一、为什么你的企业需要一个 AI 门户
1、时代背景与企业痛点
当下企业 AI 使用普遍处于 "野蛮生长" 状态，各部门自主采购、自主对接模型，衍生五大核心难题：
| 痛点 | 具体表现 |
|---|---|
| 模型管理分散 | 不同部门各自对接不同模型 API，重复建设，互相不知道彼此用了什么，运维人员无法统一维护，模型扩容、停用需要逐个对接服务商 |
| 安全合规风险突出 | 员工直接登录公有云大模型网页、上传业务合同、客户数据、财务报表等内部敏感信息，数据流出企业边界；无完整调用日志，出现数据泄露无法溯源审计 |
| AI 调用成本不可控 | 无部门、个人用量限额，部分员工高频大规模调用模型产生高额账单；缺少 Token 消耗、请求量统计，无法分摊各部门 AI 使用成本 |
| AI 技能无法组织复用 | 业务沉淀的数据分析脚本、工单自动处理、客户信息提取等 AI 工具仅掌握在个别员工手中，离职即资产流失；没有统一平台上架、分发技能 |
| AI 使用入口碎片化 | 模型调用、工具插件、智能体、知识库分属不同平台，员工需要切换多个系统，学习成本高，企业 AI 能力难以规模化推广 |
这正是企业需要一个统一 AI 门户的原因------它不是简单地把几个模型链接放到一个页面上，而是要建立一套从底层算力到上层应用的完整治理体系，让管理员能管起来、让员工能用起来、让安全能控起来。
2、解决方案：1Panel企业版 + 专属AI门户
1Panel 企业版提供底层的 AI 治理能力，AI 门户把治理能力包装成用户友好的自助入口。 管理员在后台配置模型、管理权限、审计安全；员工在门户自助申请 API Key、浏览模型、安装技能。企业 AI 门户的核心价值在于四个字：统一治理。具体来说，它提供统一入口（员工在一个地方获取所有 AI 能力）、集中管控（管理员在一个地方管权限、查用量、做审计）、资产沉淀（个人经验变成组织资产持续复用），以及降本增效（自助省去中间沟通环节，统计让成本透明）。
接下来，我们从零开始，分两步落地这套方案：先搭建后端------部署 1Panel 企业版并配置好模型、Skills、MCP 等底层服务；再落地前端------安装 AI 门户并完成面向用户的功能配置。
二、后端搭建------1Panel 企业版
1、1Panel 企业版安装部署
步骤一：准备Linux服务器
确保您有一台运行Linux系统的服务器，支持CentOS、Ubuntu、Debian等主流发行版，及麒麟、统信等国产操作系统。
支持各种服务器架构：x86_64、aarch64、armv7l、ppc64le、s390x、riscv64。
步骤二：安装部署
GitHub Release 链接：https://github.com/1Panel-dev/1Panel/releases
执行以下安装脚本，根据命令行提示完成安装。
bash -c "$(curl -sSL https://resource.fit2cloud.com/1panel/package/v2/quick_start.sh)"
步骤三：访问管理面板
安装成功后，控制台会打印面板访问信息，可通过浏览器访问 1Panel：
http://目标服务器 IP 地址:目标端口/安全入口
2、准备模型、Skills、MCP 等服务
在部署 AI 门户之前，需要先在 1Panel 企业版中完成底层服务的配置。
步骤一：模型资源准备与网关接入
核心目标：是将不同厂商的大模型服务接入 1Panel 平台，并统一封装为标准 OpenAI 接口，为后续 AI 门户的调用提供统一、兼容的基础支持。
（1）创建模型账号
完成模型服务的身份接入，让 1Panel 能够识别并安全调用上游模型平台（如 DeepSeek）的 API。
（2）将模型账号导入 AI 网关并完成映射
将不同格式的模型接口，统一转换为标准 OpenAI 格式，实现多模型的集中管控与对外暴露。
步骤二：通过 Skills Hub 上传并管理企业级 AI 工具
Skills 是企业可复用的 AI 能力组件，需先在 1Panel 企业版中完成准备与入库：通过「Skills Hub」上传标准格式的 Skill 包，平台自动解析并上架工具，后续可在 AI 门户中一键调用，为模型扩展文档处理、数据查询、邮件收发等场景化能力。
步骤三：MCP 协议服务创建与配置
在 1Panel 企业版左侧导航栏，依次进入「AI → MCP」页面，点击「创建」按钮，即可进入 MCP 服务配置窗口：
三、前端落地------AI 门户
1、AI 门户安装部署
步骤一：1Panel AI门户安装
在 1Panel 企业版后台，点击左侧菜单栏的「应用商店」，进入应用列表页面。在列表中找到「1Panel AI 门户」应用，点击对应卡片上的「安装」按钮。
