为软件团队打造私有的 AI 工作空间,运行在您自己的服务器上

您的代码库就是您的产品,把它粘贴进公共聊天机器人就把您的未发布工作拱手交给了一家您不掌控的公司。您刚写的函数、您仍在争论的架构、您尚未发布的功能:全都离开您的机器,落在美国云的服务器上,而您无法看到接下来发生了什么。

有一种更从容的工作方式。您可以给团队一个运行在您自己服务器上的能力出众的 AI,这样关于您自己源代码的敏感提示绝不离开您这一侧。本文展示 kral 如何做到这一点,以及当 AI 在内部运行时您的团队能得到什么。

为什么公共聊天机器人不适合软件团队

公共聊天机器人生来就是为了吸收您输入的一切。对一份食谱而言那无妨。对包含您核心算法的 diff、您未发布产品的模式或昨晚的事故备注而言则不行。一旦那段文本进入供应商云端,它就脱离了您的掌控,而您正把让公司价值超过其家具的那一件东西托付给了第三方。

显而易见的对策是禁用它。这行不通。您的工程师在卡住时已经把代码粘贴进浏览器标签页,一份政策备忘录阻止不了某人在晚上 11 点试图修复一个失败的构建。禁用 AI 只会把它推入阴影,那里您根本没有任何可见性。诚实的做法是给人们一个您真正运行的好工具,这样方便的选项和安全的选项就是同一个选项。

在内部运行模型

借助 kral,整个平台都运行在您自己的服务器上。在此基础上,您可以在您自己的硬件上加入一个本地模型。当工程师就您的代码库提问时,提示会送往您的机器并止步于此。路径中没有外部 API,关于您代码的任何内容都不会跨越您的网络边界。

大多数团队不会非此即彼。他们接入一个强大的云端模型处理一般工作(撰写变更日志、解释一个陌生的库、起草一封邮件),并保留一个本地模型处理敏感病例(您的专有源代码、任何未发布的内容)。同一工作空间、同一登录,您的人无需思考数据去了哪里就能选择合适的工具,因为您已经替他们决定好了。

一个完整的工作空间,而不是一个聊天框

这不仅仅是一个输入问题的地方。您的团队可以在几分钟内无需代码地构建属于自己的助手。设置一个按您的规范审阅和起草代码的助手,这样审阅从一致的基准开始,而不是某一个人的口味。再设置一个把工单变成清晰规格书的助手,这样那个杂乱的两行问题就变成工程师真正能接手的内容。

您可以保存可复用的例程,这样没有人需要把同一套提示配置重建两次。放入一份文档并就它提问。需要新信息时从网络上获取一个带出处的最新答案。并在某个模型比另一个更适合任务时一键切换于领先的各款模型之间。这是一个您的开发者每天都会打开的工作空间,而不是一个他们只试一次的玩具。

接入您自己的系统

kral 支持 MCP,这是一项将工具和数据接入 AI 的开放标准。通过一个由您掌控的连接器,助手可以与您自己的模板和内部知识协同工作,而不是从开放网络上猜测。它回答时借助的是您团队实际使用的内容,而不是其通用近似。连接按您的条件运行,您的系统始终归您所有。

由您来运行,一切尽在您眼底

因为它就运行在您的基础设施上,您掌控其中的一切。管理谁可以使用,以及每个人可以使用哪些模型。为每个人设置支出上限,这样成本永不会让您意外。在仪表板上查看真实用量。将其接入单点登录,这样访问跟随您现有的账号。它安装在 IIS 之后的 Windows Server 上,坐落在您的网络中、您的防火墙之后,并采用您自己的品牌标识。关于在一家公司推广这一点的更完整图景,请参阅自行托管的全公司 AI。

我们帮您落地实施

您不必独自摸索。我们会与您一起搭建 kral,将其接入您的系统,并就如何在整个团队推广 AI 提供建议,同时确保数据不离开您这一侧。实施咨询是我们提供的服务之一,这样在您的工程师登录之前,平台就已按您的意愿运行。

您的代码是您受雇保护的东西。给团队一个尊重这一点的能力出众的 AI,运行在您看得见的地方,在您拥有的硬件上。

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