Nacos3.0架构 安全零信任&AI Registry Nacos PMC 2025/07/10 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 柳 遵 飞 （ 翼 严 ） CONTENT 目录 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 01 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos Registry & MCP Router 03 Nacos 3.0 未来规划演进 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 基于Nacos内核安全零信任架构，结合KMS实现的数据库帐密轮转解决方案 Nacos3.0 应用安全：数据库账号密码轮转解决方案 Part 3 Nacos 3.0 AI Registry 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 构建AI Agent应用的通用范式 Model Provider User Ask Response Prompt Model

，软件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI SaaS（Software as a Service）平台的建设尤为重要。本文旨在通过分析市场需 求、技术现状及未来趋势，制定一套切实可行的大模型 SaaS 平台 设计方案。此方案将为企业和开发者提供灵活、高效且易于集成的 人工智能服务，满足各行业对智能化解决方案的迫切需求。 首先，随着企业对智能技术依赖程度的加深，迫切需要一种便 捷易用的工具，使其能够快速实现人工智能应用的落地。大模型 SaaS 平台 能够处理海量数据、提供深度学习和自动化功能，以提升创新 能力和市场竞争力。  中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 SaaS 平台 的需求巨大。这类企业需要低成本、易于使用的解决方案，以 便迅速实现数字化转型。简化的操作流程和灵活的定价模式是 吸引这部分客户的关键。  教育和研究机构 高校和研究机构在教学、科研及知识创新过程中也表现出对 AI 技术的强

重要。开发语言的选择直接影响项目的开发效率、维护成本以及最 终的运行性能。首先，考虑到智能体通常需要处理大量的数据和复 杂的逻辑，Python 因其丰富的库生态系统（如 TensorFlow、PyTorch 等）和易于上手的特性，成为机器学习领 域的首选语言。Python 不仅支持快速原型开发，还能够通过 Cython 等工具进行性能优化，满足高效计算的需求。 然而，对于需要更高性能和更低延迟的场景，C++是一个不错 果团队对某一语言有较高的熟练度，可以减少学习成本并加快开发 进度。同时，项目需求如跨平台支持、可扩展性和维护性也应纳入 考虑范围。 以下是一个简要的对比表格，帮助决策： 语言 优势 适用场景 Pyth on 丰富的库支持，易于上手 快速原型开发、数据分析和建模 C++ 高性能，底层控制能力强 性能敏感模块、核心算法开发 Go 强大的并发支持，简洁的语法 分布式系统、并发任务处理 通过综合考虑以上因素，可以制定出适合 LTP（语言技术平台）进行更复杂的语言学分析。 在智能体与外部系统的交互中，API 的设计与实现是不可忽视 的。Flask 和 FastAPI 是两个常用的 Web 框架，用于构建 RESTful API。Flask 轻量且易于扩展，适合小型项目；而 FastAPI 则提供了 更高的性能，并内置了自动生成 API 文档的功能，适合中大型项 目。为了确保 API 的稳定性和可扩展性，建议在开发过程中使用 Swagger

主要功能 优势 Cyclon e 激光扫描 软件 点云处理与建模 高精度处理，适合复杂环境 软 件/工 具 类型 主要功能 优势 ReCap 激光扫描 软件 点云数据整理与三维建模 易于与其他 Autodesk 产品兼容 AutoC AD 三维建模 软件 精细建模、3D 绘图 广泛使用，强大的绘图功能 Sketch Up 三维建模 软件 简化建模、快速渲染 用户友好，适合快速概念模型 断迭代和优化的过程中，用户需求的变化也是我们需要重点关注 的，确保系统能够灵活适应新的应用场景。 2.3.3 展示层 展示层是系统架构中用户直接交互和获取信息的重要组成部 分，其主要功能是将后端数据和分析结果以直观、易于理解的方式 呈现给用户。为了满足不同用户群体的需求，展示层应具备灵活性 和可扩展性，支持多种交互方式和设备。 在展示层的设计中，考虑到系统的用户群体包括铁路运营管理 人员、工程师、决策者以及市民等，采用多层次、多维度的展示形 存在，这就要求我们对数据进行统一的格式转换，以保证后续处理 和分析的有效性。 首先，需要明确目标数据格式。根据具体应用场景的需求，通 常选择如下几种格式进行转换：  CSV（逗号分隔值）：广泛用于存储表格数据，易于阅读和处 理，适合数据的导入和导出。  GeoJSON：常用于地理信息系统（GIS），能够有效存储地 理空间信息。  XML（可扩展标记语言）：适用于结构化数据存储，便于数 据的描述和共享。

