本报讯 （记者谢岚）
当前，各类AIAgent（智能体）带来的多轮交互、重复推理与工具调用，使企业“AI账单”持续攀升，运行风险与治理压力也随之上升。企业从单纯关注模型能力，开始转向更加审慎地评估成本是否可控、调用是否安全、责任是否可追溯。
针对这一趋势，日前，网宿科技升级边缘AI网关，推出“Auto智能路由”和“Fusion多模型融合”双引擎能力，并发布统一AI治理平台UAG（UnifiedAIGovernance），聚焦企业在多模型环境下的智能调用、协同决策与统一治理需求，帮助企业提升AI应用效率，强化成本、安全与责任管控，推动AI走向可持续生产力。
企业面临“三本账”难题
Gartner此前预测，到2027年底，超过40%的AgenticAI（代理式人工智能）项目将因成本失控、业务价值不明确及风险管控不足而被取消。
在实际应用中，模型调用不可见、成本核算不清、风险难以控制、责任难以追溯，已成为企业规模化应用AI的普遍痛点。归根结底，企业需要算清三本账：成本账、安全账和责任账。
此外，多模型策略成为越来越多的企业选择，但不同模型在代码生成、逻辑推理、创意写作等场景下表现各异，模型数量增加后，如何选择、调度与协同成为新的工程挑战。
网宿科技相关负责人表示，“‘一刀切’的单一模型调用，本质上是让静态能力去匹配动态业务需求，简单任务被迫支付过剩算力溢价，复杂任务又受制于单一模型的知识边界与认知盲区。企业真正需要的不是模型的简单堆砌，而是一种因需而变、因场景而异的智能调度范式，以及贯穿全链路的成本与风险可视能力。这正是我们能力升级的出发点。”
构建多模型智能协同中枢
针对上述挑战，网宿科技对边缘AI网关进行重大升级，依托Auto智能路由与Fusion多模型融合双引擎，将边缘AI网关升级为模型能力的协同中枢，让不同模型服务于不同任务，提升AI应用在生产环境中的效率与稳定性。
其中，Auto智能路由可结合业务需求，智能匹配更适合的模型。对于相对简单的任务，系统可优先选择响应效率较高、调用成本更优的模型；对于复杂推理、代码生成等高要求任务，则匹配能力更强的模型，在效率、效果与成本之间实现平衡。
“Auto模式的价值，不仅在于选择更合适的模型，更在于提升整体调用的稳定性和连续性。在复杂业务环境下，系统可根据预设策略进行灵活调度，并在必要时切换其他可用模型，确保业务不中断。”上述负责人介绍道。
如果说Auto解决的是“选哪个模型”的问题，那么Fusion则回答“如何让多个模型更好地协同”这一更深层的命题。
单一模型可能受限于知识盲区、理解偏差或模型幻觉，在高风险业务中，单点判断难以充分满足企业对准确性与可靠性的要求。
“Fusion模式通过‘多模型回答-集中判断-统一输出’的‘多模型协同交叉验证’机制，将可靠性从单点承诺升级为系统保障，构建更全面的分析支持体系，提升复杂问题处理的质量，帮助企业在高风险场景中获得更完整、更可靠的结论，提升业务效率。”该负责人补充道。
让成本可控、安全可管、责任可溯
在模型调用与协同之外，企业还需要一套完整的治理体系来管理日益复杂的AI应用生态。
为此，网宿科技同步发布了UAG统一AI治理平台，将统一接入、成本管控、安全防护和行为审计整合为一体化解决方案，帮助企业实现对模型调用、AI应用和Agent行为的集中治理，让企业AI调用做到控成本、防风险、可追溯。
在成本管控方面，UAG可对接企业现有身份体系，将员工与AIAgent纳入统一身份治理框架，支持每次调用的精确归因和权限管控，同时支持配额管理及超量预警、智能限流。实测显示，整体词元消耗可降低30%-40%。
在安全防护方面，围绕AI调用安全风险，UAG构建了三层纵深防御：在防泄露层面，UAG对各模型API-Key进行集中托管与加密存储，从源头降低泄露风险；在数据与内容安全层面，UAG在边缘侧实时检测提示词注入、违规内容与敏感数据外发等风险，并提供告警、阻断等处置策略；在行为审计层面，UAG全程记录模型、工具调用及相关参数，发现异常及时告警，支持快速溯源与处置。
在责任追溯方面，UAG提供全链路日志与审计报表，从安全溯源、内部追责，到等保、生成式AI安全备案评估及行业监管，企业都能获得清晰、完整的审计依据。
网宿科技此次推出的边缘AI网关双引擎能力和UAG统一AI治理平台，从“智能调用”和“统一治理”两个层面，回应企业在多模型环境下的核心需求：让模型选择更加灵活，让复杂任务协同更加高效，让AI成本更加透明，让安全防护更加前置，让调用责任更加清晰。
未来，随着大模型和AIAgent进一步深入企业业务，网宿科技将持续围绕企业AI应用中的共性难题，持续创新产品能力，帮助企业更高效、更安全、更可持续地释放AI价值。
（编辑 周文睿）
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