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华为AI原生应用架构解析

发布日期：2025-06-12 08:24:22 浏览次数： 1592

作者：金融IT那些事儿

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近年来，AI 大模型技术取得了突破性进展，其强大的语言理解、生成能力以及广泛的应用场景适应性，彻底改变了人们对 AI 的认知。大模型能够处理海量数据，学习复杂的模式和知识，为各种应用提供了强大的智能支持，开启了从传统 AI 向生成式 AI 的新时代。

随着大模型技术的成熟，AI 原生应用应运而生。与传统应用不同，AI 原生应用将 AI 技术作为核心驱动力，从设计之初就深度融合 AI 能力，以实现更高效、智能的用户体验和业务价值。AI 原生应用在内容创作、智能客服、数据分析、决策辅助等领域展现出巨大潜力，成为企业数字化转型和创新发展的关键。

华为 AI 原生应用引擎是一站式的企业专属原生智能应用开发平台，旨在从应用视角帮助企业选好、用好、管好大模型，支撑 AI 应用创新。它提供了企业专属大模型开发和应用开发的整套工具链，涵盖数据准备、模型选择 / 调优、知识工程、模型编排、应用部署、应用集成等能力，助力企业客户将专属大模型能力融入自身业务应用链路或对外应用服务中，实现从传统应用到智能应用的竞争力转型。

01 AI原生架构剖析

1.整体架构概述

华为 AI 原生应用引擎的架构设计精巧，由多个关键组件协同工作，形成一个有机的整体。其核心组件包括模型中心、知识中心、Agent 编排中心、AI 可信治理以及 AI 资产库，这些组件相互配合，为 AI 原生应用的开发、运行和管理提供了全方位的支持。

2.关键组件解析

（1）模型中心

模型中心犹如整个引擎的 “大脑中枢”，承担着模型评测、调度、可观测性统计以及治理等关键职责。

其核心组件模型网关，发挥着至关重要的作用。它能够对业界主流大模型、商业大模型以及自建模型进行统一托管，实现对各种不同来源、不同用途模型的集中管理与调度。通过模型网关，开发者可以便捷地将已有的或第三方模型资产快速注入，进行预集成验证，以便上层应用能够高效调用。

此外，模型中心还引入了基于 ABM 的元数据管理机制，依据模型的种类、规格、来源和用途等关键信息，构建出清晰明确的管理清单，有力保障了在业务活动中模型资产的安全性与合规性。

在模型评测方面，模型中心汇聚了华为自身丰富的场景实践经验以及内外部生态的多元数据，搭建了针对模型场景的自动化评测框架。鉴于 B 端企业生产场景数据的特殊性与稀缺性，该框架采用了创新的评测方式。一方面，借助基于 AI 评判 AI 的自动化手段，利用评判模型对生成结果进行初步评估；另一方面，充分吸纳相关领域专家的专业经验和知识，由专家对结果进行人工标注或判定，通过两者有机结合，得出更为精准、可靠的最终评判结果。

同时，在模型中心网关节点通道上，对输入输出的内容进行严格的合规过滤与监测，实时监控模型推理的性能表现，为后端模型提供全面、客观的度量与跟踪机制，确保模型运行的稳定性和可靠性。

（2）知识中心

知识中心是华为 AI 原生应用引擎的 “智慧宝库”，通过提示词工程、模型检索增强生成（RAG）工程以及 Agent 工程等一系列先进技术手段，致力于提升模型在各类场景中的应用效果，并实现持续迭代优化。其工作流程始于将企业的业务经验和知识以文档类资产的形式导入平台，随后运用先进的数据处理技术，将这些原始文档数据转化为模型能够理解和有效利用的知识形式。

在此基础上，知识中心提供了全面的数据加工、标注处理以及生成功能，能够根据不同的业务需求和模型训练要求，对知识数据进行精细化处理，为模型的高效运行和智能决策提供坚实的数据支撑。

