

## 一、引言：为什么私有化部署成为企业级Agent的“硬约束”？

在AI Agent加速落地的2026年，企业级智能体已从概念验证全面进入工程化落地阶段。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将集成AI智能体；IDC数据显示，2025年中国活跃企业智能体已接近200万个。然而，对于金融、政务、军工、能源等关键行业的企业而言，引入AI Agent面临着不容忽视的刚性约束：核心业务数据不能离开企业内网。

这一约束来自三个层面：一是数据主权，金融、政务等行业的核心业务数据受法律法规严格保护，任何形式的云端传输都存在合规风险；二是供应链安全，国资委“79号文”要求的2027年底央企信创全覆盖已进入冲刺期，关键行业替代窗口正在快速收窄；三是审计合规，所有业务流程必须可追溯、不可篡改。

行业调研显示，73%的企业将数据主权列为AI部署的首要考量。据行业数据显示，2026年中国大模型市场规模预计突破700亿元，其中私有化部署占比预计达63%。区别‌于公有云调用，“AI私有化”是将开源大模型或商业授权大模型，部署在企业自有服务器、私有云或本地机房内，所有业务数据、运行日志均留存于企业内网，实现模型独立运行、数据自主管控，全程不涉及数据外泄。

## 二、“私有化底座+非侵入式执行”的整体架构设计

要实现“数据不出域”的私有化部署，需要从架构层面进行系统性设计。当前主流企业架构倾向于 **“私有化底座+非侵入式执行”** 的方案，其核心逻辑是将大模型推理、知识库检索与执行引擎全部部署在信创私有云内。架构设计遵循以下原则：控制权收拢——所有指令分发与权限控制由企业内网的Agent管理中心统一调度；执行端隔离——通过具备RPA能力的Agent执行引擎，模拟人工操作，避免直接修改老旧系统的底层代码。

### 2.1 全栈私有化部署架构

真正的私有化部署要求所有核心组件均部署在企业自有服务器上，与公网完全隔离。实在Agent的全栈私有化架构包含以下层级：

| 部署层级 | 包含组件 | 部署要求 |
|----------|----------|----------|
| **模型层** | TARS流程垂直大模型（百亿级参数） | 部署在私有GPU服务器，不依赖任何公有云API调用 |
| **感知层** | ISSUT智能屏幕语义理解引擎 | 安装在业务终端，负责实时解析屏幕画面 |
| **执行层** | Agentic RPA执行器 | 安装在Windows/信创终端，执行具体操作 |
| **控制层** | Agent控制器 + 任务调度中心 | 集中管理Agent实例，支持高可用集群 |
| **数据层** | 审计日志库 + 流程仓库 + 留痕存储 | 使用企业自有的数据库和对象存储 |

TARS大模型全面支持私有化部署，支持多种部署、调用方式，私有化部署确保信息安全。TARS大模型最低可运行在单张NVIDIA T4（16GB显存）或国产AI卡上，纯执行场景甚至无需GPU。

### 2.2 网络隔离方式

根据不同场景的安全等级，私有化部署支持多种网络隔离方式。对于政务内网、军工内网等与互联网无连接的环境，可部署为完全物理隔离，禁止任何外部通信。对于企业私有云环境，通过VPN或专线访问，与公网实现逻辑隔离。对于既需私有化保障又需有限访问外部服务（如更新知识库）的场景，采用控制层私有化+选择性外部访问的混合模式。

## 三、大模型本地化：TARS大模型的私有化部署能力

私有化部署的核心技术挑战在于大模型本身能否在企业的本地环境中独立运行，而不依赖任何公有云服务。实在Agent搭载的TARS流程垂直大模型，从设计之初就支持全栈私有化部署。

### 3.1 模型私有化技术架构

实在智能面向垂直行业领域自主训练的TARS大语言模型，在垂直行业的千亿级高质量Tokens上进行训练，完整复现、改进了大型语言模型训练的Pre-train、SFT和RLHF三个阶段，并在语言理解、指令跟随等方面取得良好效果。TARS大模型的核心技术创新在于“垂直化预训练”，其训练语料高度聚焦于企业实际业务流程——从SAP、用友、金蝶的ERP操作日志，到钉钉、企微的OA审批数据，构建了TARS理解企业业务语境的“原生能力”。

TARS大模型可完整部署在企业的自有GPU服务器上，最低可运行在单张NVIDIA T4（16GB显存）或国产AI卡上，不依赖任何公有云API调用，所有AI推理任务在本地完成。私有化部署确保信息安全，模型管理和监控工具配套完善。

