数据源配置统一托管 账号密码，数据库地址，连接池大小，超时 参数 • 密文存储 应用运行时内存解密 • 双层权限管控 Nacos加密配置及解密权限 • 帐密全托管 数据库账号全托管，无需人工介入 • 运行时无损轮转 存量连接优雅切换，异常保护 • 0代码改造 配置化接入 Druid Connection 数据库 KMS MSE Nacos控制台 mse-extension( with kms plugin ) 1.绑定凭据 8.凭据轮转 7.创建连接 12.优雅切换/异常保护 0.账号密码托管 6.初始化 11.刷新 4.查询配置 10.变更回调 2.发布加密配置 9.更新加密配置 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 Agent Agent = Model + Prompt + MCP Tools 工具调用 存量业务接口快速转化 Agent侧MCP工具代理 MCP 是AI应用连接业务系统的桥梁，是AI最终是否业务提效的关键所在 MCP Registry：存量接口转化&MCP管理 1.【存量业务 API 接口转化】 • API接口元数据手动注册到Nacos • 通过Higress转为MCP

技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成 一些高端的云服务实例可以提供数百、数千甚至数万数量级的CPU、GPU核服务能力；另一 方面，为满足大数据、数据库、3D视频处理在内的一些单核敏感型业务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果，大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 Engine等3D引擎的运行，也 需要可靠的的多线程并发能力，支持多玩家同步时的后台任务处理和AI推理。游戏业务的周 期特性对于资源的弹性伸缩能力要求极高。此外，玩家数据的记录也涉及频繁的写操作，需 要保持长连接、低时延的计算、存储服务。当前的游戏业务还广泛使用到数智驱动，利用AI 加速对玩家行为进行实时分析并提供个性化推荐。 存算分离架构带来网络、存储性能压力：在大数据、数据库场景中，存算分离架构使计算节

刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往 经验的超越。 1.1.4 知识分布式隐式表示 事件的更本质规律，启发新的思路。 应急知识分布于模型的海量参数中，这种统一 的数值表示形式，使得来自不同学科、不同领域、不 同类型的知识在同一个数值向量空间进行分析成为 可能，打破了传统知识壁垒，有利于知识的连接和 融合，促进了应急知识的创新。相比较于知识的符 号化表示，数值表示的知识能反映更复杂、更细微 的事物本质及其变化规律，能通过数值空间的向量 操作来完成特定知识任务，这使得应急知识的应用 能超越过往经验。根据新的应用场景进行适应性调

l、CSV）、数据库 （MySQL、SQL Server）、文档（PDF、扫描件）等结构化与非结 构化数据源，需通过以下技术路径实现高效整合： 1. 协议适配层设计 针对不同数据源特性部署专用连接器： o 数据库类：采用 JDBC/ODBC 标准接口，配置白名单 IP 与 SSL 加密传输 o API 类：通过 OAuth2.0 认证获取 Token，设置请求频率 限制（如≤500 次/分钟） 持自然语言指令到审计程序的自动转换。重点开发异常交易识别、 风险指标计算、底稿生成三类核心功能模块，开发周期为 4 周，需 同步输出 API 接口文档。 2. 数据对接层实现：通过 ETL 工具连接企业 ERP、财务系统等 数据源，开发数据清洗与标准化组件。针对审计场景设计字段 映射规则（例如凭证号、科目代码的跨系统匹配），开发周期 为 3 周。测试阶段需验证 10 万条以上样本数据的处理准确率 ）和模拟用户终端 2. 冒烟测试：验证基础数 据流能否完整跑通，重点检查异常数据（如缺失字段、特殊字符） 的容错处理 3. 性能调优：通过 JMeter 进行压力测试，针对高并发 场景优化数据库连接池配置（如 HikariCP 参数调整） 4. 安全验 证：执行渗透测试，包括 SQL 注入检测、模型 API 的 DDOS 防护 测试，确保符合 ISO 27001 标准 最后进行为期 2