例如，在提示词工程方面，知识中心能够对提示词进行深度沉淀和智能化优化，通过不断学习和分析大量的实际应用案例，自动生成更加精准、高效的提示词，引导模型生成更符合业务需求的高质量结果。

在模型检索增强生成（RAG）工程中，知识中心利用多路（多个知识库 + 搜索引擎）生成采样技术，结合检测反馈机制，从海量的数据中筛选出最有价值的信息，为模型生成最佳结果提供有力支持，有效提升了模型在复杂场景下的回答准确性和可靠性。

（3）Agent 编排中心

Agent 编排中心是实现复杂业务逻辑与智能应用构建的 “指挥中枢”。它基于模型之上，提供了强大的能力，能够有效地连接企业既有的业务能力、数据资源以及其他不同的第三方模型，从而实现复杂业务活动的自动化流程编排。

华为 AI 原生应用引擎在 Agent 编排方面具有显著优势，支持 0 码方式实现 Agent 编排，通过简洁直观的可视化操作界面，即使是非专业技术人员也能够轻松上手，快速搭建出满足业务需求的智能应用流程。

同时，对于一些对灵活性和定制化要求较高的复杂场景，引擎还提供了 SDK 方式，允许开发者通过编写代码来串接不同的模型或 AI Agent，完成高码编排。这种灵活多样的编排方式，为开发者提供了丰富的选择空间，能够满足不同企业、不同业务场景的多样化需求。

此外，Agent 编排中心还配备了丰富的场景模板、强大的流处理引擎以及完善的处理机制，具备对千万级 Agent 进行高效调度协同的管理能力。在函数编程和代码执行方面，也提供了全面的支持，确保在处理复杂业务逻辑时，能够高效利用系统资源，实现灵活、便捷且高效的业务流程自动化，为企业打造智能化、个性化的应用解决方案提供了坚实保障。

（4）AI 可信治理

在当今数字化时代，数据安全与合规性是企业发展的生命线。AI 可信治理模块作为华为 AI 原生应用引擎的 “安全卫士”，通过内置的平台化安全机制和能力，为模型生成内容结果的可靠性以及数据资产、模型资产的安全性保驾护航。基于华为在内部长期积累的丰富实践经验，AI 可信治理模块集成了全流程可信的工具和方法，能够根据企业内部不同的角色和权限设置，对数据、知识库、Agent 应用以及相关业务流程进行精细化的访问控制和安全防护。

例如，在数据安全方面，从数据的采集、存储、传输到使用的整个生命周期中，都采取了严格的加密措施，确保数据的保密性和完整性。在模型交互安全方面，通过在企业内部构建模型网关，将内外部模型进行统一接入管理，并在此基础上精心搭建了三层安全隔离带。第一层针对模型返回的内容建立安全评分滤网，通过通检或抽检的方式，及时发现模型自身可能存在的安全隐患和风险；第二层建立企业信息安全滤网，对所有的模型调用请求进行全面检查，确保调用过程中不包含任何敏感信息；第三层建立企业领域滤网，考虑到不同领域的敏感词和安全控制力度存在差异，各领域可以基于这套机制自行设置和调整安全策略，更好地将企业的关键信息隔离在内部安全环境中，有效防止数据泄露和滥用风险，保障了 AI 原生应用在安全、合规的环境下稳定运行。

（5）AI 资产库

AI 资产库是华为 AI 原生应用引擎在长期开发活动中积累的宝贵 “财富仓库”。它汇聚了在开发过程中沉淀下来的各类场景模型、数据资源、知识经验、提示词模板、Agent 应用以及业务活动资产等丰富内容，旨在实现这些资产在最大范围内的复用，从而显著提升后续开发工作的效率和质量。资产中心内置了来自行业伙伴和实际行业实践的大量数据资产，这些数据经过精心整理和标注，具有极高的价值和实用性。同时，在 API Hub 中，预封装了众多行业能力的 API 资产，涵盖了如卡车物流、天气查询、打车服务等生产生活中常见的各类场景 API Kit，这些 API 资产能够方便地被大模型或 Agent 调用，极大地丰富了应用的功能和服务范围。此外，基于大模型的 AI 原生资产，如 Agent 开发模板、场景模型、知识资产等，为开发者提供了现成的解决方案和参考框架，有效降低了开发难度和复杂度，帮助开发者能够快速完成应用创新，加速企业智能化转型的进程。

