本地化部署
根据要求选择企业内部模型或经批准的外部服务，逐项确认知识、提示词和调用结果的流向。
- 支持本地化部署；按模型与外部工具配置确认数据、知识及运行记录的流向
- 适用于医药、金融、制造等对数据安全和合规要求较高的行业
- 用得上大模型能力，核心数据不必交给外部平台保管
核心要点
- 按企业要求配置应用、数据与模型环境。
- 工具和代码在服务端隔离运行，过程可记录。
- 结合网络、身份、工具权限与运维条件制定接入方案。
部署位置与数据流向
工具与代码的服务端执行
员工终端
只有浏览器
AgentCore 平台
身份、权限、配额校验
服务端微沙箱
Tools、Skills、生成代码隔离执行
企业系统与数据
在授权范围内读写
执行记录与终端要求
服务端微沙箱
员工端只留一个浏览器，工具和代码都在服务器端隔离执行。
- Tools、Skills 和生成代码均在服务端运行，不落到员工电脑
- 沿用企业现有终端安全策略，无需为 AI 增加额外配置
- 执行过程可记录、可限制、可回收，出问题能查到是哪一次调用
部署与技术边界
| 问题类别 | 企业关心什么 | AgentCore 的做法 |
|---|---|---|
| 数据边界 | 哪些数据可以被调用，哪些内容必须留在企业内部 | 本地化部署 |
| 运行位置 | 工具和代码在哪里执行，会不会给员工终端带来新风险 | 服务端微沙箱 |
| 技术变化 | 模型和 Agent 技术不断更新，已有应用如何保持可用 | 模型与 Harness 开放 |
| 业务差异 | 流程、权限和系统接口各不相同，标准产品怎么适配 | 代码按需开放 |
模型接入与代码开放
开放架构
不绑定某一家模型厂商，也不绑定单一 Agent 技术路线。
- 模型层：云端大模型、本地私有模型、行业专用模型
- 技术层：多种 Agent 体系、Harness 框架、自定义运行框架
- 按场景权衡效果、成本、速度、安全选择模型
- 知识、工作流、工具与应用归企业所有，切换技术不必推倒重来
代码按需开放
标准产品覆盖共性，开放代码补上企业之间真正的差异。
- 平台产品承接已有共性能力
- 企业专属流程与接口按项目建设
- 可采用平台部署，也可结合技术底座开展二次开发
- 明确系统对接、测试、文档与运维移交责任
接入检查清单
确认网络、身份、模型资源、工具权限与运行维护要求。
- 部署与数据边界：确认部署位置，以及知识、提示词和调用结果的数据流向。
- 身份与工具权限：确认员工的数据访问范围、AI 可调用的工具和操作权限。
- 模型与技术接入：确认现有模型资源、外部服务使用要求及后续替换需求。
- 效果与运行维护：确认评估标准、IT 安全策略及运维责任。
部署与隔离执行常见问题
AgentCore 部署后，数据会离开企业吗？
数据边界取决于应用部署、模型和外部工具配置。采用企业内网及本地模型时可在企业环境中处理；接入外部服务前需逐项确认数据流向和授权范围。
AgentCore 可以接入哪些模型？
云端大模型、本地私有模型和行业专用模型都可以接入，并通过授权组和额度计划控制谁能用哪些模型。Agent 与 Harness 技术体系也可以替换。
什么是服务端微沙箱？
服务端微沙箱是 AgentCore 在服务器端为 Tools、Skills 和生成代码提供的隔离执行环境。员工电脑上不运行这些代码，执行过程可记录、可限制、可回收。
AgentCore 的代码开放到什么程度？
根据企业专属流程和系统接口确定定制建设范围，并明确测试、文档与维护责任。代码开放方式与交付范围按项目约定。