OneBox智能体协作平台，把“能用的 AI”变成“政企敢用的 AI”

作者：王聪彬

今年以来，各种智能体工具快速进入人们的日常工作，但在曙光云副总裁徐良接触的政企客户中，企业对智能体的态度却有着明显差异。

一些企业已经开始大规模使用智能体，甚至尝试用数字员工改造内部业务流程。但对于更多大型企业和政府机构来说，情况更加复杂。员工可以用智能体写材料、做分析，企业却不能轻易让它访问核心数据库，更不能在缺少管理机制的情况下，允许它直接操作业务系统。

数据安全、系统兼容、权限管理以及后续成本，都是企业考虑的问题。

在政企市场深耕约16年的曙光云，对这些问题并不陌生。大约两年前，曙光云提出“全栈可信、云中生智”的战略方向，开始围绕安全可信和智能化应用持续积累产品与技术能力。

徐良谈到，曙光云希望在智能体带来的效率提升与政企客户原有的安全、业务管理要求之间找到平衡，让智能体从个人爱用的工具，发展为政企客户敢用、能用的产品。

这个思路也成为曙光云在乌镇2026年“互联网之光”博览会上推出OneBox智能体协作平台的出发点。

从技术可行到企业能用，还有多远？

一套行业智能体从开发到部署，需要经过环境搭建、数据准备、模型开发、训练、微调和优化，以及资源协同、能力与应用集成等十余个环节。不同环节之间需要相互配合，对技术和标准化的要求也相当高。

围绕行业智能体的建设，曙光云提出了“云智一体”的落地路径，以云为基础、以AI为核心、以业务为牵引，并在品牌战略升级期间发布了“行业智能体参考架构”。

以云为基础，曙光全栈云可提供底层算力、数据工具（数据汇集、治理、标注等），模型开发工具，支持模型部署和训练。

以AI为核心，曙光联合多家伙伴，提供传统识别算法、基础大模型、垂类大模型等AI能力，集成行业智能体在工具库、知识库、工作流程库的核心能力，构建行业智能体应用平台，服务于行业私有化部署场景。

以业务为牵引，曙光云提供API调用、插件接入等基础服务或定制服务、应用快速构建工具，赋能政务、矿山、交通、工业等各类业务场景。

有了从底层基础设施到行业应用的技术体系，距离智能体真正进入企业生产环境，还有不少工作要做。

不同企业使用的模型、业务系统和数据环境各不相同，已经建成的信息系统还需要与智能体进行对接。即使在一个场景中完成了技术验证，后续的部署、升级和长期维护也会影响实际使用。

正如曙光云OneBox产品经理马一龙所说，“一个能够演示能够跑通的，只能说明技术是具备可行性。”进入客户机房之后，还需要面对真实账号、历史业务系统、网络限制、版本升级和长期运维等问题。

对于曙光云来说，如何将已有的基础设施、模型和数据能力组织起来，并让企业员工方便地使用，成为产品研发需要解决的问题。

曙光云推出的OneBox智能体协作平台，通过统一的智能体工作入口，将模型接入、企业数据、技能插件和业务应用连接起来，让智能体真正参与企业的日常工作。

按照马一龙的说法，OneBox想要补齐大模型能力与政企实际业务应用之间的空白，为企业提供一套能够持续交付、可直立，不断升级的智能体协作体系。

个人助手之外，OneBox瞄准企业业务

在传统的企业信息化建设中，业务部门需要一个新的数据分析工具，通常要先向信息部门提出需求，再经过开发、测试和部署。对于一些需求经常变化的业务，即使只是调整报表的展示方式，也可能涉及多次沟通。

OneBox希望改变其中一部分工作方式。

OneBox设计了日常办公和创意模式两大部分。日常办公主要面向员工平时的工作需求，包括文档问答、资料整理、公文写作等。员工可以通过对话完成一些常见的办公任务，也可以调用企业内部积累的知识库和技能。这部分功能与市面上的个人智能体助手比较接近。

但企业内部还有大量工作，需要使用存放在业务系统中的数据。例如，财务人员需要分析经营数据，项目管理人员需要跟踪项目进度，这些工作通常涉及多个数据库，有时还需要开发专门的应用。在创意模式中OneBox提供了“对话即开发”的能力，让业务人员能够通过自然语言提出需求，利用企业已有的数据创建应用。