在算间网络方面依然占据优势。这些地区算力中心分布密集，网络 带宽大，能够实现算力中心之间高效互联，满足大规模数据传输和 算力调度的需求。另外，四川、安徽等交通枢纽省份优势凸显，地 理位置优越，通信网络覆盖广泛，能够有效连接东西部地区的算力 中心，促进数据的流通和算力协同，在算间网络方面也表现出色。 综合算力指数 27 来源：中国信息通信研究院 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10 4.算内网络 方面，推动高性能、大容量新型存储技术发展，鼓励部署更先进的 分布式存储、全闪存阵列、海量冷存储介质，提升“存力”能效比和 密度；突破存储技术瓶颈，研发下一代高速存储介质及更高效的存 储管理软件。运力方面，构建“高带宽、低时延、全连接”的运力网 络，持续建设 400G/800G 及更高速骨干网；推动全光网络在算力中 心互联（DCI）和边缘侧应用的深度覆盖和性能提升。加速推进“算、 存、网”一体化协同发展，在规划、建设、运营层面充分考虑三者协 区域内固定带宽平均下载速率 移动带宽平均 下载速率 区域内移动带宽平均下载速率 算间网络 国家级互联网 骨干网直联点 数 区域内国家级互联网直联点数量 综合算力指数 42 省际出口带宽 连接不同省份网络之间的数据传输通道的带宽容 量 重点站点全光 交换（OXC） 部署率 区域内已部署全光交换（OXC）的重要站点数与 光传送网重要站点数之比 算力中心间网 络质量 算间网络质量包括省内、省间算力中心间的网络

- GPU 集群规模： 建议使用至少 8 台 NVIDIA A100 服务器，每台配备 8 块 GPU，以 支持大规模分布式训练。 - 网络拓扑：采用 InfiniBand 或高速以太 网连接，确保低延迟、高带宽的通信性能。 通过上述策略和配置，我们能够显著提升模型训练的效率和扩 展性，确保在大规模数据集和复杂模型场景下的高性能表现。 3.4 模型评估与优化 模型评估与优化是确保 install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "app.py"] 在网络配置方面，确保服务器具有稳定的网络连接，并配置防 火墙规则以保护服务安全。同时，建议使用 Nginx 作为反向代理服 务器，负责负载均衡和 SSL 证书管理，确保推理服务的高可用性和 安全性。 最后，部署完成后需进行环境测试，验证 FP32 模型量化为 INT8 模型， 可以在几乎不损失精度的情况下大幅提升推理速度。  模型剪枝：通过移除模型中冗余的神经元或连接，减少参数数 量，从而降低计算复杂度。剪枝后的模型不仅推理速度更快， 还能减少内存需求。  层融合：将多个连续的卷积层或全连接层合并为一个操作，减 少计算过程中的内存访问次数，提升计算效率。 此外，优化推理服务的内存管理也是关键。建议采用以下策 略：

节，预测可能出现的延迟或中断，并自动调整采购计划，确保生产 的连续性。 最后，商务 AI 智能体还支持与现有企业系统的无缝集成，无 论是 ERP、CRM 还是财务系统，智能体都能够与企业现有的 IT 架 构无缝连接，确保数据的实时同步和流程的自动化。通过 API 接 口，智能体可以与其他第三方应用进行数据交换，进一步扩展其功 能和应用场景。  实时数据分析与可视化  自动化商务任务执行  自然语言处理与智能交互 效稳定运行的核心机制。负载均衡通过动态分配请求到多个服务器 或计算节点，避免单一节点过载，从而提升整体系统的响应速度和 处理能力。常见的负载均衡策略包括轮询、加权轮询、最少连接数 和基于性能的动态分配。例如，轮询策略将请求平均分配到所有可 用节点，而最少连接数策略则优先将请求分配给当前连接数最少的 节点，以实现资源的优化利用。 容错机制则通过冗余设计和故障检测与恢复策略，确保系统在 某个组件或节点发生故障时仍能持续提供服务。常见的容错手段包 为了更直观地展示负载均衡与容错机制的效果，以下是一个简 单的性能对比表格： 策略 平均响应时间（ms） 故障恢复时间（s） 系统可用性（%） 无负载均衡 500 60 90 轮询负载均衡 300 30 95 最少连接数 250 20 98 主备切换容错 280 10 99.5 通过上述方案和数据的对比可以看出，负载均衡与容错机制在 提升系统性能和可靠性方面具有显著效果。在实际应用中，应根据 具体业务需求

