ZStack + 阿里云 OpenTrek 轻量化 AI 方案发布：破解 AI 落地难题，赋能千行百业轻装上阵

随着大模型与智能体技术的持续发展，企业正加快探索 AI 在知识管理、办公协作和业务流程中的应用，推动内部知识复用与业务效率提升。

围绕实际业务需求，企业期待以更低的投入成本、更便捷的部署方式，快速验证 AI 应用价值，并将经过验证的能力逐步推广到更多业务场景。

但市场上大部分 AI 落地方案侧重大规模、全功能平台建设，组件多、部署复杂，对硬件资源和运维力量的要求也非常高。

企业只想先验证几个业务场景，但却需要投入较多资源搭建环境、完成集成，尚未看到应用成效，就已承担不小的建设成本。

为降低这一落地门槛，ZStack 与阿里云联合推出 ZStack + OpenTrek 轻量化 AI 落地方案。

方案将阿里云 OpenTrek 的知识与智能体应用能力，与 ZStack Zaku 的容器运行、资源管理及配套服务相结合，通过应用与底座的一体化协同，简化组件集成与部署运维，让客户能够轻量起步、按需扩展，推动 AI 从业务验证走向持续应用。

一套知识助手或业务智能体，背后需要知识处理、模型调用、工作流、运行环境和数据服务共同协作。

ZStack + OpenTrek 轻量化 AI 落地方案围绕这些依赖组织产品能力，让客户能够按业务选择组件，并获得相应的运行支撑。

在应用层，OpenTrek 提供模型即服务（MaaS）与智能体能力，覆盖模型接入、知识库、数据加工、智能体开发、应用发布和运维监控等环节。

ZStack Zaku 作为轻量 AI Infra 提供企业级 Kubernetes 集群和 RDS 中间件服务，通过集群管理、资源调度、弹性伸缩、网络、存储编排及监控等能力，支撑智能体服务与相关组件的统一部署和持续运行。

底层资源环境可根据客户已有基础设施灵活选择：

• 有可用物理服务器时，Zaku 可直接部署其上，构建 Kubernetes 集群；
• 需要整合虚拟化资源时，可在 ZStack Cloud 提供的虚拟机上部署 Zaku；
• 已有第三方虚拟机环境的客户，也可在满足兼容与资源要求的基础上部署 Zaku，利用现有环境承载 AI 应用。

涉及 GPU 使用时，直通、透传或 vGPU 的具体支持方式取决于硬件与虚拟化平台的适配情况。

在这一架构上，OpenTrek 将模型、知识、工具与应用管理连接起来，为企业构建私有 AI 数字员工提供完整的能力支撑。

阿里云 OpenTrek 提供可私有化部署的模型即服务（MaaS）与智能体平台，覆盖模型接入、微调适配、知识加工、智能体搭建、应用发布和运维监控。

企业可以围绕业务需求选择相应组件，将模型能力、内部知识与业务工具组合成可交付、可管理的 AI 应用。

1. 模型接入与服务，支撑不同任务调用所需能力

阿里云 OpenTrek 支持接入大语言、多模态理解、向量和精排等模型服务，为内容生成、知识检索和智能体推理提供支撑。

阿里云 OpenTrek-AI Gateway 提供统一调用入口，结合模型路由、限流、Token 计量与内容安全等能力，帮助企业管理不同应用的模型使用。

通过统一的模型接入与调用管理，应用团队可以围绕任务选择模型，管理人员也能掌握调用情况，为后续扩展应用和管理资源投入提供依据。

2. 知识加工与检索，让企业资料成为 AI 可用的知识

阿里云 OpenTrek 提供文档库、数据表、图文库及在线、离线解析能力，将分散在不同载体中的企业资料进行加工和组织，并通过知识检索为模型和智能体提供业务依据。

知识能力可以与问答入口、工作流及工具调用结合，支持资料查询、内容整理和业务辅助等应用。

企业能够将长期积累的制度、产品文档、技术资料和服务经验纳入 AI 应用，在资料更新和权限管理配套的基础上，持续拓展知识的使用范围，提升内部知识复用效率。

3. 智能体开发与执行，将模型、知识和工具组织成业务应用

阿里云 OpenTrek 提供工作流编排与自主规划智能体开发能力，结合提示词工程、工具调用、记忆管理和技能管理，支持按业务需要设计任务执行过程。

固定步骤可以通过工作流组织，需要灵活处理的任务可以结合智能体进行规划，并通过已经接入的工具访问业务系统。

阿里云 OpenTrek-Agent Runtime 提供运行环境与沙箱能力，承接智能体及工具执行。

开发团队可以将经过验证的流程和技能复用于同类任务，逐步沉淀适合不同岗位的应用能力，减少重复开发与配置工作。

4. 应用发布与运维，支撑智能体持续投入使用

阿里云 OpenTrek 将应用发布、托管、监控与分析纳入平台能力，通过日志、调用链追踪等手段观测应用运行过程，帮助团队定位模型调用、工具执行和任务处理中的问题。