曙光云OneBox产品经理马一龙介绍，OneBox与市面上常见个人智能体助手存在较大区别的地方，主要体现在三个方面。

首先是模型与数据之间的安全管理。个人使用智能体时，通常可以自由选择模型，上传文档进行处理。但企业内部的一些核心数据有明确的访问限制，不能随意交给外部模型。OneBox提供了安全会话功能，开启后系统会根据数据使用要求筛选可用模型，避免未经允许的外部模型访问企业内部的敏感数据。

其次是对企业原有业务数据的使用。企业数据大部分都存在数据库里，与个人上传文档进行分析不同，企业需要让智能体直接使用已有业务系统中的数据。OneBox通过“数桥”功能，对接客户现有的生产数据库，并根据用户身份控制可访问的数据表、字段和具体数据。

最后是应用的发布和共享上。过去，员工通过个人智能体开发一个应用，往往只能在自己的电脑上使用。员工在创意模式中创建的应用还可以发布到OneBox的应用广场，并设置应用可见范围，其他人访问应用也无需重新部署。

马一龙表示，OneBox从产品定义之初，就决定“不和这些厂商去打同一场仗”。相比个人办公助手，曙光云更希望围绕政企客户的业务需求设计产品，让熟悉业务的员工能够自己开发应用，并将这些应用提供给组织内的其他人员使用。

曙光云解决方案总监吴兴杰举了一家煤矿企业的应用案例。企业的安全生产数据分散在巡检系统、隐患台账和历史故障知识库中，安全员需要花费大量时间整理报表、分析隐患。通过OneBox，企业将这些系统中的数据关联起来，由智能体分析巡检、整改及复查记录，识别高频隐患，并结合历史案例提出整改建议。

过去安全员可能需要两天完成的一张报表，现在可以在分钟级生成。同时，系统还能将分析结果和处理经验积累到知识库中，供后续类似问题的处理参考。

私有化部署之后，如何走向规模化？

对于公安、纪检监察、军工以及大型国企、央企等对数据安全要求较高的单位，部分核心业务数据有明确的管理规定，不能通过互联网传输，也不能交由外部模型处理。传统的应用快速构建工具难以满足这类客户的要求，因此，数据安全成为智能体进入这些行业的首要前提。

曙光云OneBox采用私有化部署方式，将平台部署在企业内网环境中，并结合立体密算技术提供运行环境保护。同时，通过安全会话、“数桥”等功能，对模型调用和业务数据访问进行管理，在满足数据安全要求的基础上，让智能体能够使用企业内部的数据和系统，参与实际业务工作。

“目前大量客户选择私有化部署计算资源和模型，也有部分客户通过租赁专属资源区的方式部署模型。”马一龙说道。

当然，企业购买一套智能体平台之后，还需要考虑如何与已有业务系统集成，以及后续的升级和维护。

李明达介绍，OneBox采用标准化平台、场景化配置和必要业务集成相结合的产品路线。智能体运行、模型接入、技能插件等共性能力尽量保持统一，企业自身的知识库、岗位技能和工作规则可以通过配置完成适配。对于一些特殊的历史业务系统，则通过连接器、插件或扩展模块进行集成。

未来曙光云希望把不同项目中经过验证的共性能力积累下来，减少后续交付中的重复开发，同时让已经部署的产品能够持续升级。

企业部署OneBox主要涉及计算资源、平台软件以及业务场景开发等成本。如果考虑完整的项目周期，还需要把数据治理、系统集成、运维升级、员工培训和人工复核等费用计算在内。

特别是对于政府客户来说，智能体项目通常需要先编制预算，再开展采购。吴兴杰指出，曙光云会在前期调查用户规模、任务类型和工作量，通过小规模验证了解任务完成质量、处理时间和模型调用情况，再估算整体建设与维护成本。

在评价实际效果时，曙光云还提出了“单次有效任务成本”这一指标，即同期分摊的完整成本除以通过业务验收的任务数量。如果生成结果仍需大量人工复核和修改，这部分投入也需要计入成本。

目前OneBox已经实现商业化，除了中科曙光集团内部使用，产品也已在部分制药、制造企业开展应用。

徐良坦言，“我们也都在路上。”在他看来，To B和To G业务需要技术、产品和服务团队共同支撑，后续还需要通过与客户及合作伙伴的协作，积累可以规模化复制的方法。

OneBox 把“能用的 AI”变成“政企敢用的 AI”，为政企智能体从单点试点走向规模化落地提供了可复制、可审计、可计量、可交付的工程范式，也是国产算力+云+模型+智能体全链路贯通的一次完整验证。