随着大模型技术的不断迭代，模型能力不断加强，模态不断增加，从语言文本，到音视图文，再到动作行为，给经济社会带来了全新的交互模式与冲击。与此同时，市场上大模型虽然层出不穷，但在应用层面，特别是严肃投产的应用层面，直接简单调用基础大模型还不能完全满足终端需求。如何把握住AI时代的发展机遇，解决大模型实际使用中的"最后一公里"仍然是阻碍其广泛普及的困扰和难点。
2024年以来，随着智能体和AI应用的爆发，开发者们陷入了一个奇怪的悖论：AI越强大，开发越复杂。例如，开发一个智能客服系统，企业需要对接CRM、支付、物流等系统，各系统的接口规范不同导致需要消耗数个月时间才能完成对接。在AI应用开发领域，企业长期面临着"效率、成本、生态"的"不可能三角"。此外，不同的数据库、API等工具，其调用接口也千差万别，而传统AI工具以提供"内容生成"能力为主，无法直接调用如电商交易、地图导航等外部服务，应用场景受限。如何打破这些枷锁，成为AI应用进入下一阶段的关键。
计算机科学家David Wheeler提出：计算机科学中的所有问题都可以通过增加一个间接层来解决。这一理念首先在中间件技术中得到了最经典的诠释，作为信息技术领域的基石对业务系统的可用性、稳定性及连续性发挥着至关重要的支撑作用。同样，在大模型领域，随着deepseek的爆火，大模型应用和AI技术平权的时代已经到来，企事业单位亟需一种能有效利用大模型的中间层基础软件，即大模型中间件，在大模型和应用之间构建通道。借助大模型中间件的加持，开发者无须花费大量的时间学习各种晦涩的概念和技术，只需专注于将想象力转化为实际落地的AI应用并持续运营。
芯盾时代AI中间件是位于AI应用与大模型之间的中间层基础软件，能够为AI模型提供统一、标准化的接口，使其能够灵活调用各类工具、访问外部数据源，并与应用交互，提供大模型落地过程中数据集成、业务集成与大模型融合等能力，面向应用层提供包括大模型调用、工作流引擎、数据处理、安全审计、大模型运维监控、性能评测等功能服务，通过整合底层技术复杂性与业务需求，形成了一套系统化的能力矩阵，让企业能够更便捷、安全、高效、精准地构建和使用大模型。
芯盾时代AI中间件采用模块化的设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用，同时已支持主流的模型，开发者能够根据自己的需求选择最适合的模型来构建AI应用。核心功能如下：
- 支持多源异构数据的接入与统一管理，构建实时数据管道，支持从结构化数据库、非结构化文档及SaaS应用等多源异构数据的实时采集与清洗，结合向量数据库实现知识库的动态更新与语义检索，并通过数据增强技术（如文本生成、图像变换）提升数据质量。同时，结合知识图谱与RAG（检索增强生成）技术，构建动态更新的企业级知识库，增强模型对领域知识的利用效率。
- 采用标准化的API接口设计，实现主流大模型（如LLM、多模态模型）的即插即用，开发者仅需编写一次代码即可实现多模型透明切换，支持的注册、版本控制与性能监控，支持动态切换不同厂商的模型（如DeepSeek、OpenAI、Llama等）。
- 采用可视化工作流设计，通过直观的拖拽式界面创建工作流，连接节点之间的关系，无需复杂的代码编写。
- 采用可插拔架构设计，支持政府、金融、医疗、制造等行业场景，支持与企业现有系统（如CRM、ERP等）深度集成，提供标准化连接生态，确保AI输出与业务逻辑无缝衔接，实现复杂业务场景的自动化处理。
- 丰富的集成支持，内置超过100种服务和应用的集成，包括Google服务、社交媒体、CRM系统、数据库等，覆盖了日常工作中的大部分常用工具。
- 采用分层安全体系设计，内置全链路数据安全机制，在数据层采用本地化向量存储与数据加密技术，在模型层支持私有化部署，在应用层提供细粒度权限控制与审计日志，确保数据使用安全，满足合规要求。
