2026-02-17 20:13:13 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 云起无垠发布Cortex国产私有化智能体软硬件一体化方案，针对国产化、私有化、强合规环境下Agent落地面临的工程适配性、数据安全性、系统稳定性及硬件成本等问题，通过优化软硬件协同提供开箱即用解决方案。该方案适配国产操作系统与硬件，支持本地推理和任务执行，确保数据不出网，基于华为Atlas300IDUO推出一体机方案，支持32B与70B模型，实现算力与数据解耦，提供代码审计、日志解读、工具调用等高频智能辅助场景，成本可控且支持规模化部署。 综合评分： 72 文章分类： AI安全,安全工具,安全建设,解决方案,产品介绍

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云起无垠推出国产私有化智能体软硬件一体化方案：让本地 AI 从“能跑”走向“可用”

AI赋能安全实践者 AI赋能安全实践者

云起无垠

2026年2月10日 18:42 北京

在与许多团队交流时，我们发现大家面临的难题不仅是能跑模型，更在于如何将Agent稳定地融入日常工作流程，确保在复杂任务下依旧保持高效、稳定的执行。然而，在国产化、私有化和强合规环境下，Agent的落地往往面临工程适配性、数据安全性、系统稳定性以及硬件成本高等多方面问题。

为此，云起无垠正式发布了Cortex，通过优化硬件与软件的协同，提供了一种开箱即用的Agent软硬件一体解决方案。它适配国产操作系统与硬件，在本地执行推理和任务，确保数据不出网，从而解决了私有化部署中的安全与合规问题。通过这一方案，各类Agent不仅能应对日常“助理型”任务，还能适应复杂场景，实现复杂任务的高效稳定执行，打破了传统AI部署的高成本和复杂性，使得Agent在私有化环境中真正可用。

OpenClaw 的启示：

智能助理必须是 Agent，而不是聊天框

OpenClaw 的出现，让很多人重新思考「智能助理」真正的形态。它的价值，并不在于模型有多强，而在于一次清晰的方向转变：

从「只回答问题」
走向「理解任务 → 调用工具 → 执行步骤」

也就是 Agent 形态。

这证明了一件事：真正有价值的智能助理，不是回答得多聪明，而是能否真实参与到工作过程中。OpenClaw 并不试图替代人类完成所有闭环，而是让 AI 成为一个可以动手做事的助手。这个方向，本身是清晰且正确的。

现实问题：在国产私有化环境中，Agent 并不天然「可用」

虽然方向是对的，但落地并不简单。在国产化、私有化、强合规环境中，Agent 要真正可用，往往会遇到一整套工程挑战：

国产操作系统、国产芯片、工具链差异大
本地推理 + 本地执行，对性能与稳定性要求更高
私有化与隔离环境，对数据与网络边界极其敏感
多模型、多任务并发下，失败率与不一致性急剧上升

于是很多 Agent 方案，都会卡在同一个阶段：

能跑，但不好用；能用，但不稳定。一句话总结就是：Agent 形态是正确的，但工程复杂度挡住了它的普及。

Cortex 的定位：

让 Agent 在国产环境中真正「可用」

现如今，随着高性能、低成本开源模型的成熟，企业已经解决了“用得起模型”的问题；而 OpenClaw 这类 Agent 框架解决了“AI 能不能干活”的问题，但两者之间还缺少关键能力：

如何管理算力
如何稳定地服务模型
如何保证 Agent 长期运行
如何监控、回溯和治理复杂任务

Cortex 正是在此背景下被设计出来的，作为一个 Agent 运行与治理系统，它的目标不是创造新能力，而是通过系统性地收敛复杂环境中的不确定性，确保 Agent 在国产私有化环境中能够长期、稳定地运行。

开箱即用：

以更低的成本把 Agent 跑稳

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为了确保 Agent 能在国产私有化环境中稳定应用，Cortex 在工程层面重点解决了以下问题：