在私有化环境中，TARS大模型保留了与云端SaaS版一致的认知能力：任务步骤拆解准确率达84.16%，动作映射准确率达86.87%。这意味着企业即使在内网离线环境中，也能获得与公有云同等水平的智能体认知能力。

### 3.2 混合精度训练与轻量化部署

为解决大模型私有化部署中的算力瓶颈，实在智能攻克了四大技术壁垒：通过混合精度训练技术实现模型精度对齐，构建分布式训练框架支撑超大规模预训练任务，开发多模态适配引擎实现跨模态数据处理，设计轻量化部署方案满足企业级私有化需求。模型量化技术的应用有效降低了模型硬件需求，使TARS大模型能够更轻量地落地企业内部。

### 3.3 多模型开放架构

实在Agent支持企业在私有化部署环境中根据自身需求自主选择不同的模型基座。企业可接入DeepSeek、通义千问、豆包、智谱等主流国产大模型，实现模型层的灵活切换。这种开放架构意味着企业无需被单一模型锁定，可根据业务场景选择最适模型，或在现有模型不足时平滑迁移。同时，大语言模型（LLM）推理、知识库检索与执行引擎全部可部署在信创私有云内，实现完整的数据闭环。

## 四、ISSUT屏幕语义理解：无需API的非侵入式跨系统执行

私有化部署的核心价值在于实现对企业现有信息系统的自动化操作，而金融、制造等领域存在大量老旧系统与国产应用，这些系统往往没有开放API接口。ISSUT（智能屏幕语义理解）技术是解决这一问题的核心技术路径。

### 4.1 ISSUT的技术架构

ISSUT的核心设计理念是“不记坐标、不依赖API，像人类一样‘看懂’屏幕上每个按钮和输入框的业务含义”。技术架构分为三个层次：

**视觉特征提取层**通过轻量级CV模型实时解析屏幕画面，识别按钮、输入框、下拉菜单等可交互元素，同时分析元素的形状、颜色、相对位置关系和层级结构。与传统OCR不同，ISSUT不仅提取文字内容，还构建元素的完整视觉语境。

**语义映射与场景建模层**将视觉特征输入大语言模型，结合当前任务的上下文进行语义推断。例如，当任务指令是“提交请假申请”，在钉钉界面上看到“提交”和“保存草稿”两个按钮时，模型会根据按钮颜色（通常提交为蓝色高亮）、位置（位于表单右下角）以及语言习惯，准确判断点击目标。

**动态操作生成层**基于语义理解结果实时生成操作序列，并通过RPA引擎模拟鼠标键盘事件。整个过程无需预先定义任何UI元素选择器，界面改版后只要业务语义不变，Agent仍能自适应完成操作。

### 4.2 ISSUT在私有化环境中的实测表现

ISSUT技术的抗UI变更能力在私有化环境中尤为关键。企业内部软件界面因信创迁移、系统升级等原因频繁变化，传统RPA依赖控件句柄和坐标硬编码，界面稍有变更就会导致脚本失效。基于ISSUT的功能语义定位，即使按钮移动、颜色变化、文字微调，仍能准确命中目标元素。实测在自研及国产化系统环境中，基于ISSUT视觉融合拾取的准确率可超过99%，长链路任务成功率高达96.2%。这一能力使私有化Agent能够真正适应企业IT环境的动态变化，大幅降低长期运维的隐性成本。

## 五、全栈信创适配：从底层芯片到上层应用

信创环境并非单一的“国产操作系统”，而是从芯片到应用软件的完整技术栈。自动化工具要在信创环境下长期稳定运行，必须在每一层都做到兼容——CPU从Intel迁移到鲲鹏或飞腾，操作系统从Windows迁移到麒麟或统信UOS，数据库从Oracle迁移到达梦或金仓。任何一层存在兼容缺口，整个自动化体系就无法运行。

### 5.1 芯片层

实在Agent已全面完成与国产主流芯片的兼容性认证，涵盖龙芯、飞腾、海光、兆芯、鲲鹏等主流国产CPU架构。在“鲲鹏+昇腾”处理器与统信UOS操作系统构建的国产计算生态中，实在Agent已完成相互兼容认证及适配工作，实现了从底层硬件到上层软件应用的国产环境独立运行。

