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为私有模型、开源模型和高负载推理工作流提供弹性算力,支持按需切换模型与计算资源,帮助团队优化 Token 消耗与长期 AI 服务成本。

为私有模型、开源模型和高负载推理工作流提供弹性算力,支持按需切换模型与计算资源,帮助团队优化 Token 消耗与长期 AI 服务成本。
面向团队和企业 AI 工作流的记忆操作层,沉淀证据 Trace、类型化记忆、领域世界模型和可调用 Skill。
在本地工作站、边缘 GPU 或私有云部署中小模型,并通过 LoRA 适配企业术语、剧本规范和内部流程。
算力下沉终端,支持企业部署私有中小模型,有效缩减智能化升级的长期运营成本。
面向金融、医疗、政务和企业内网场景,让文档、客户数据和内部系统操作尽量停留在本地硬件与私有网络内。
把 CLI、画布、工具调用、审批、测试结果和用户反馈统一写入 Trace,形成可召回、可引用、可审计的团队知识层。
从任务执行、错误修复和重复成功流程中提炼可调用 Skill,把团队规范和工作流方法沉淀成可版本化的执行资产。
用可视化控制台管理记忆、任务、技能、日志和来源引用,并通过证据标签、工具审批和工作区边界提供治理隔离。