从本地原型到生产级上线，这一篇聚焦于 AI 网关、应用运行时、可观测性与安全基础设施。我们将系统梳理 AI 原生基础设施的关键能力，包括模型运行时、智能体运行时、工具与云沙箱、端到端可观测、全栈监控，以及应用安全、模型安全、数据安全等多层次防护策略。
通过云原生实践的主线，我们拆解模型服务容器化、异构算力调度、会话式 Serverless 架构、多模型代理与治理、成本优化与降本路线，帮助你构建稳定可扩展、安全可靠的 AI 平台。
章节目录
概述
草稿
本文系统梳理 AI Native 基础设施的演进、架构与关键技术，帮助云原生开发者理解 AI Infra 的全景与未来趋势，并介绍从云原生向 AI 原生迁移的路径与思维转变。
从标准化到智能编排
草稿
本文深入探讨 AI 原生基础设施的三大支柱：边缘迁移、标准化协议（MCP）、智能编排系统（AI Orchestrator），解析如何构建可控、安全、可观测的智能协作系统。
AI 网关
草稿
AI 网关作为统一接入与治理中枢，承载着模型路由、鉴权、限流、缓存等关键能力，实现多模型智能调度、内容安全防护和成本管控。
AI 可观测性
草稿
AI 可观测性通过全面洞察 AI 应用的行为，从监控到深度诊断，实现性能优化、安全防护和成本管控，确保 AI 应用的稳定运行。
AI 原生的展望
草稿
从云原生到 AI 原生的演进与工程实务：关键要素、架构要点与治理建议，为企业把握 AI 应用落地提供现实路径。
AI 安全基础设施
草稿
AI 安全基础设施涵盖应用安全、模型安全、数据安全、身份安全和系统网络安全，构建全栈安全保护框架，确保 AI 应用的合规与可靠性。
AI 应用运行时
草稿
AI 应用运行时从云原生到 AI 原生的演进，涵盖模型运行时、智能体运行时、工具与云沙箱，实现大规模实时弹性与精益成本管理。
AI 平台化
草稿
企业级 AI 平台如何从模型孤岛走向多智能体协作？本文总结 LinkedIn 等企业的 AI 平台栈演进路径，涵盖模型治理、PromptOps、SkillOps、MemoryOps 到多智能体编排与可观测性体系。