让模型可路由，
让 AI 成本第一次变得可见。
已有 3+ AI 场景?该有个统一网关了:模型可路由、Prompt 可版本、token 可计费、SLA 可监控。换模型不再是工程灾难,成本不再是黑洞。已交付 3 个项目,8–16 周可上线。
什么时候该考虑 AI 中台?
下面 4 类典型场景，是浩途从过去两年的真实项目里反复遇到的。如果有 2 项以上跟您的处境对得上，这条能力线值得评估。
3+ AI 应用各自接模型
客服、知识库、营销助手都在用 LLM,但各自接 API、各自管 Prompt。希望统一管控。
AI 成本看不见
月底账单一来才发现 token 花了几十万,但不知道是哪个业务、哪个部门用的——成本归因失控。
Prompt 散落各处
Prompt 散在代码 / 配置文件 / 文档里,改一次要找半天,没法 A/B 测、没法回滚。
模型一换全公司断电
新模型出来想升级,但每个 AI 应用都得改代码、改 Prompt——动一发牵全身,最后干脆不升级。
它怎么落地到您的业务里？
每条能力线背后都是一套被反复验证的工程架构。下图是 AI 中台 的典型数据流，每个节点对应一组可验收的工程交付物。
每一项都可验收，写进合同。
已经在跑的 AI 中台 系统。
脱敏案例。真实客户名需 NDA 后披露。
某制造业集团 · 内部 AI 中台
客户已有 3 个 AI 场景在跑(客服、报表、合同审核),各自管理混乱。浩途接入做统一网关:模型路由、Prompt 版本、计费、SLA。
某金融集团 · 数据治理 AI 助手
数据团队的自然语言查询入口。中台层做模型路由(敏感查询走本地、普通走云端),全审计。
我们对 AI 中台的理解
过去几年我们见过两种"中台陷阱"。① 没场景就做中台:花 80 万搭一套,结果半年没人接入,预算被砍。② 永远不做中台:3-5 个 AI 应用各自管,到第 6 个应用接入时已经一团乱。
浩途的建议是"3 个场景"分水岭。1-2 个 AI 应用不需要中台,直接对接模型 API 即可;到了 3 个以上,再不做就是技术债。我们的中台不是"先抽象、后落地",而是从客户已有的 3-5 个真实场景里反向归纳出来的 —— 所有功能都对应实战痛点。
关于 AI 中台，
您可能想问什么？
Q01是不是必须从 0 开始做中台?+
不是。如果您已经用了 LangChain / Dify / 自研框架,我们的中台可以增量接入——保留您已有的业务逻辑,只把模型调用 + 计费 + 监控这一层抽到中台。已经有 1 个客户是这种增量集成模式。
Q02路由策略举个例子?+
例如:① 客服场景默认走 Qwen(成本低)+ 命中率 < 70% 时降级到 Claude(质量高);② 合同审核场景走本地 Qwen(合规);③ 内部 BI 走 GPT-5(推理强)。策略在管理后台可视化配置,无需改代码。
Q03跟 LangChain / Dify 是什么关系?+
LangChain / Dify 是开发框架,浩途中台是运维平台。两者可以并存:业务侧用 LangChain 写编排,调用走浩途中台做统一管控。我们已经做过这种组合落地。
Q04Prompt 版本管理具体怎么做?+
类似 Git:① 每个 Prompt 有版本号、变更日志、责任人;② 新版本默认灰度(先 5% 流量)观察 24 小时;③ 异常自动回滚;④ 全量发布前需要人工 approve。这套机制是浩途中台的核心交付物之一。