大模型与AI Agent正在加速进入客服、营销、办公、研发等企业核心业务。
但落地越深入,新的问题也随之开始出现:Token消耗极速飙升,敏感信息被喂给外部模型,Agent误操作影响关键业务......
权威组织的调研显示,模型调用看不见、成本算不清、风险控不住、责任难追溯,已成为企业落地AI普遍面临的挑战。
归根结底,这些问题背后,是企业越来越难算清“三笔账”:成本账、安全账和责任账。
近期,网宿安全正式发布统一AI治理平台UAG(Unified AI Governance),帮企业管住这“三笔账”。UAG将统一接入、成本管控、安全防护和行为审计整合到一个入口,实现对企业所有AI流量的集中治理,让企业AI调用做到控成本、防风险、可追溯。
管住“成本账”
让每个Token花在刀刃上
当各部门分散对接大模型时,企业往往到月底才能看到一张Token总账单,却很难判断:究竟是哪个部门超支、哪个模型烧钱最多、是否存在异常消耗。
UAG的解法是两步走。
第一步,把账算清。UAG对接企业现有身份体系,将员工与AI Agent纳入统一身份治理框架,支持按用户/部门/模型多维度统计Token消耗。每一次模型调用,都能看清是谁在调、通过什么应用、调了哪个模型、花了多少Token,调用可归因、权限可管控。
第二步,把钱管住。UAG提供日/周/月三级配额管理与超量预警,快超量时可根据业务优先级启动智能限流,减少无效消耗。结合智能路由和语义缓存,还能进一步提升调用效率,降低重复的Token消耗。实测显示,整体Token消耗可降低30%-40%。
守好“安全账”
三层防线守住AI安全边界
围绕AI调用安全风险,UAG构建了三层纵深防御。
第一层:密钥防泄露。当大模型API-Key散落在不同应用和代码中,一旦暴露很难及时发现。UAG对各模型API-Key进行集中托管与加密存储,应用仅通过Virtual Key调用模型,始终不接触真实密钥。结合Virtual Key按需发放、定期轮换和即时吊销,UAG可从源头降低泄露风险。
第二层:数据与内容安全。UAG在边缘侧实时检测提示词注入、越狱攻击等输入侧攻击,识别违规内容与敏感数据外发等输出侧风险,并提供告警、阻断等处置策略。检测可在本地完成、敏感信息不落盘,满足业务安全与合规要求。
注:平台所有数据处理及审计行为均在用户授权下进行
第三层:调用与行为审计。针对AI Agent可能出现的越权或误操作风险,UAG全程记录每一次模型调用、每一步工具调用及相关参数,发现异常及时告警,支持快速溯源与处置。
落实“责任账”
每一次调用都有据可查
谁或哪个Agent发起了调用、什么时间发生、通过哪个应用、调用了哪个模型、消耗了多少Token、执行了哪些工具操作——这些信息都可以在UAG的全链路日志和审计报表中查到,并支持一键导出。
从安全溯源、内部追责,到等保、生成式AI安全备案评估及行业监管,企业都能获得清晰、完整的审计依据,AI调用不再是“黑盒”。
不止于治理
兼顾中立、速度与稳定性
UAG的推出,是网宿边缘AI体系深入“运行治理层”的关键一步。
依托网宿从底层算力到上层应用的完整边缘AI能力体系,UAG在提供成本治理与安全防护的同时,支持对200+主流模型的统一对接与灵活组合,不捆绑任何模型生态,并兼顾极低延迟和企业级稳定性,帮助企业在安全、合规、体验和成本之间取得更优平衡。
从“把AI接进来”,到“把AI管起来”,网宿安全UAG帮助企业管住成本账、守住安全账、理清责任账,让AI真正成为可控、可靠、可持续的生产力。
