工程师、造价专家和行业顾问，共同推动技术的 创新和应用。同时，将加强与高校和研究机构的合作，共享研究成 果和最佳实践，促进知识和技术在行业内的传播和应用。通过这些 努力，DeepSeek-R1 大模型将不断进化，为工程造价领域带来更 多的价值和创新。

通过利用这些工具来执行具体的任务，如移动物体、处理数据、生成报告等。工具的选择和 使用取决于智能体的目标和当前的环境条件。 反思总结（Reflection and Summarization）：反思总结是智能体在学习和进化过程 中的重要环节。它涉及对智能体行为结果的评估和分析，以及从经验中学习新知识和技能 的过程。通过反思总结，智能体能够发现其决策和行动中的不足之处，并据此调整其内部 参数和行为策略，以提高其性