02 功能特性详解

1.模型接入与管理

（1）多模型支持

华为 AI 原生应用引擎具备强大的兼容性，现阶段已预置了 30 + 业界主流大模型，并持续积极拓展，目标是实现百模千态的接入能力。无论是开源的大模型，还是商业领域的领先模型，亦或是企业根据自身业务需求定制开发的自建模型，都能够在该引擎平台上实现无缝接入。通过对多种模型的整合，企业可以根据不同的业务场景和需求，灵活选择最适合的模型，充分发挥各模型的优势，为业务创新提供更丰富的选择和更强大的技术支持。

（2）模型统一治理

为了有效管理接入的众多模型，华为 AI 原生应用引擎提供了全面的模型统一治理功能。这包括对模型进行统一聚合，将分散的模型资源集中管理，便于企业进行整体把控和调度；实现统一调度，根据业务负载、模型性能以及用户需求等多方面因素，智能地分配模型资源，确保模型在运行过程中能够高效、稳定地提供服务；开展统一评测，运用科学合理的评测指标和方法，对不同模型在各类业务场景下的表现进行客观评估，为企业选择最优模型提供数据依据；以及进行统一分发，将经过评测和筛选后的模型结果，准确、及时地分发给相应的应用程序或用户，保障业务流程的顺畅进行。通过这些统一治理措施，企业能够更好地驾驭复杂的模型生态，提高模型使用效率，降低管理成本。

（3）模型路由与优化

模型路由是华为 AI 原生应用引擎的一项关键智能功能。它能够根据对模型的评测结果，自动分析和判断不同业务请求最适合的模型，并将请求精准地路由到相应模型上进行处理。这种智能化的模型选择机制，能够充分发挥每个模型的特长，为上层应用提供更加优质、高效的服务。例如，对于一些对语言生成质量要求较高的文本创作场景，模型路由会优先选择在语言生成方面表现出色的模型；而对于需要进行复杂数据分析和推理的业务场景，则会将请求导向擅长此类任务的模型。同时，华为 AI 原生应用引擎还具备模型优化能力，能够根据模型在实际运行过程中的反馈数据，不断对模型进行调整和优化，提升模型的性能和准确性，使其更好地适应不断变化的业务需求。通过持续的模型路由和优化，企业能够在不增加过多资源投入的情况下，显著提升 AI 应用的整体效果和用户体验。

2.知识工程助力

（1）提示词管理

提示词在 AI 应用中起着引导模型生成准确、相关结果的关键作用。华为 AI 原生应用引擎的提示词管理功能，为企业提供了强大的提示词沉淀和优化工具。在实际业务应用中，企业可以将在各种场景下使用过的有效提示词进行收集和整理，存储在引擎的提示词库中。随着业务的不断开展和数据的持续积累，提示词库会不断丰富和完善。同时，引擎利用先进的机器学习算法，对提示词库中的数据进行深入分析和挖掘，自动识别出那些能够引导模型生成高质量结果的提示词模式和规律。在此基础上，对提示词进行智能优化，生成更加精准、高效的提示词，以提高模型在各类业务场景下的回答质量和准确性。例如，在智能客服场景中，通过优化提示词，能够使模型更准确地理解用户的问题，并提供更符合用户需求的解决方案，大大提升了客服效率和用户满意度。

