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

至125A输出配置，配备智能监测，母线 测温。 列间空调 AI 机柜 11 机房配电母线安装于模块化数据中心上方，沿通道上方布置，为每列机柜提供独立的AB双路母线供电，实 现供电冗余与可靠性保障。该部署方式结构清晰，易于标准化实施，具备良好的兼容性与扩展性，是当前数据中 心较为成熟的主流配电方案。 1.机架功率大幅提升: 传统数据中心的机架功率通常为千瓦级（kW），比较常见的机架功率多为3-8kW， 随着A 母线 服务器 服务器 powershelf 公共电网 SST(固态变压器) 未来展望 05 12 边缘模块化数据中心主要特点是负荷低、客户希望产品解耦合，即节省机房装修 成本、免维护、易于部署，由于采用了全封闭、冷热通道隔离，减少了冷空气的 消耗，制冷效率大大提高。 2.2.3 边缘模块化数据中心 模块化设计，现场快速组装，标准化 程度高。母线一般250A以内，单机柜功率 小于5kW，母线直接在机柜上方安装，不 足动态业务发展的需求。 13 典型部署方式 04 机房配电母线安装于模块化数据中心上方，沿通道上方布置，为每列机柜提供独立的 AB双路母线供电，实现供电冗余与可靠性保障。该部署方式结构清晰，易于标准化实施， 具备良好的兼容性与扩展性，是当前数据中心较为成熟的主流配电方案。 1.常规配置方案 2. 边缘模块数据中心安装的母线方案 边缘模块数据中心安装的母线方案，往往需要整体与环境解耦合，不依赖于环境部署，母线直接在机柜

题：学生学习到了什么？我可以为他提供什么 帮助？  利用开放式学习工具对资源社区进 行管理  教师能够更加关注学习结果。  教育者开发并使用工具。  降低成本  集中化设施更加易于维护；  软件易于升级维护  基本可以放弃桌面端的支持需求。  提高可靠性、利用性和产出。  有能力运行最新的应用  控制、安全、集中放置。  当出现错误时可以无缝连接到空闲设备上；

在金融贷款评估的传统方法中，优点和缺点的分析至关重要， 以全面理解其在实际应用中的表现和局限性。首先，传统方法如基 于规则的评分卡模型和专家判断法，具有较高的透明度和可解释性。 这些方法依赖于明确的标准和规则，使得贷款决策过程易于理解和 验证，符合监管要求。此外，传统方法在长期实践中积累了丰富的 经验数据，能够针对特定市场和应用场景进行优化，从而提高评估 的准确性。 然而，传统方法也存在一些显著的缺点。其一，这些方法通常 资源上都是较大的挑战。其三，专家判断法依赖于人工经验，可能 引入主观偏见，影响评估的客观性。 具体来看，以下是传统方法的优缺点总结：  优点： 1. 透明度高，易于解释和验证。 2. 基于历史数据，对特定市场具有较高的适应性和准确性。 3. 符合监管要求，易于审计和合规管理。  缺点： 1. 模型复杂性不足，难以捕捉非线性关系和复杂模式。 2. 更新周期长，无法快速响应市场变化和新兴风险。 3. 依赖人工经验，可能引入主观偏见，降低评估的客观性。 为了更直观地展示传统方法的优缺点，以下表格进行了总结： 优点 缺点 透明度高，易于解释和验证 模型复杂性不足，难以捕捉非线性关系 基于历史数据，适应性强 更新周期长，无法快速响应市场变化 符合监管要求，易于审计和合规管理 依赖人工经验，可能引入主观偏见 尽管传统方法在金融贷款评估中具有一定的可靠性和适用性， 但在面对日益复杂的市场环境和数据驱动决策的需求时，其局限性

户 交互，使复杂的任务更易于管理。 2. 增强型浏览器：增强型浏览器将人工智能功能直接集成到网络浏览器中，通过智能功能 提升浏览体验。谷歌、ARC 和必应等知名浏览器均利用人工智能提供个性化搜索结果、 预测性文本和内容摘要。它们还可以根据用户行为和偏好提供上下文信息和推荐。将人 工智能集成到浏览器中，可以帮助用户更高效地浏览海量在线信息，将网络变成一个更 加个性化、更易于访问的空间。 3. AI 可以访问各种人工智能工具和服务，从自然语言处理到计算机视觉。这种无缝集成简化 了用户体验，使用户与人工智能技术的交互更加流畅高效。通用界面旨在打破不同人工 智能应用程序之间的壁垒，创建一个更全面、更易于访问的人工智能生态系统。 6. AI 表单： AI 表单利用生成式 AI 来简化和增强表单填写流程。例如 Upwork Job Posts 和 Typeform AI。这些表单使用 AI 根据用户输入和偏好自动生成和填充字段，从而减 作，使用户可以专注于 更具战略性和创造性的任务。 总而言之，这七种新兴的生成式人工智能用户界面改变了人们与科技的互动方式。从聊器人、 增强型浏览器到人工智能工作空间和通用界面，这些创新使人工智能更易于访问、更直观， 并更容易融入日常生活。随着人工智能的发展，这些界面将在塑造人机交互方面发挥关键作 用，推动各个领域的生产力、创造力和效率的提升。 现代供应链和物流本身就是多模式的，它釆用多模式的技术和管理系统，处理多模式数据，