靠经验驱动，无法快速适应复杂变化 · 难以扩展，效率低，智能化程度受限 1. 人工智能民主化： Al 技术触手可及 · 简化使用：通过用户友好的界面和预训练模型，大语言模型使得 Al 技术更加易于获取和使用，即 使是没有深厚编程背景的能源专业人士也能轻松应用。 2. 解耦合开发与应用场景 · 灵活性增强： 大模型的架构允许开发者不必深入了解每个具体业务场景的复杂性，即可快速构建 适用的应用程序。

等工具进行数据采集。Postman 适用 于调试和测试 API 接口，而 Requests 库则适用于编写 Python 脚本进行自动化数据采集。通过 API 接口获取的数据 通常为结构化数据，易于后续处理。 3. 数据库导出工具：对于存储在数据库中的数据，可使用 SQL 查询工具如 MySQL Workbench、pgAdmin 等，结合 SQL 语 句进行数据导出。对于大规模数据，建议使用 它决定了知识库与模型之间的数据流动效率和运行稳定性。首 先，API 接口需要具备高可用性和低延迟特性，确保在复杂业务场 景下依然能够稳定运行。为了实现这一目标，建议采用 RESTful API 架构，因其具有易于理解、扩展性强和跨平台兼容性好的特 点。 API 接口的核心功能包括数据获取、数据更新和模型调用。具 体设计如下： 1. 数据获取接口 该接口用于从知识库中检索数据，支持多种查询方式，如基于 Notation）作为主要的数据交互格 式。JSON 以其轻量级、易读性和广泛支持的特性，成为现代 API 设计中的首选格式。 JSON 格式的设计应遵循以下原则： - 结构清晰：采用分层结构，确保数据易于解析和扩展。 - 字段标准化：定义统一的字段命名规范，避免歧义。 - 兼容性强：支持多种数据类型（如字符串、数字、布尔值、数组 和嵌套对象）。 以下是一个典型的数据交互示例，展示了知识库向 AI

大模型视频智能挖掘应用方案中，用户友 好性是确保系统广泛使用和用户高效操作的关键因素。用户友好性 不仅影响用户对系统的接受程度，还直接关系到操作的效率和数据 分析的精确性。因此，在设计时必须从多个方面考虑用户体验，确 保系统易于使用且符合用户习惯。 首先，系统界面应具备直观性，用户可以轻松找到所需功能。 界面的布局需要合理，避免复杂的层级结构或冗余的选项，使得用 户在进行日常操作时能快速上手。可以采用以下设计原则： 合适的编码方式，并考虑到网络带宽的承载能力。 设备选择的标准可以参考以下表格： 设备类型 主要优势 适用场合 不足之处 网络摄像头 高清画质、远程访问 大多数公共场所 成本相对较高 模拟摄像头 成本低、易于维护 预算有限区域 画质一般 云台摄像头 全方位监控能力 动态监控场合 可能需要更多的带宽 热成像设备 夜视与温度检测能力 夜间监控与火灾预警 成本较高 最终，综合考虑各种视频监控设备的特点和系统的实际工作需 为确保这些软件工具能够有效集成到公共安全系统中，考虑以 下因素：  性能：软件工具的处理速度与准确性。应选择能够处理高流量 长视频的工具，并优化至满足实时分析的需求。  扩展性：软件工具是否易于扩展，能够随着需求的变化而进行 模型更新或新功能的添加。  社区支持与文档：优秀的支持社区和详细的文档可以显著降低 使用过程中的学习成本和开发时间。  易集成性：所选工具是否能够与现有的硬件系统及其他软件工

