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 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 社区活跃度 影响百万开发者 优秀二级 • 2022 开源创新大赛 – 二等奖 • 2023 开源创新榜 优秀开源项目 • 2023 开放原子基金 年度生态开源项目 • 2023 GLCC优秀社区 Nacos 2.0技术架构演进 Nacos 2.0挑战与机遇 功能易用性 安全风险 AI时代 • 构建AI应用部署形态改变 • 原生配置&服务的模型如何支持 AI应用构建，相比微服务时代提 供更易用的产品化功能

的 皙箱中网 智 芎 T 厂 ◎ 物品的互联网 今天 Eh 文 人的智力 工业 3.0 应用电子信息技术， 进一步提高自动化 水平 电力 工业 2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 热力 工业 1.0 创造了机器工 厂的“蒸汽时 代 ” 1970 年代 初 20 世纪 初 18 世纪 末 能楼 字 新 LeCun 2018 图灵奖得 主 世界模型 / 数字孪生：形成迭代闭环，这是 Al 获得生命的关键所在 ! 59/80 生命 1.0 生命 2.0 反馈： GPT 输出的文字和文字答案之间的差 距 海量的文字 大语言模型 反馈：世界模型的反馈，学到因果 ! 迭代进化 ! Prompt:Drone view of waves 菜单栏 工具栏 开发工具栏子栏 EnergyX 1.0 版 本 EnergyX 2.0 版 本 开发工具栏 浙大经验：在专用软件方面，依然需要死磕的精神 67/80 口赵阳博士有十年国内外带软件开发团队经验，具有出色软件架构能力

和微服务架构中，RESTful API 和 GraphQL 各有优 势。RESTful API 适合简单、标准化的接口，而 GraphQL 则适用于 需要灵活查询的场景。为了确保系统的安全性，OAuth 2.0 和 JWT（JSON Web Token）是身份验证和授权的可靠选择。 此外，版本控制工具如 Git 是必不可少的，而 CI/CD（持续集 成/持续部署）工具如 Jenkins 或 GitLab 要包括 API 网关和 WebSocket 两种形式。API 网关负责统一管理外部请 求，提供身份验证、流量控制、日志记录等功能。接口设计需遵循 以下原则： - 安全性：采用 OAuth 2.0 协议进行身份验证，确保接口访问的安 全性。 - 性能优化：通过 API 网关实现请求的负载均衡和缓存，提升接口 响应速度。 - 版本管理：接口需支持版本控制，确保向后兼容性。例如，使 用 查询开销。  负载均衡：使用负载均衡器（如 Nginx）分发数据请求，避免 单点过载。 最后，数据流设计需兼顾数据安全和隐私保护。通过数据加密 （如 AES）、访问控制（如 OAuth 2.0）和隐私保护技术（如差分 隐私）确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，遵循相关法 律法规（如 GDPR）进行数据管理和使用，避免合规风险。 通过上述设计方案，DeepSeek 智能体能够实现数据的高效流

一个大模型解决多个问题 自适应地应对复杂外界环境的挑战 专用人工智能 一事一模型，每个模型完成特定智能任务 解决特定的智能问题 里程碑： ChatGPT 的成 功 AI 1.0 时代 AI 2.0 时代 图像分类 文本分类 信用评估 房价预测 销量预测 客户分群 新闻聚类 广告定向 社区发现 文生图 文生视频 语音与对话 影视与广告 文章报告 问答内容 人像写真 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 经过训 练后，可以生成模 型在回答问题时 经历的思考过程。 推理大模型 ：通过测试时拓展（ Test-Time Scaling ） 、强化学习、蒸

为效果最好的开源模型，阿里巴巴千问系列 模型下载量超过Meta的Llama系列 模型厂商 国家 代表性模型及竞技场排名 是否开放 模型权重 谷歌（Google） 美国 Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21, #1 Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05, #1 不开放 OpenAI 美国 ChatGPT-4o-latest (2025-01-29), #1 o1-2024-12-17

Prometheus、ELK Stack），并通过 DevOps 工具链（如 Jenkins、GitLab CI/CD）实现自动化部署和 持续集 成。此外，系统还实施全面的安全策略，包括身份认证 （如 OAuth 2.0）、权限管理和网络安全（如防火墙、入侵检测系 统），以确保数据的机密性、完整性和可用性。 通过以上技术架构设计，商务 AI 智能体应用服务不仅能够高 效处理海量数据，还能提供智能化、个性化的服务，满足不同业务 在安全性方面，系统采用多层次的安全防护措施，包括数据加 密传输、用户身份认证与授权管理、以及日志与审计功能。数据加 密传输通过 SSL/TLS 协议实现，确保数据在传输过程中的安全性； 用户身份认证采用 OAuth 2.0 协议，支持多种认证方式；授权管理 则通过基于角色的访问控制（RBAC）机制，确保用户只能访问与 其权限对应的资源。 系统架构中还规划了监控与运维模块，通过 Prometheus 和 Grafana API、WebSocket、消息队列（如 Kafka）  用户层：Web 应用框架（如 React、Vue.js）、移动应用框架 （如 Flutter）  安全模块：SSL/TLS 加密、OAuth 2.0 认证、RBAC 授权  监控与运维：Prometheus、Grafana、Ansible 通过上述架构设计，系统能够满足商务 AI 智能体应用服务的 高性能、高可用性及高安全性的需求，同时具备良好的可扩展性与