- 实时监控模型性能指标（如资源利用率、错误率），动态调度GPU资源，实现高并发场景下的低延迟服务。
- 通过标准化API简化模型调用，支持主流开发语言（如Python、Java），提供文档与技术支持，降低技术门槛并促进技术共享。
- 基于Kubernetes的弹性伸缩架构，可根据业务流量动态分配计算资源，通过智能部署引擎实现中间件的自动版本迭代与故障自愈，结合分布式协作机制，支持业务逻辑的模块化开发与独立部署，确保单个功能模块故障不影响整体系统运行。
根据企业应用目标，通过将各种大模型能力组件化，根据业务对组件进行自主配置，将模块化的各个业务组件连接起来以自动执行某项业务，让用户能够根据实际业务需求来构建一个业务应用，能帮助企业实现降本增效。
此外，由于不同模型在定义调用时，采用的结构和参数格式各不相同，使得对多模型集成、统一管理和标准化接入变得复杂而繁琐。如OpenAI、Claude、Gemini采用调用结构名称分别tool_calls、tool_use、functionCall，对于企业研发人员，针对不同模型去实现不同的工具调用方法，不仅消耗大量定制化开发时间和资源，而且维护也变得困难。
针对上述问题，芯盾时代AI中间件支持MCP，通过一套标准化协议使 Agent/LLM能够方便、安全的访问各种外部工具和数据，让CRM、ERP、数据库、API等外部服务直接和大模型对接，实现了"即插即用"。对于企业开发者来说，再也不需要为每个工具编写定制化的代码，无论是外部资源调用，还是内部产品开发，只需按照MCP标准编写一次连接接口，就能轻松调用各类工具，无需重复适配。
MCP server是MCP架构中的关键组件，主要提供资源（Resources）、工具（Tools）、提示（Prompts）等功能。基于MCP Server，AI中间件能够为LLM动态接入各类专业能力模块（如知识库、计算工具、领域模型等），当 LLM 需要完成特定任务时，可以像"即插即用"般调用这些模块，实时获得精准的上下文支持，从而实现能力的弹性扩展。这种架构打破了传统AI模型的封闭性，让大语言模型像搭载了多功能扩展坞的超级工作站，随时都能获取最合适的专业知识和工具，快速搭建企业自身的知识库和工具集。
MCP Client的主要任务是连接到MCP Server，可以通过标准输入/输出或SSE （Server-Sent Events）与MCP服务器进行通信。在MCP中 client 和 server 之间的传输均采用了JSON-RPC 2.0 来交换消息。
通过MCP协议，HOST应用通过Client模块与多个专用Server建立一对一连接。以检索增强（RAG）为例，基于请求从向量数据库获取业务数据，完善提示词，参考历史缓存记录，并借助大模型涌现能力来思考和润色，能够有效的从技术角度提升大模型的精准性、智能性、理解能力。
为有效提升用户体验，增强企业AI应用效果，芯盾时代AI中间件引入了工作流程自动化能力，通过直观的可视化界面，将模块化的各个业务应用、组件或者API，连接起来以自动执行某项任务，支撑业务应用。中间件采用直观的可视化编辑器，无需编写复杂的代码，用户就能清晰地看到工作流的各个步骤和数据流向，可以方便地添加、删除和连接节点，对工作流进行实时调整和优化。
AI中间件自动化编排引擎支持根据用户类型提供不同的编排方式，包括：
模板式编排：提供了预设的流程模板，用户仅需输入内容，无需了解各个流程节点的逻辑，极大的降低了用户的使用门槛。
自由画布编排：用户可以在画布上随意编排流程，能够根据用户的需求快速实现创建和连接，具备更高的扩展性和灵活性。
树状节点编排：提供了一个清晰的工作流视图，每个节点定义了流程中的一个步骤或决策点，有助于用户理解整个流程的结构和每个节点的功能。
