艾体宝新闻 | 艾体宝与 TrueFoundry 正式建立合作伙伴关系

国内领先的数字化解决方案与服务提供商艾体宝正式宣布，与全球领先的企业级 AI 平台提供商 TrueFoundry 建立战略合作伙伴关系，携手赋能中国企业 AI 应用从“试点”走向“生产”。

此次合作是艾体宝深化企业 AI 基础设施服务能力、构建企业级智能化解决方案生态的关键一步。通过本次合作，艾体宝将把 TrueFoundry 业界领先的 AI Gateway、Agent Gateway 与 MCP Gateway 能力引入中国市场，为中国企业提供统一的 AI 模型接入、Agent 治理、工具调用控制、成本管理与可观测能力，帮助企业摆脱“AI 应用碎片化、Agent 不可控、成本不透明”的落地困境，让 AI 真正在企业生产环境中稳定、安全、可规模地运行。

关于 TrueFoundry

TrueFoundry 成立于 2021 年，是全球领先的企业级 AI 控制平面（AI Control Plane）平台提供商，总部位于旧金山，并在班加罗尔设有大型研发中心。TrueFoundry 致力于解决企业 AI 落地过程中“模型碎片化、Agent 不可控、工具调用混乱、成本不透明、合规难追溯”等核心挑战，让企业能够在同一个平台上完成多模型接入、Agent 工作流编排、工具统一管理、权限治理、成本控制与全链路可观测。

凭借过硬的技术实力与产品成熟度，TrueFoundry 在全球范围内获得广泛认可：平台已为多家大型企业客户提供生产级 AI 基础设施支持，覆盖金融、医疗、制造、互联网、政企等多个行业，服务的客户包括多家《财富》500 强企业与高速成长的科技独角兽。TrueFoundry 的企业级 AI 平台以“统一治理、灵活部署、安全合规”为核心设计原则，是企业从 AI 试点走向规模化生产的关键底座。

TrueFoundry 的核心产品体系由三大网关构成：

• AI Gateway：企业大模型调用的统一入口，统一管理多模型供应商、多版本、多调用方
• Agent Gateway：企业 AI Agent 的统一控制层，统一编排 Agent 工作流并集中治理 Agent 行为
• MCP Gateway：企业工具连接的统一管理层，统一管理 Agent 对内外部系统、API 与工具的调用

三大网关协同工作，构成企业 AI 控制平面，让模型、Agent、工具在统一规则下被接入、授权、调用、监控、审计与优化。

为什么选择 TrueFoundry

在 AI 应用从“试点”走向“生产”的关键阶段，企业面临的不再是能不能接入大模型的问题，而是如何长期、稳定、安全、可控地运行 AI 应用的问题。艾体宝携手 TrueFoundry，正是为了将这一全球领先的企业级 AI 控制平面能力与中国企业的实际落地场景深度融合。通过艾体宝的本地化部署、技术支持与咨询服务，企业将能获得以下关键价值，实现从“AI 试用”到“AI 生产化”的根本转变：

统一多模型、多供应商接入，构建企业级 AI 统一入口

告别碎片化的模型管理：在实际企业环境中，研发团队可能测试 OpenAI，数据团队可能使用 Gemini，业务团队可能接入 Claude，安全或成本敏感场景又可能选择 LLaMA、Mistral 等开源或自托管模型。如果每个团队都单独管理 API Key、SDK、调用逻辑、重试机制和监控指标，AI 架构很快就会变得碎片化，模型切换困难、权限分散、成本不可见、安全审计难以统一。

通过 TrueFoundry AI Gateway，企业可以将不同模型和供应商统一到一个标准化入口之后。应用侧只需要对接统一 API，平台侧则负责模型路由、认证鉴权、负载均衡、失败回退、调用监控和成本统计。这样一来，企业既能保持模型选择的灵活性，又能避免多模型接入带来的治理混乱。

让 AI Agent 从“会回答”到“会执行”，构建可控的自动化体系

避免权限过大的自动化脚本：当 AI Agent 开始连接 Slack、GitHub、Jira、Confluence、数据库、工单系统、CRM 或自定义 API 时，它就不再只是“生成内容”，而是在代表用户执行动作。如果没有统一治理，企业很快会陷入新的混乱：哪些 Agent 调用了哪些工具，不清楚；哪些工具暴露给了哪些团队，不清楚；敏感工具是否被越权调用，难以判断。

TrueFoundry 通过 Agent Gateway 与 MCP Gateway，帮助企业在 Agent 和工具之间建立统一的控制层。Agent Gateway 统一管理 Agent 工作流，MCP Gateway 统一管理 MCP Server、工具注册、权限策略、身份认证和调用审计。企业可以基于团队、应用、环境、工具类型和操作风险设置精细化访问边界，避免工具连接失控、凭证散落、影子 Agent 蔓延等问题。

让 AI 成本在“事前”即可控制

避免“自动化”变成“自动烧钱”：AI 应用进入生产后，成本问题会迅速显现。一次聊天、一次检索、一次总结、一次 Agent 自动化任务，背后都可能对应大量 token、嵌入调用、重试请求和模型推理费用。如果缺少统一控制层，企业往往只能在账单出现异常之后才发现问题。

TrueFoundry 可以在请求进入模型之前就进行配额、限流和预算控制。企业可以按用户、团队、服务、模型、项目或环境设置 token 配额、调用频率和成本阈值，也可以根据延迟、价格、模型能力和可用性进行智能路由。对于平台团队而言，这意味着 AI 成本不再是事后统计，而是可以被实时观测、主动控制和持续优化。

让 AI 应用实现“全链路可观测”

AI 应用要真正进入生产环境，不能只依赖“能跑起来”。它必须可观察、可分析、可追踪、可优化。当 AI 应用出现问题时，企业需要知道的不仅是“系统有没有报错”，还要知道模型为什么这样回答、请求经过了哪个模型、延迟高在哪里、调用失败发生在哪一步、是否触发了安全策略、输出内容是否存在风险。

TrueFoundry 可以把提示词、响应、token 使用量、延迟、模型路由、失败回退和用户调用行为纳入统一监控。研发团队可以更快定位问题，业务团队可以持续优化体验，管理层也可以看到 AI 应用的真实使用效果和投入产出情况。

应用场景赋能：聚焦核心业务价值链

艾体宝将结合 TrueFoundry 平台的能力，重点赋能金融、医疗、制造、互联网等典型行业：

在金融业，支撑智能风控报告生成、合规文档审查、客户问答与内部知识库的 AI 应用规模化部署，确保敏感数据访问、模型调用行为与审计追溯全程可控，满足金融监管要求。

在医疗行业，支持医学知识库问答、辅助诊断、文献检索与合规审查，并通过私有化部署能力保障患者数据、研究数据不流出企业边界。

在制造业，助力研发助手、运维自动化、质量文档处理、智能客服与供应链知识库快速落地，提升工厂、研发、供应链之间的协同效率。

在公共服务方面，支持数据主权优先的本地化与私有云部署，满足等保、可控、可审计的合规要求，让 AI 能力在政务、能源、运营商等场景安全落地。

总结

艾体宝与 TrueFoundry 的战略合作，标志着中国企业在 AI 应用从“试点”走向“生产”的关键节点上，拥有了一个更加成熟、强大且可控的国际级平台选择。通过艾体宝的深度赋能与本地化服务，中国企业不仅能快速接入多种大模型与构建 AI Agent，更将获得持续优化 AI 应用、构建企业级 AI 治理能力的长期能力，在 AI 浪潮中赢得先机。