当前，在开源数据资源的版图中，中文语料的占比显著偏低，尚不足总量的十分之一， 这凸显了中文自然语言处理领域对高质量数据资源的迫切需求。为应对此挑战，国内已相 继开源了多个中文预训练数据集，诸如CCI 2.0、SkyPile-150B、IndustryCorpus、Tele-AI 以及MAP-CC等，这些数据集广泛覆盖了网页、书籍、官方媒体等多种信息源，经过不同程 度的清洗与去重处理，为中文语言模型 型在教育领域的应用主要包括个性化教学、智能辅导、内容生成等方面。通过大模型技术， 教育企业可以大幅提升教学效率、降低教学成本，并为学生提供更加个性化和精准的学习 体验。例如，网易有道推出的子曰教育大模型2.0版本和虚拟人口语教练Hi Echo 2.0版本 等产品，就充分展示了大模型在教育领域的应用潜力。 （4）制造业与服务业 在制造业和服务业领域，大模型的应用也日益广泛。在制造业中，大模型通过实现生 �� 产过程 华农保险在提升日常办公效率与优化保险业务流程的双重战略方向上，稳步推进大模型 战略布局。 华农的大模型体系由“星问 1.0”App、 “星问V2.0大模型管理中台”和围绕上述两大应 用构建的多个大模型赋能场景组成，华农员工可以通过“星问 1.0”App在移动端和PC端随 时随地访问大模型服务。同时， “星问V2.0大模型管理中台”能够将大模型功能模块化拆分 与迅速集成，并与现有系统集成，大幅缩短了华农大模型赋能场景的开发周期，截至目前，

（翻译、口语、伴学 APP）、硬件（词典笔）、AI平台（有道智云）全场景，形成“入口级硬件+高频 软件+底层模型”的AI教育生态。预计随着DeepSeek融合深化，网易有道将加速 升级“有道小P 2.0”、持续推出具备全新推理大模型能力的智能硬件产品。 四、以DeepSeek为代表的高性能低成本通用模型将加速 推动AI教育产品、场景创新 DeepSeek引发的行业热潮，标志着通用大模型能力提升、成本降低为AI教育规模

CI/CD 管道，实现模型的自动化 更新和版本控制。 服务层的关键技术包括：  API 网关：Kong、Zuul  服务发现与负载均衡：Consul、Nginx  安全性：OAuth2.0、JWT 令牌、SSL 加密 应用层的设计要点：  多终端支持：iOS、Android、Web  用户反馈与行为分析：通过日志系统和用户反馈收集数据，持 续优化模型和应用。  用户体 PI 网关采用 了负载均衡和缓存机制，确保在高峰期的请求能够快速响应。 在业务逻辑层，我们设计了多个微服务接口，每个微服务专注 于处理特定的业务功能。例如，用户身份验证服务通过 OAuth 2.0 协议进行用户认证，并生成访问令牌；数据查询服务提供了多种查 询接口，支持按条件筛选、分页查询等操作。为了确保接口的一致 性和易用性，所有微服务都遵循统一的接口规范，采用 JSON 格式 进 成。为提高服务的可用性和可靠性，建议采用负载均衡器和自动扩 缩容机制，根据请求量动态调整资源分配。 为确保模型的安全性和合规性，部署过程中需要实施多重安全 措施。采用 TLS 加密协议保护数据传输，通过 OAuth 2.0 进行身份 验证和授权。模型训练和推理过程中，所有数据传输和存储均需进 行加密处理，确保数据的机密性和完整性。 最后，建立完善的监控和日志系统，实时跟踪模型的运行状态 和性能指标。使用 Prometheus

资料来源：天工开放平台官网，海通证券研究所 SkyAgents 智能体拥有成本优势，tokens 价格低于 OpenAI。天工大模型 3.0 版本 0.01 元/千 tokens，2.0 版本 0.005 元/千 tokens，价格普遍比 GPT4o 更加划算，但天工 3.0 价格略贵于 GPT3.5 turbo。若按照 2000 个 input tokens，输出 1000 个 output output tokens 来计算，GPT4o 花费 0.175 元（汇率按照 1:7），GPT 3.5 turbo 花费 0.028 元，天工 3.0 模型花费 0.030 元，2.0 模型花费 0.015 元。 图40 天工 Agent 计费模式 资料来源：天工开放平台产品定价，海通证券研究所 4.7 商汤：联合清华、上海人工智能实验室打造 GITM 商汤、清华大学和上