### 5.2 操作系统层

实在Agent是业界首批全面适配鸿蒙、麒麟、统信三大信创操作系统的国产智能体，目前已在麒麟、统信应用市场及广东省信息技术应用创新综合服务网上架。2026年4月，统信软件正式发布统信桌面操作系统V25，实在智能作为统信软件的长期深度战略合作伙伴，第一时间完成核心产品实在Agent与统信V25的全量适配，推出“国产系统+国产智能体”的全栈信创AI Agent方案。统信V25的磐石架构2.0实现了系统与应用解耦，通过只读保护、原子更新、快照恢复等机制大幅提升稳定性，为实在Agent提供了全栈国产化的可靠运行底座。

### 5.3 数据库与中间件层

在数据库层，实在Agent兼容达梦、人大金仓、OceanBase等国产数据库，支持在信创环境中进行数据持久化存储和业务数据流转。在中间件层，已适配东方通、中创等国产中间件，可灵活适配企业现有IT基础设施。

| 信创层级 | 已适配产品 |
|----------|-----------|
| **操作系统** | 麒麟V10、统信UOS、鸿蒙、openEuler |
| **CPU架构** | 鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、龙芯 |
| **数据库** | 达梦、金仓、神通、OceanBase |
| **中间件** | 东方通、金蝶天燕 |
| **办公软件** | WPS（支持自动化操作） |

凭借全栈信创适配体系，实在Agent已在央国企、核电、公安、金融等上千家政企单位落地，数字员工累计稳定运行数百万小时。

## 六、审计留痕：从数据存储到监管合规的工程保障

私有化部署的另一个核心要求是审计留痕能力——对于金融、政务等强监管场景，业务操作的全链路可追溯是不可妥协的刚性需求。

### 6.1 全链路TraceID追踪

实在Agent内置了全链路追踪机制，每个业务请求从触发到完成携带唯一TraceID，贯穿所有下游调用。每个执行环节产生一个Span，记录开始/结束时间、输入输出参数、错误码以及关联的系统名称。所有Span汇聚成有向无环图（DAG），存储在时序数据库中。审计人员可通过TraceID在1秒内检索完整的执行链路，快速定位业务流程的具体卡点。

### 6.2 WORM不可篡改存储

对于审计日志，实在Agent采用WORM（Write Once Read Many）存储方案，操作日志一旦写入即不可篡改，任何用户（包括管理员）无法修改或删除。关键操作步骤自动截图存证，截图的哈希值可上传至区块链或本地时间戳服务机构，保证截图的真实性和法律效力。

### 6.3 权限管控与角色分离

私有化环境内置完整的RBAC权限管理体系，支持审计员与操作员职责分离。不同角色只能看到权限范围内的数据和操作记录，审计员拥有全局只读权限但无法修改原始数据。这一设计满足《中华人民共和国网络安全法》及等保三级对信息系统审计的合规要求。

## 七、一体化交付方案：从软件私有化到软硬一体机

除软件私有化部署外，实在Agent还提供软硬一体的“一体机”交付方案——服务器硬件、预装操作系统、TARS大模型、实在Agent平台打包交付，插电开机30分钟即可使用，免去企业自行采购服务器和配置环境的部署周期。

### 7.1 产品矩阵

| 一体机型号 | 硬件载体 | 核心配置 | 适用场景 |
|-----------|----------|----------|----------|
| **实在Agent + 华为昇腾一体机** | 昇腾AI服务器（鲲鹏CPU + 昇腾GPU） | TARS大模型（70B）+ DeepSeek基座，全栈信创 | 金融、政务、国企等强合规行业 |
| **惠普Z系列数字员工一体机** | 惠普Z系列工作站 | 67亿参数TARS模型，Intel酷睿Ultra，本地NPU | 部门级、团队级轻量私有化部署 |
| **摩尔线程训推一体机** | 摩尔线程MTT S4000智算加速卡 | 支持模型训练、微调、推理 | 需要定制化模型的企业 |

### 7.2 华为昇腾一体机的技术突破

2025年全国两会期间，“人工智能+”战略再次成为国家战略部署的重要方向。作为国产开源大模型领域的标杆企业，DeepSeek实现与国际领先闭源模型的技术指标对标；昇腾AI基础软硬件平台构建起自主可控的算力底座。基于昇腾AI基础软硬件平台与DeepSeek基座模型，实在智能仅用1.5个月便完成自研TARS大模型的全栈迁移适配，成功攻克四大技术壁垒。实在智能构建起“1+N”智能决策系统架构，以TARS大模型为核心基座，通过Agent智能体实现多场景业务赋能。全自主可控的“实在Agent+DeepSeek+昇腾一体机”公开亮相，标志着国产AI技术生态进入规模化发展新阶段。