点击「安装」后，会弹出配置窗口：
如需自定义容器名称、存储路径，可展开「高级设置」进行配置
确认信息无误后点击「确认」。
在配置弹窗中确认信息后，系统将自动开始部署 AI 门户服务。部署完成后，切换到「应用商店」→「已安装」标签页，即可看到 ai-portal 服务显示为「安装中」状态，等待安装完成即可。
当 ai-portal 服务状态显示为「已启动」，即表示安装部署完成。
步骤二：AI 门户功能全景
通过服务卡片上的「跳转」按钮，直接访问 AI 门户 Web 端。
（1）管理员端功能模块
使用管理员账号登录 AI 门户，默认用户为admin。若安装时已设置密码，请使用该密码登录；未设置密码时，默认密码为admintest。
「系统配置」页面分为两个子标签：1Panel 网关 和 站点设置。这是初始化最关键的一步。
对接 1Panel 企业版 AI 网关，用于聚合模型列表、技能列表，并为用户创建 API Key。不配置此项，模型广场与 API Key 功能均不可用。
「站点设置」子标签下分四块：调用示例、站点品牌、公告横幅、首次访问详细公告。
可根据企业需求，按需配置站点品牌（名称、Logo）、顶部公告横幅、首次访问欢迎公告等展示信息，完成个性化设置。
审核管理 --- 处理用户提交的技能（通过 / 驳回）。通过后技能自动上架。
技能管理 --- 维护已上架技能（下架、删除等）。涉及 1Panel Skills Hub 状态变更的操作会同步到远端。
「用户管理」页面维护门户用户。
「第三方登录」页面配置企业微信等第三方账号扫码登录。
需按指引在企业微信后台完成可信域名、IP 等配置，启用后用户可直接通过企业微信扫码登录，同时平台会自动关闭自助注册接口，提升账号安全性。
（2）管理员端功能全景
管理员在后端完成的所有模型、工具、业务服务配置，最终都会在 AI 门户的三大广场中集中呈现：
模型广场：在 1Panel「AI → 模型」模块创建并通过 AI 网关映射的模型，会自动同步至 AI 门户的「模型广场」中。模型按供应商或自定义分类集中展示，每个模型支持一键复制调用标识，用户可直接对接使用，实现多模型的统一入口与标准化调用。
Skill 广场：通过 1Panel「AI → Skills Hub」上传并上架的自定义 Skill 工具包，会自动同步到 AI 门户的「Skill 广场」。工具以卡片形式展示名称、版本与功能描述，用户可按需下载安装，为 AI 模型扩展文档处理、邮件收发等场景化能力。
MCP广场：在 1Panel「AI → MCP」模块创建并部署的 MCP 服务，会自动同步至 AI 门户的「MCP 广场」。服务会实时展示运行状态、访问地址与配置信息，支持一键复制配置，让用户快速接入企业业务系统，打通 AI 与业务数据的交互通道。
（3）用户端功能模块
点击右上角「登录」→「注册账号」，填写用户名和密码即可完成注册。
登录后进入「个人中心」→「API Key 管理」创建 Key，用于调用 AI 模型。
在「模型广场」复制模型名称和 Base URL，配合 API Key 即可调用。
用户进入 AI 门户的「Skill 广场」后，可查看所有已上架的 AI 技能卡片，点击卡片中的「下载」按钮，即可一键获取并安装对应技能，快速扩展 AI 模型的场景化处理能力。
用户进入 AI 门户的「MCP 广场」后，可查看所有已运行的 MCP 服务实例，每个服务会展示运行状态、访问地址与配置信息。
点击服务卡片中的复制按钮，即可一键获取 MCP 服务的配置信息，将其接入到支持 MCP 协议的客户端中，让 AI 模型能够通过该服务安全调用企业业务数据（如地图、数据库、第三方 API 等），实现与业务系统的互通。
2、客户端对接
「WorkBuddy 对接」将 AI 门户的模型接入 WorkBuddy 后，可在 WorkBuddy 中直接调用网关下的所有模型，并与其内置的多专家协同能力配合使用。
步骤一：对接前准备
对接前先准备好以下三项，后续配置时直接填入：
Base URL：/v1
API Key：在「个人中心 → API Key 管理」中创建后复制
Model：从模型广场卡片上「复制」拿到的模型名
步骤二：添加模型配置
打开 WorkBuddy 的模型设置入口，新增一个模型提供商并选择 OpenAI 兼容接口，填写准备好的 Base URL、API Key 与模型名，保存配置即可完成模型接入。
步骤三：验证模型
在对话窗口选择刚才添加的模型。
随便发一句话，能正常收到回复即说明对接成功。
整篇文章从痛点分析到实操落地，核心想表达的就一件事：一个好的 AI 门户，不是把几个模型链接堆在一起，而是让管理员能管、让员工能用、让安全可控。 做到这三点，AI 才能真正从"尝鲜"变成企业日常运转的一部分。