人工智能基础设施与LLMOps
托管式人工智能服务
人工智能系统会以传统软件不会有的方式漂移：供应商更换模型、内容变陈旧、成本随用量浮动。我们负责运营它们，监控的是质量而不只是可用性，并持续加以改进。
业务问题
交付完成，然后它就没了主人
项目会结束，系统还在跑。没有具名负责人和真正的监控，质量会悄悄流失：供应商一次更新改变了行为、某个索引停止刷新、成本一点点爬升。什么告警都不会响，因为可用性监控说一切正常。早在有人正式下线它之前，这个系统就已经被悄悄遗弃了。
我们做什么
按约定的服务水平来运行
我们对照评测套件持续监控回答质量，而不只是可用性。成本被跟踪并归属，路由随使用形态变化而调整。模型与提示词的改动在发布前先过评测。事故有明确的响应路径，改进工作是计划出来的而不是被动应付的。一切都在您的环境中运行，您随时可以收回。
托管式人工智能服务
能力
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人工智能系统监控
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智能体监控
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模型监控
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持续评测
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事故管理
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托管式LLMOps
常见应用场景
常见应用场景
- 在您没有团队可以接手时，运营一套生产环境的人工智能系统。
- 为只有可用性告警的系统，补上质量与成本监控。
- 覆盖从交付完成到内部团队准备就绪之间的这段时间。
- 在模型与定价变化时，让评测与路由保持最新。
我们如何交付
我们如何交付
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评估
明确各项约束：驻留、时延、支出，以及现有在跑的东西。
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架构设计
设计网关、路由、缓存与故障切换，让供应商选择始终可逆。
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接入观测
在流量到来之前，先接好可观测性、评测与成本归属。
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运营
按约定的服务水平运行，并按周期复核容量与支出。
技术
技术
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
安全与治理
安全与治理
数据可以在哪里处理是一项配置，而不是一个假设：在驻留或隔离有要求时，模型可以运行在您自己的云租户或您自己的硬件上。经过网关的流量都会经过认证、归属到具体团队并留下日志，这正是审计轨迹与成本模型得以成立的基础。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们运营自己造的东西
明知系统日后要交回自己手上，会改变它被建造的方式：带度量、有文档、可恢复。这也意味着改进工作是建立在亲眼见过它出问题的基础之上。
部分客户
常见问题