（2）高质量数据准备与管理

数据是 AI 应用的基础，高质量的数据对于提升模型性能至关重要。华为 AI 原生应用引擎提供了全面的高质量数据准备与管理功能，涵盖 6 类丰富的数据集类型，包括文本、图像、音频、视频、结构化数据和半结构化数据等，能够满足不同行业、不同业务场景对数据的多样化需求。在数据准备阶段，引擎提供了一系列专业的数据加工工具，如数据清洗、去噪、标注、转换等功能，帮助企业将原始数据处理成适合模型训练和应用的高质量数据格式。同时，为了进一步提升数据标注的效率和准确性，引擎引入了先进的数据标注增强技术，利用 AI 辅助标注工具，能够自动识别和标注数据中的关键信息，减少人工标注的工作量和误差，提高标注质量和效率。在数据管理方面，引擎提供了完善的数据存储、检索、版本控制等功能，确保企业的数据资产能够得到安全、有效的管理和利用，为 AI 应用的持续优化和创新提供坚实的数据支持。

（3）模型增强搜索（RAG）

模型增强搜索（RAG）是华为 AI 原生应用引擎提升模型性能和回答准确性的一项核心技术。在面对复杂的业务问题和多样化的用户需求时，单一的知识库或模型往往难以提供全面、准确的答案。RAG 技术通过采用多路（多个知识库 + 搜索引擎）生成采样的方式，充分利用多个数据源的信息优势。当用户提出问题时，引擎首先从多个知识库中检索相关信息，并结合搜索引擎获取最新的外部知识，然后将这些多元信息输入到模型中进行综合分析和处理。在生成回答结果的过程中，RAG 技术还会根据检测反馈机制，对生成的结果进行实时评估和调整。如果发现结果存在不准确或不完整的情况，会自动重新检索和分析相关信息，再次生成结果，直到得到最佳的回答结果为止。通过这种方式，RAG 技术能够显著提升模型在复杂场景下的回答准确性和可靠性，为用户提供更加全面、优质的服务。例如，在企业的智能问答系统中，RAG 技术能够整合企业内部的产品知识库、技术文档库以及外部的行业资讯等多源信息，为用户提供更丰富、准确的答案，帮助用户快速解决问题，提升企业的服务质量和竞争力。

（4）知识飞轮

知识飞轮是华为 AI 原生应用引擎实现持续学习和自我优化的创新机制。在企业的日常业务运营过程中，业务人员会不断积累大量的增量数据，如用户的反馈信息、业务操作记录、新的市场数据等。同时，用户在使用 AI 应用过程中也会产生各种反馈，如对回答结果的满意度评价、提出的新问题类型等。华为 AI 原生应用引擎通过多工具预集成、主流模型集成、业务应用信息抽取插件、智能应用反馈插件以及自动化调度等一系列技术手段，构建了知识飞轮体系。该体系能够将这些业务人员积累的增量数据和用户反馈信息进行实时收集、整理和分析，并提炼为企业知识。然后，将这些新生成的企业知识持续供给大模型进行多轮循环学习，使模型能够不断更新和优化自身的知识体系，实现天级迭代。随着知识飞轮的不断运转，模型的智能水平和应用效果会持续提升，为企业提供更加智能化、个性化的服务，形成一个良性的循环发展模式，助力企业在快速变化的市场环境中始终保持竞争优势。

3.智能架构支持

（1）分钟级生成 Agent 应用

华为 AI 原生应用引擎创新性地实现了分钟级生成 Agent 应用的功能，极大地降低了 AI 原生应用的开发门槛，让 Agent 应用开发变得更加全民化。在传统的应用开发模式中，开发一个功能完善的智能应用往往需要投入大量的时间、人力和技术资源，开发周期长，成本高。而华为 AI 原生应用引擎通过引入先进的智能架构和自动化开发工具，打破了这一传统瓶颈。当企业用户在平台上描述自身的业务诉求和业务场景后，引擎能够迅速启动智能生成流程。它会自动根据用户提供的信息，从数据资源库中筛选合适的数据，调用相应的工具和算法，并挂载匹配的知识库，同时选择最佳的提示词模板，通过智能化、自动化的方式，在短时间内生成一个完整的 Agent 应用。这种 “Agent for Agent” 的开发模式，不仅大大缩短了应用开发周期，提高了开发效率，还使得非专业的开发人员也能够轻松参与到 AI 原生应用的开发中来，为企业的创新发展提供了更广泛的技术支持和人才基础。