配合账号、权限及网关管控，企业可以管理应用访问和能力使用范围，并根据运行反馈持续调整配置。

从开发到上线，企业能够沿用相应的发布与管理机制，推动智能体从单次验证走向日常使用。

具体能力可按选用的模块与版本组合部署。

与 OpenTrek 的模型服务和智能体能力相衔接，ZStack Zaku 提供企业级 Kubernetes 集群与云原生运行环境，将容器编排、算力管理、数据服务配套和运维能力纳入统一的底座体系，支撑 AI 应用从部署上线到扩展升级的全过程。

1. 从底座到配套组件升级改造，落实轻量化部署

为帮助企业真正实现 AI 轻量化落地，ZStack 围绕 OpenTrek 的部署需求，对底座、配套组件和交付环节进行了针对性优化。

1. ① 精简底座，减轻部署准备负担

   将安装包由约 20GB 精简至约 5GB，结合轻量化 Kubernetes 底座，减少安装介质传输与分发的负担；针对 AI 应用的大镜像，优化上传速度，让部署准备和应用交付更加便捷。

2. ② 完善轻量化配套，减少逐项集成

   提供轻量化对象存储，支撑 OpenTrek 的持久化数据需求，并配套 MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch 等数据库与中间件服务。

   同时适配 PolarDB、OceanBase、达梦等信创数据库，为有国产化建设需求的客户提供数据库选型与部署支持。

   客户可以按应用需要选择配套，通过 Zaku 的镜像管理、Helm 应用管理与容器编排组织部署和更新，减少自行搭建、整合依赖组件的工作。

3. ③ 将适配工作转化为交付支撑

   结合产品版本适配、标准化部署、OpenTrek 交付能力导入和交付培训，衔接底座与上层应用的实施过程，减少项目中的重复配置和沟通协调，让轻量化从产品部署延伸到项目交付。

2. 资源调度与管理，支持按需分配和扩展

Zaku 提供资源调度、租户配额、GPU 管理和运行状态观测等能力，支持按应用需求分配资源，了解 GPU 健康度与利用率，并随业务增长扩充资源。

结合国产操作系统、数据组件和算力的已验证适配组合，客户可以根据现有环境与建设要求灵活选型，将应用规模与资源投入相匹配。

3. 统一运维与服务，支撑应用长期运行

Zaku 通过监控、日志、告警和巡检提供集群与资源运行视图，帮助运维团队发现异常、排查问题；配套的数据保护、权限管理和升级能力，则为日常维护与平台演进提供支撑。

结合标准化部署、双方交付服务和原厂支持，客户能够从环境准备、联调上线到后续维护获得连续的服务衔接，降低多组件、多团队协作的管理负担。

随着 AI 应用增加，企业可以沿用 Zaku 的部署、资源和运维体系，扩展已有环境，减少新增场景时重复搭建与集成的投入。

目前，ZStack + OpenTrek 轻量化 AI 落地方案已在多个实际客户场景中得到验证。

通过 OpenTrek 与 Zaku 的协同，方案将上层 AI 应用与底层运行管理连接起来，为客户从业务验证走向持续应用提供支撑。

围绕知识查询和业务协作等需求，联合方案可形成非常丰富的应用方式，以如下两个场景为例：

场景一：企业知识助手。

将制度、产品手册或技术文档纳入知识库，员工可以通过自然语言查询办理要求、产品信息或操作方法。

阿里云 OpenTrek 负责资料加工、检索和回答生成，结合所选组件的引证能力支持来源核对；Zaku 与数据库、存储等配套承载相关服务，支持资料更新和应用扩展。

企业可以从高频查询需求入手，减少反复搜索和重复咨询，让内部知识更便捷地服务日常工作。

场景二：业务协作助手。

围绕项目进展报告等任务，阿里云 OpenTrek 可将资料检索、业务系统查询和内容整理编排为工作流：读取授权资料，通过已接入的工具获取进展，按约定结构生成报告初稿，再交由业务人员核实与完善。

Zaku 提供应用部署、资源分配与运行监控支撑，让经过验证的流程能够持续使用，并按业务需要扩展到更多团队，减少重复收集与整理的工作。

企业推进 AI，需要在实际使用中判断哪些任务值得投入、哪些应用值得推广。

降低部署与集成负担，可以让业务团队更早参与验证，把知识查询是否更便捷、重复工作是否减少、处理结果是否满足要求，作为下一步投入的依据，让建设节奏跟随业务价值。

随着应用深入，整理好的知识、经过验证的工作流和已经接入的工具，可以在适用的权限与业务范围内复用；运行底座也能继续承载新增应用。

ZStack + OpenTrek 轻量化 AI 落地方案，让企业以更可控的成本探索 AI，同时将每次验证中有价值的成果留在自己的业务体系中，减少后续应用从零建设的投入。

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