### 7.3 一体机 vs 软件私有化：选型对比

| 对比维度 | 一体机方案 | 软件私有化方案 |
|----------|-----------|--------------|
| 部署方式 | 插电即用，30分钟完成 | 企业自行准备环境，需1-2周部署 |
| 硬件投入 | 一体机采购费用（含硬件） | 企业自备服务器（已有可复用则成本更低） |
| 性能保障 | 出厂预调优，开箱即达最优 | 需自行调优，依赖企业技术能力 |
| 信创合规 | 全栈适配，认证完备 | 需企业自行完成适配和认证 |
| 扩展灵活性 | 受限于一体机规格 | 灵活，可弹性扩展 |

### 7.4 权威认证体系

实在Agent已获得多项国家级和行业级权威认证：中国信通院可信AI智能体平台与工具评估最高评级5级；全球软件成熟度CMMI-5级认证；TARS大模型完成国家网信办模型及算法双备案。TARS大模型还通过“昇腾AI基础软硬件平台以及昇思MindSpore框架原生技术认证”和“AI框架昇思MindSpore相互兼容性技术认证”两项关键技术认证。这一系列权威认证为私有化部署方案的合规性提供了有力保障。

## 八、客户实践验证

私有化部署的技术方案最终需要落实到业务实践中来验证其价值。以下是实在Agent私有化方案在多个行业客户中已验证的真实落地效果：

**金融行业**：某头部城商行采用实在Agent私有化部署方案，应用于财务报表自动核对与银企对账。所有操作数据在行内本地处理，准确率达到99.2%，每月释放5名财务人员。全链路留痕记录满足了金融监管对操作可追溯的刚性要求，适配信创环境下的国产操作系统与数据库。

**政务领域**：某省级政务云平台部署实在Agent，实现跨部门数据自动填报。业务流程全程在政务内网完成，不触发任何外联请求，符合分保/等保三级安全要求，每月节省200+人天。

**央企集团**：2026年5月，中国邮政集团重庆分公司发布RPA私有化部署项目采购结果公示，实在智能成为第一成交候选人，有力验证了实在Agent在大型央企私有化部署场景中的工程化落地能力。

**军工配套**：某军工配套企业使用实在Agent私有化版本，打通了涉密网内的多个孤立系统，成功通过国家保密局测评。TARS大模型在企业内网服务器上完全离线运行，所有AI推理任务在本地完成，不触发任何外联请求，满足分保/等保三级安全要求。

## 九、总结与展望

对于数据高敏感行业，云端AI服务能力再强大也无法越过合规红线。支持私有化部署的企业级Agent解决方案，通过“私有化底座+非侵入式执行”的架构设计、全栈信创适配体系、大模型本地化能力以及灵活的多形态交付方式，实现了以下核心价值：**数据绝对可控**——数据不出域，模型完全离线运行，满足数据主权刚性要求；**审计全程可追溯**——TraceID全链路追踪+WORM不可篡改存储，满足监管合规审查；**信创全面适配**——覆盖芯片、操作系统、数据库、中间件、应用五层技术栈，实现全栈自主可控；**交付灵活可选**——从轻量软件部署到一体化硬件，覆盖多层次场景需求。

未来，随着信创替代窗口的进一步收窄和企业自主可控意识的持续增强，私有化部署将成为企业级AI Agent的主流交付形态，具备完整私有化能力的技术方案将成为企业数字化转型的核心基础设施。


在AI Agent加速落地的2026年，企业级智能体已从概念验证全面进入工程化落地阶段。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将集成AI智能体；IDC数据显示，2025年中国活跃企业智能体已接近200万个。然而，对于金融、政务、军工、能源等关键行业的企业而言，引入AI Agent面临着不容忽视的刚性约束：核心业务数据不能离开企业内网。

数据不出域的技术实现：支持私有化部署的企业级Agent解决方案解析

云计算

人工智能

安全

企业级AIAgent私有化部署方案，针对金融、政务等关键行业数据不出域的核心需求。通过“私有化底座+非侵入式执行”架构，将TARS大模型、ISSUT屏幕语义理解引擎全栈部署于企业内网，实现模型离线运行、数据自主管控。该方案已完成全栈信创适配，提供从软件到软硬一体机的灵活交付，内置全链路审计留痕，满足数据主权、供应链安全与监管合规的刚性约束。

网络安全

数据存储

对象存储

服务器

公有云

数据流

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中间件

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