（2）云边端一站式部署

为了满足企业在不同场景下对 AI 应用部署的多样化需求，华为 AI 原生应用引擎提供了云边端一站式部署解决方案。企业开发的 AI 应用只需一次构建，就能够通过引擎平台实现云边端多端一键式自动化部署、监控和维护。在云端部署方面，引擎充分利用云计算的强大计算资源和存储能力，为大规模、高并发的应用场景提供稳定、高效的运行环境。云端部署适用于那些对数据处理能力要求较高、需要实时与大量用户进行交互的应用，如企业的在线客服系统、智能营销平台等。在边缘端部署方面，考虑到一些场景对实时性和低延迟有严格要求，如工业制造中的设备监控与控制、智能安防中的实时视频分析等，引擎能够将 AI 应用部署到靠近数据源的边缘设备上，减少数据传输延迟，提高系统响应速度。同时，通过云边协同技术，云端和边缘端能够实现数据的实时同步和协同工作，确保在不同环境下应用都能够稳定运行。此外，对于一些需要在移动端使用的 AI 应用，引擎也提供了完善的支持，能够将应用快速部署到各类移动设备上，为用户提供便捷的移动智能服务。通过云边端一站式部署，华为 AI 原生应用引擎为企业提供了更加灵活、高效的应用部署方式，提升了企业的数字化运营能力和用户体验。

（3）超分布架构

华为 AI 原生应用引擎采用了超分布架构，实现了千万级 Agent 的高性能通信与统一管理。在大规模的企业级应用场景中，往往需要和协调大量的 Agent 来协同完成复杂的业务任务。超分布架构通过将系统的计算、存储和通信资源进行分布式部署和管理，打破了传统集中式架构的性能瓶颈和资源限制。在这种架构下，每个 Agent 都可以独立运行并处理部分任务，同时又能够通过高效的通信机制与其他 Agent 进行实时交互和数据共享，实现任务的协同处理和资源的动态分配。例如，在大型电商平台的智能推荐系统中，需要同时处理海量用户的浏览行为数据、商品信息数据以及各种营销活动数据，通过超分布架构，千万级的 Agent 可以并行地对这些数据进行分析和处理，根据用户的个性化需求快速生成精准的商品推荐列表，极大地提高了推荐系统的响应速度和准确性。同时，超分布架构还具备强大的扩展性和容错性，能够轻松应对业务规模的不断扩大和系统负载的动态变化，即使部分 Agent 出现故障，系统也能够通过智能的故障转移和任务重新分配机制，保证整个应用的正常运行，为企业的关键业务提供了坚实可靠的技术保障。

03 应用案例展示

1.金融领域：智能风控与客户服务

在金融行业，风险控制和客户服务是核心业务环节。某大型银行引入华为 AI 原生应用引擎，构建了智能风控与客户服务系统。

在智能风控方面，引擎整合了多种金融数据，包括客户的交易记录、信用历史、资产状况等结构化数据，以及社交媒体信息、新闻舆情等非结构化数据。通过模型中心接入先进的风险评估模型，利用知识中心对数据进行深度分析和处理，提取关键风险特征。当有新的贷款申请时，系统能够自动对客户的风险等级进行评估，结合模型增强搜索（RAG）技术，从多个知识库中调取相关案例和风险指标，为风控决策提供全面、准确的依据，大大降低了信贷风险。

在客户服务方面，基于华为 AI 原生应用引擎开发的智能客服系统，通过对提示词的优化和知识飞轮的持续学习，能够快速准确地理解客户的问题，无论是账户查询、业务咨询还是投诉建议，都能及时给出专业的解答和解决方案。同时，系统还能根据客户的历史行为和偏好，主动提供个性化的金融产品推荐，提升了客户满意度和业务转化率。