AI中间件具备强大的数据处理能力，内置数据转换、过滤、合并等功能，满足各种复杂数据处理需求，提供超过100种的服务集成能力，涵盖了各种常见的应用和服务，用户可以像搭积木一样，通过拖拽这些节点轻松构建复杂的工作流，搭建企业知识库。此外，为满足多样化的用户需求，AI中间件支持自定义功能扩展，支持使用JavaScript、Python编写自定义函数节点，实现更高级的自定义功能。
芯盾时代AI中间件是介于通用大模型和大模型应用之间的软件系统，可以有效隔离底层通用多模态大模型的技术复杂性，降低企业应用大模型的技术和成本门槛，提升大模型应用效率，支持大模型的私有化部署，保护企业数据安全和数据资产。同时，芯盾时代AI中间件具备兼容MCP协议，具备多模型、多算力兼容性，现已实现与DeepSeek、通义千问、文心一言、ChatGLM等大模型对接，具备工作流程自动化能力，可适配英伟达、华为、寒武纪、燧原等多厂家算力资源。同时支持多数据源对接，灵活接入客户端资料、知识库，支持文件、图片、视频、数据库、网址、消息等多格式数据，实现了屏蔽软硬件底层差异，大幅提升AI应用效率与效能，简化应用部署的成本。
基于AI中间件调用大模型（如deepseek）形成AI应用，具备多种能力，如：
工作流程自动化：利用AI中间件可以实现项目管理、业务推广、网络安全等流程的自动化，自动处理任务处理、进度跟踪和提醒等工作。如当任务状态发生变化时，自动通知相关人员；根据项目进度自动生成报表，为项目决策提供支持；根据用户的行为和偏好，自动推送个性化的营销内容；定期从社交媒体平台收集数据，进行分析并生成报告等；定期将重要数据从一个存储位置备份到另一个存储位置，确保数据的安全性和可用性。
决策分析智能化：整合互联网搜索、API接口、企业数据库等多源数据，构建智能分析引擎，支持复杂业务场景的深度分析与决策优化。如在投资理财领域，结合市场动态、行业报告与企业财报生成个性化投资策略；在房地产领域，通过区域经济数据、政策趋势与历史交易记录预测市场走向；在风险评估中，融合财务指标、行业风险指数与舆情数据构建动态评估模型。
知识库与智能助手：通过构建企业级AI助手与智能问答系统，解决内部知识共享与协作效率问题。员工可通过IM、邮件等工具快速获取知识库内容（如技术文档、流程规范、历史案例），降低信息检索时间成本。在客户服务场景中，系统可精准捕捉用户需求，自动匹配知识库内容并生成专业回复建议，提升客服响应速度与服务质量。结合企业服务能力和大模型，为用户提供精准、标准化的解决方案。
智能运维与数据驱动决策：融合大数据、知识图谱与AI模型，构建智能化运维系统。在故障诊断场景中，基于历史数据与知识库自动识别异常并推荐解决方案，对未知问题则通过经验模式推导最优处理路径；在设备管理中，结合IoT数据与运维知识库预测故障风险并生成维护计划。此外，通过自然语言直接查询数据库与知识图谱，无需依赖表结构或SQL语句，如市场人员可通过口语化指令快速获取销售数据或用户画像，生成业务分析报告，辅助管理层制定数据驱动的决策。
开发运维智能化：覆盖软件开发全链路，提供智能需求分析、编码生成、质量管理和部署运维支持。例如，将用户需求文档转化为技术规格书与接口设计，自动生成代码框架；在编码阶段，根据需求描述或伪代码生成可执行代码；在质量保障环节，通过静态代码分析与测试用例自动生成提升代码质量。
随着AI技术演进，AI中间件将向自主决策的智能体操作系统升级，实现跨系统的事务协同与价值网络互联，为企业数字化转型提供可持续的技术动能，可显著提升企业信息处理效率、决策精准度与知识资产利用率，同时降低运营成本与风险，充分发挥大模型应用价值，有效推动数字化转型，助力企业大模型应用落地，提升企业核心竞争力。