为了进一步提升模型的实用性和可操作性，DeepSeek-R1 大 模型还集成了可视化工具和用户友好的交互界面。通过这些工具， 用户可以直观地查看和分析模型的预测结果，并根据需要进行调整 和优化。这种设计使得模型在实际应用中更加易于管理和维护，提 高了用户的满意度和使用体验。 2.1 模型架构 DeepSeek-R1 大模型采用了一种创新的混合架构，结合了 Transformer 和 Graph Neural Network 进行灵活的组织和展示。例如：  施工阶段：基础施工、主体结构、装饰装修等  材料类型：混凝土、钢筋、木材、玻璃等  工序：土方开挖、模板安装、钢筋绑扎等 这种多维度的管理方式使得工程量清单更加清晰和易于理解， 便于项目管理人员进行有效的资源分配和进度控制。 DeepSeek-R1 还具备与 BIM（建筑信息模型）系统的无缝集 成能力，能够直接从 BIM 模型中提取工程量数据，并进行实时更 DeepSeek-R1 大模型的总体满意度达 到了 85%，其中，模型在提高工程造价计算效率方面获得了 90% 的好评，特别是在处理大规模数据和复杂计算场景时，表现尤为突 出。用户普遍反映，模型的操作界面友好，易于上手，且能够快速 准确地提供决策支持，极大减轻了工作负担。 为了更直观地展示用户反馈，以下列出了几个关键指标的用户 满意度评分：  模型准确性：88%  用户界面友好度：87%  响应速度：86%

可能是因设备故障、记录错误或数据传输问题等多种原因导致的。 因此，首先应对缺失值进行分类，以制定相应的处理策略。 1. 删除缺失值：对于缺失值较少的情况，可以考虑直接删除包含 缺失值的记录。这一方法简单、易于实施，但在缺失值较大时 可能导致信息的损失。 2. 插补法：如果缺失值较多，简单删除可能不适用，此时可以考 虑使用插补法。插补法可以分为多种策略，包括： o 平均值/中位数插补：对数值型数据，可以使用各列的均 计算能力：提供足够的计算资源，使其能够进行复杂的推理和 分析。  模型管理：支持模型的版本管理与更新，使其能够随着数据变 化而不断优化。 应用层则是最终为用户展示结果的部分。这一层集中于将 AI 模型的推理结果以易于理解和操作的方式呈现给不同类型的用户， 包括运营管理人员、技术维护人员和普通乘客。要实现友好的用户 体验，需关注以下几点：  界面设计：应简洁明了，支持多种设备访问，包括 PC 端和移 动端。 户交互界面应实现直观的操作流，为用户提供友好的视觉体验和高 效的信息获取方式。 首先，前端界面应采用响应式设计，确保在不同设备（如 PC、平板、手机）上的良好适配性。主界面应以简单易懂的模块化 布局展示，易于导航和操作。用户登录后，可以快捷地访问以下主 要功能模块： 1. 实时信息查询：用户能够快速获取列车运行状态、到达和发车 时间、车辆拥挤度等实时信息。 2. 票务服务：用户可以在线购买、退票，查询票价，并查看乘车

需要检查数据质量、标注准确性或是否存在过拟合等问题。通过这 种问题的识别和解决，可以不断提升模型的泛化能力和鲁棒性。 最后，考评结果分析应形成具体的报告，包括主要发现、改进 建议和后续行动计划。报告应具备清晰的逻辑结构和易于理解的语 言，以便相关人员能够快速掌握分析结论并采取相应的改进措施。 通过持续的考评结果分析和优化，人工智能数据训练系统的性能和 效果将不断提升，最终实现预期的目标。 6.4 考评报告生成 择以图表和关键指标为主的简洁版报告。系统支持对报告内容进行 自定义编辑，用户可以在基础模板上添加或删除特定模块，以适应 不同场景的需求。 在报告生成过程中，系统将自动引入可视化工具，将复杂的数 据转化为易于理解的图表和图形。例如，通过柱状图、折线图、雷 达图等形式展示各指标的得分情况，通过热力图展示不同维度的对 比结果。此外，系统还支持对考评结果进行趋势分析，生成历史考 评数据的对比图表，帮助用户了解模型性能的长期变化情况。