2.制造业：智能生产与设备维护

在制造业领域，华为 AI 原生应用引擎助力企业实现智能化升级。

一家汽车制造企业利用该引擎打造了智能生产管理系统。在生产过程中，系统通过边缘端部署的传感器实时采集生产设备的运行数据，如温度、压力、转速等。这些数据传输到云端后，由引擎的模型中心进行分析，结合预设的生产模型和历史数据，实时监控生产过程中的异常情况。一旦发现设备运行参数偏离正常范围，Agent 编排中心会自动触发预警机制，并根据预设的规则和流程，协调相关部门进行处理，如安排维修人员、调整生产计划等，实现了生产过程的智能化监控和管理。

在设备维护方面，知识中心利用设备的历史维修记录、故障案例等数据，构建了设备故障预测模型。通过对设备运行数据的持续监测和分析，能够提前预测设备可能出现的故障，并制定相应的维护计划，实现了从传统的事后维修向预防性维护的转变，有效降低了设备故障率和停机时间，提高了生产效率和产品质量。

3.医疗领域：辅助诊断与健康管理

在医疗行业，华为 AI 原生应用引擎也展现出巨大的应用潜力。

某医疗机构基于该引擎开发了智能辅助诊断系统。系统通过接入大量的医学影像数据、病历资料等，利用模型中心的医学影像分析模型和疾病诊断模型，对患者的病情进行辅助诊断。在分析医学影像时，模型能够自动识别图像中的病灶特征，并与知识库中的标准病例进行对比，为医生提供诊断建议。知识中心通过不断学习新的医学研究成果和临床经验，持续优化模型的诊断准确性。

同时，该系统还可以为患者提供个性化的健康管理服务，根据患者的健康数据和疾病风险评估结果，制定饮食、运动、康复等方面的建议，帮助患者预防疾病和促进康复。通过华为 AI 原生应用引擎，医疗资源得到了更高效的利用，诊断效率和准确性得到提升，为患者提供了更优质的医疗服务。

04 华为 AI 原生应用引擎的优势

1.降低开发门槛与成本

华为 AI 原生应用引擎提供了一站式的开发平台和丰富的工具链，大大降低了 AI 原生应用的开发门槛。对于企业开发者来说，无需具备深厚的 AI 技术背景和复杂的开发经验，通过简洁直观的操作界面和模板化的开发方式，即可快速构建智能应用。例如，分钟级生成 Agent 应用的功能，使得企业能够以极低的成本和极短的时间将业务需求转化为实际应用。同时，AI 资产库中的丰富资源实现了资产的最大范围复用，避免了重复开发，进一步降低了开发成本。对于中小企业而言，这无疑为他们提供了一个快速进入 AI 领域、实现业务创新和数字化转型的便捷通道。

2.提升应用智能与效率

引擎强大的模型接入与管理能力，能够根据不同业务场景选择最优模型，并通过模型路由和优化机制，充分发挥各模型的优势，为应用提供更加智能、高效的服务。知识工程方面的一系列技术，如提示词管理、模型增强搜索（RAG）、知识飞轮等，不断提升模型对业务需求的理解和响应能力，使应用能够生成更准确、更有价值的结果。在智能架构的支持下，云边端一站式部署和超分布架构确保了应用在不同环境下的高效运行，满足了企业对实时性、高并发等多样化的业务需求，显著提升了企业的运营效率和竞争力。

3.保障数据安全与合规

在数据安全和合规性日益重要的今天，华为 AI 原生应用引擎的 AI 可信治理模块发挥了关键作用。全流程可信的工具和方法，以及三层安全隔离带的设计，从数据采集、存储、传输到使用的各个环节，都对数据资产和模型资产进行了严格的保护。企业可以根据自身需求设置不同的安全策略，确保敏感信息的安全，有效防止数据泄露和滥用风险，满足了企业在数据安全和合规方面的严格要求，为企业的稳定发展提供了可靠保障。

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