习并适应业务需求。这意味着用更新的人工智能技术来改善机器人流程自动 化，并从预先编程发展为智能决策。 就保险行业而言，以上转变带来的最明显效益将体现在客户服务上。智能的 端到端解决方案可以将前端和后台连接起来。例如，它会让客服访问相关的 客户数据，或者为索赔处理人员提供建议。这一解决方案将为客户创造无摩 擦的体验，在任何时间、任何设备上提供同样高质量的客户服务。 保险公司预计，人工智能将在未来

功能模块扩展：可以根据业务需求灵活添加新的功能模块，如 新的视频分析算法或用户交互界面等。 为了详细建立可扩展性的评估指标，可以设计如下表格： 指标 描述 目标值 系统最大并发用户数 能够同时处理的最大用户连接数 1000+ 数据处理吞吐量 每秒处理的视频数据帧数 200+ FPS 存储拓展能力 单个存储单元可扩展的最大容量 10TB+ 功能模块数 可配置的独立功能模块最大数量 20+ 通过上述分 模型将 自动调整预测策略，以强化该区域相关的安全监控。 在实施潜在威胁预测时，可以采取以下步骤：  实时监测部署：在关键区域（如公共场所、交通枢纽等）部署 高清摄像头，并与 AI 分析系统连接。  动态模型更新：根据实时数据反馈，定期更新和训练预测模 型，尤其是在发生大规模事件（如节庆、体育赛事）之前。  风险评估报告：定期生成潜在威胁风险评估报告，提供给相关 部门，确保他们在实际应对中具备足够的信息支持。 N）、长短时记忆网 络（LSTM）等，以支持多种复杂场景下的视频分析。 在系统架构设计阶段，要确定系统的整体架构，包括数据采集 模块、数据存储模块、智能分析模块和用户界面模块。各模块之间 的连接方式、数据流向以及技术选型都需详细规划。以确保各模块 间的高效协同，系统架构可以用如下图示表示： 接下来，进行数据采集和预处理是系统的核心环节，该阶段需 部署高质量的视频监控设备，在公共场所进行实时数据采集，并利

方式。同时，模块应提供详细的日志记录和监控功能，便于开发人 员进行故障排查和性能优化。 在实现过程中，可以采用以下技术栈： - 后端开发语言：Python、Java、Scala 等 - 数据库连接：JDBC、ODBC、SQLAlchemy 等 - Web 数据抓取：Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等 - 流处理框架：Kafka、Flink、Spark Streaming 障和性能 瓶颈。 网络通信的优化同样不可忽视。通过减少网络延迟和数据传输 量，可以提升系统的响应速度。常用的方法包括：使用压缩算法减 少数据传输量；通过 HTTP/2 协议或多路复用技术减少连接建立的 开销；以及采用 CDN 加速静态资源的访问。此外，合理设置超时 时间和重试策略，避免因网络不稳定导致的性能问题。 最后，定期进行性能测试和压力测试，能够帮助发现并解决潜 在的性能问题 晰定义。例如，在自动驾驶场景中，状态空间可以包括车辆位 置、速度、周围车辆信息等，动作空间则包括加速、刹车、转 向等。 2. 算法框架搭建：基于选定的算法，搭建神经网络或决策树等模 型结构。对于 DQN，需设计全连接神经网络或卷积神经网络 （CNN）来近似 Q 值函数。对于策略梯度方法，需设计策略 网络和价值网络。以下是一个 DQN 的网络结构示例： 3. 参数初始化：对模型参数进行初始化，通常使用随机初始化或