在国产操作系统与芯片环境下的适配与优化
本地推理与执行的协同调度
多步骤任务在复杂场景中的稳定性与成功率

我们与多方技术力量合作，围绕国产环境中的推理、调度与执行链路，进行系统级工程验证，确保智能助理在实际应用中的稳定性与可靠性。

其中值得一提的是，我们基于华为 Atlas 300I DUO 推出了开箱即用的一体机方案，支持 32B 与 70B 模型，覆盖长文本处理、多并发部署等复杂场景。在相同业务负载下，帮助用户以常规方案约一半的成本，实现 Agent 的稳定可用。

通过优化加速技术积淀与硬件的协同架构，我们将适配优势转化为实打实的客户价值：

成本可控：5-10 万元的硬件起步投入，即可支撑百人规模团队的日常 AI 使用
长链推理稳定：长上下文场景下仍可保持16+ TPS的流畅生成速度
执行可靠：针对 Agent 模式专项优化，多步骤任务与工具调用成功率显著提升

Cortex 的部署形态：

算力与数据解耦

当然，在真实环境中，并不是每一台终端都有 GPU，也不是所有场景都允许数据流动。因此，Cortex 在设计之初，就将算力部署与数据边界解耦，支持多种可组合的运行形态。

1）无 GPU 终端

在不具备本地 GPU 的终端环境中，Cortex 可通过局域网或受控网络获取算力能力：

模型推理由内部算力节点承担
交互、执行逻辑与数据处理仍在终端本地完成

这使普通办公设备也能使用智能助理能力，而无需额外硬件投入。

2）有 GPU 终端

在具备 GPU 的设备上，Cortex 支持：

完全本地运行
与局域网算力协同使用

算力可以在组织内部灵活调度，而不是被锁死在单台设备上。

3)强合规与隔离环境

在内网、专网或物理隔离环境中：

数据不随算力流动
无需外网连接
可完全本地运行

满足多种强合规与安全要求。

总的来讲：

Cortex 解决的不是“有没有算力”，而是“算力怎么用、数据不乱跑”。

Cortex原生智能体：

高频、可控的智能辅助

在当前阶段，Cortex优先上线了助手类Agent，把研发工作中高频、可控、价值明确的场景做到稳定可用，包括：

代码审计与安全分析辅助：协助识别风险点、理解代码逻辑、生成修复建议
日志解读与故障排查辅助：快速摘要日志、梳理关联关系、辅助定位问题
工具调用与系统操作辅助：在受控前提下调用本地工具、执行命令、操作文件
技术文档与研发资料整理：帮助理解复杂文档、提炼要点、对比差异
运维与安全流程辅助：拆解处置步骤、复核 SOP、提示风险点
安全与工程规范查询辅助：协助理解规范要求，而非替代判断

这些场景的共同特点是：

高频、上下文复杂，但仍需要人工判断。

其中，Cortex 的价值，在于降低认知负担、提升执行效率。

本地记忆与安全机制：更懂你，但不必上云

为了让智能助理越用越贴合，Cortex 提供了本地个人记忆能力：

常用流程、偏好、术语可在本地持续沉淀
记忆可控、可清除、可管理
不作为云端资产沉淀

在安全与专业知识层面，Cortex 融合了我们在 SecGPT 等项目中积累的能力，用于辅助风险判断与复杂任务理解，但始终运行在可控边界之内。

从单点可用，到可规模化部署的智能助理体系

Cortex 并不是为个人“玩具式”使用而设计。它支持：

标准化部署
多终端、多用户使用
私有化环境内的可复制交付

当使用规模扩大，对统一治理与资源调度的需求会自然出现，Cortex 也为这一演进路径预留了空间。

写在最后

在私有化和国产环境中，Agent的难点，从来不在模型本身，而是能不能稳定跑起来、持续用下去。从「能跑」到「可用」，不是一次模型升级，而是一整套系统工程。这正是 Cortex 所专注、也最擅长的那一段路。

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