，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

这种方法的优势在于，它不仅减少了对大量标注样本的依赖，而且能够更好地适应新的生产环境和产品类型。此外，由于多 模态预训练模型能够理解自然语言，因此可以更容易地通过语言指令来调整或优化检测任务，使得模型更加灵活和易于部署。 2.3.2 基于视觉大模型的零样本或少样本异常检测 Perfect Multi-scale Image Embedding Text Embedding Save OpenVINO™ 工 具包优化，提高在英特尔® 硬件平台上的效率。工业视觉控制软件支持图像审查和模拟，所有功能以模块形式集成，便于扩展 应用，支持低代码操作和流程向导。 方案优势 标准化设计实现了快速部署和易于扩展到新的用例。该解决方案能够准确识别晶圆研磨过程中的多种类型缺陷，包括凹痕、 各种大小的划痕、研磨痕迹、污点、裂纹、气泡、晶圆偏移和安装偏移。与离线检查相比，使用在线检查可以更早地检测到 多达 OpenVINO™ 工具包的 AI 视觉运动控制解决方 案，集成了高性能工控计算能力、IEC61131-3 的 开发环境以及尖端的深度学习工具，为机器视觉 应用带来了一个性能优异、稳定可靠、易于集成 及扩展的平台。 系统机械结构由直角坐标系机器人，传送带以及 点胶运动结构组成，最终的结果为当物体在传送 带上匀速移动的过程中，通过视觉可以采集测量 出物体的轮廓并生成点胶路径，机器人可以在线

统深度联动实现执行控制 光储充优化运行 利用负荷预测和发电量预测数据，进行光储充综合 优化调度。通具备低碳排放、最低用能成本、指定最 大需量等策略选择 低碳驾驶舱 （大屏应用） 用户可配置不同的低碳管理组件，形成易于展示的 低碳驾驶舱大屏应用 碳排放分析 碳排放对标 碳排放基准和参照国家标准的碳排放对标 排放源管理 根据排放源类型，对每个排放源的排放量进行监控 和运行提示 西门子智能基础设施集团 客户案例

划模块 感知 模块 类别 优点 缺点 模块化方案 • 由众多子模块组成， 每个对应 特定的任务和功能； • 可解释性强， 每个独立模块负 责单独的子任务， 便于问题回溯， 易于调试等。 • 存在多个编解码环节， 会 产生计算的冗余浪费， 对算力 要求高， 需要使用激光雷达、 高清地图， 成本高企； • 存在信息损失和误差问题。 • 长尾部分需一事一议，

org）提供了 全球范围内的经济、社会、环境等数据。 在选择数据源时，应注意以下几点：  数据质量：确保数据的准确性、一致性和完整性。优先选择经 过官方认证或权威机构发布的数据。  数据格式：选择易于处理和转换的数据格式，如 CSV、JSON、XML 等。避免使用难以解析的格式。  数据更新频率：选择定期更新的数据源，以确保数据的时效性。 对于历史数据，应确保其覆盖的时间范围足够广泛。 模型需具备高效且规范的公文生成能力，能够根据输入信息自动生 成符合政务场景要求的公文内容，如请示、报告、通知等；最后， 模型应具备强大的政务问答能力，能够对公众或政务人员提出的问 题提供准确、权威且易于理解的回答。 为了实现上述目标，微调过程中需要明确以下关键指标： 1. 语义理解准确率：衡量模型对政务文本核心语义的捕捉能力， 特别是在政策解读和法律条文解析任务中的表现。 2. 生成内容规 询问答、舆情监测与分析、行政审批流程优化等。这些任务不仅要 求模型具备高准确性和专业性，还需要其对特定政务语境有深入理 解。 政策法规解读是政务场景中的常见需求，模型需要能够快速准 确地提取政策文件中的关键信息，并生成易于理解的解读文本。这 要求模型具备良好的自然语言理解和生成能力，能够处理复杂的法 律条文和政策术语。 公文写作辅助任务要求模型能够根据政务需求生成规范化的公 文，包括通知、报告、请示等。模型需要熟悉公文的格式和语言风