AI 云采用框架（AI CAF）是一套指导企业规划、构建和运营人工智能能力的端到端方法论体系。它基于通用云采用框架（CAF），深度融合大模型应用治理与安全合规要求，帮助企业以结构化、可治理、可持续的方式实现从 AI 概念验证到规模化生产的跨越。
AI 战略
- 企业需要制定清晰的 AI 愿景与战略定位，明确 AI 能力建设和技术应用方向。
- AI 战略制定过程包括五大关键环节：确定愿景与目标、整体规划、场景筛选、落地执行和效果评估、战略监控与迭代。
- AI 应用场景可分为内部提效型、能力进化型、服务优化型和产品创新型。
- 企业应根据“价值-可行性”矩阵对潜在应用场景进行选择和优先级排序。
- 构建“事前-事中-事后”的应用价值评估机制，并采用差异化的指标体系进行精准衡量。
AI LANDING ZONE
- AI LANDING ZONE 是企业上 AI 的基础设施层，提供安全、稳定、高效的 AI 环境。
- 资源规划包括多账号体系、MaaS/PaaS/IaaS 三层平台资源配置，以及通过资源组与标签实现精细化治理。
- 财务管理通过预算控制、成本归属和多维度的成本追踪，实现“控风险、明责任、助决策”。
- 网络规划需考虑数据采集、模型训练和模型推理三个阶段，并采用 VPC 划分、路由设计、跨域互联和安全隔离等策略。
- 身份权限管理通过统一身份认证、基于角色的访问控制和风险控制，确保 AI 资源的安全访问。
- 安全防护通过系统安全、数据安全、网络安全、身份安全、应用安全和产品推荐，构建端到端、全生命周期的安全防护方案。
- 合规审计通过分层合规风险与应对、持续合规策略和审计追溯，确保 AI 系统满足内外部法规要求和风险控制标准。
- 运维管理通过 AI 应用的可观测性框架和智能运维（AIOps），实现高效、智能的自动化运维。
构建 AI
- AI 智能体是指具备感知环境、自主决策和执行行动能力的智能系统，其核心要素包括规划、记忆、工具调用和行动。
- 智能体系统设计需要考虑开发范式（编排式或自主式）、架构（单智能体或多智能体）和开发方式（低代码或高代码）。
- 构建智能体核心内核需要关注规划与推理机制、记忆系统设计和工具调用。
- 提升输入理解能力需要通过意图识别和查询优化技术。
- 提示词工程是关键工程资产，需要结构化设计、版本控制和自动化测试。
- 知识增强通过 RAG 和实时信息获取，让回答更准、更专、更可靠。
- 专属模型定制通过模型后训练，实现企业专属的 AI 能力。
- 数据工程为智能体提供高质量数据燃料，包括数据加工、数据标注、数据管理和数据服务。
治理
- AI 治理需要遵循卓越架构框架（Well-Architected Framework）的五大支柱：安全、稳定、效率、成本、性能。
- AI Well-Architected Framework 涵盖的五大支柱在生成式 AI 时代需要结合 AI 的特性进行延展。
案例
- 案例一：某全球运动服饰企业通过 AI LANDING ZONE 解决了 AI 业务的治理难题，实现了资源管理优化、身份权限统一、财务分账精细化和合规审计标准化。
- 案例二：某新势力汽车品牌通过 AI LANDING ZONE 构建了智能驾驶训练平台，实现了效率提升、成本优化、安全增强和运维简化。
