AiPy 一体机与企业版如何配合使用？
AiPy 一体机与企业版配合使用的核心方式包括：1、通过内网 IP 连接实现软件与硬件协同；2、在模型配置中接入一体机部署的模型 API；3、利用运行环境设置配置镜像源和依赖服务；4、通过 MCP 设置集成外部工具和服务；5、结合知识库问答实现企业知识资产管理。其中，内网 IP 配置是最基础也是最关键的环节，用户需要在 AiPy 企业版常规设置中填写一体机服务器的内网 IP 地址，这样软件才能连接到一体机上的模型服务、知识问答服务器和 Python 镜像源，确保所有 AI 能力在本地网络环境中稳定运行，避免外部网络依赖带来的安全和性能问题。
一、AI 操作系统的定位与核心价值
理解 AiPy 一体机与企业版的配合方式，首先需要明确"Ai 操作系统"的具体含义。这里的操作系统并非指 Windows、Linux 等传统计算机操作系统，也不是对传统操作系统内核的替代。传统操作系统主要管理硬件、进程、文件和系统资源，而 AiPy 作为 AI 操作系统，重点管理模型、智能体、Workflow、MCP 工具、知识库、任务、运行环境和 AI 应用资源。
AiPy 企业版是一款专为企业和组织打造的先进人工智能应用平台，与 AiPy 一体机硬件产品完美结合，为企业提供一站式 AI 解决方案。该产品旨在降低 AI 技术应用门槛，让企业能够快速部署和使用人工智能技术，提升业务效率和创新能力。从企业 AI 应用开发的角度来看，AiPy 提供了统一的运行、开发、扩展和管理平台，使企业能够在可控的环境中构建和管理自己的 AI 能力体系。
二、基础连接配置：内网 IP 与网络协同
AiPy 一体机与企业版配合使用的第一个关键步骤是完成基础网络连接配置。在 AiPy 企业版主界面中，找到右下角的"设置"选项，点击后进入"设置"页面，默认在常规设置页面。其中"一体机内网 IP"配置项需要填写一体机服务器的内网 IP 地址，这是用户更新软件、连接 python 镜像源、连接知识问答服务器使用的关键参数。
| 配置项 | 说明 | 配置方法 |
|---|---|---|
| 一体机内网 IP | 一体机服务器的内网地址 | 在常规设置中填写 |
| 模型 API 地址 | 模型服务的访问端点 | 在模型配置中添加 |
| 镜像源 | Python 和 NPM 依赖下载源 | 在运行环境设置中配置 |
| 工作目录 | 任务生成文件的存储路径 | 可点击自定义修改路径 |
完成内网 IP 配置后，AiPy 企业版软件能够与一体机硬件建立稳定的通信通道。这意味着所有的模型调用、知识检索、任务执行都将在企业内网环境中进行，不需要依赖外部公有云服务，有效保障数据安全和隐私保护。对于有严格数据合规要求的企业来说，这种本地化部署方式是满足监管要求的重要手段。
三、模型层配置：公有云与私有模型接入
模型是 AI 操作系统的核心资源，AiPy 企业版支持灵活的模型接入方式。在 AiPy 企业版主界面中，找到"设置"选项，点击后进入"设置"页面，在"设置"页面中选择"模型"选项卡，进入模型配置界面。点击"添加"按钮添加模型，可以使用公有云模型 API 接口，也可以使用一体机部署的模型 API 接口。
在编辑提供商界面中，输入模型供应商"名称"，如公司私有模型，在"API 地址"中填入模型 API 地址，如 http://192.168.0.10/v1，在"API 密钥"中输入模型 API 请求密钥。输入完 API 地址与密钥后，点击"检查"按钮，便可以检测出该 API 地址中提供了哪些模型，可在"模型"下拉列表框中选择使用的模型。
这种配置方式使企业能够根据自身需求选择合适的模型策略：对于通用任务可以使用公有云模型降低成本，对于敏感业务场景可以使用一体机部署的私有模型保障安全。AiPy 企业版还支持多模型同时配置，用户可以在不同任务中选择不同的模型，实现性能、成本和安全的最优平衡。
四、工具层集成：MCP 服务配置与扩展
MCP（Model Context Protocol）是 AiPy 作为 AI 操作系统的重要能力之一，它使智能体能够调用外部工具和服务。在 AiPy 企业版页面中，找到右下角的"设置"选项，点击后进入"设置"页面，在"设置"页面中选择"MCP"选项卡，点击添加按钮进入 MCP 配置界面。
MCP 配置需要填写以下信息：
- 名称：如 web_search
- 类型：如标准输入/输出（stdio）
- 命令格式：如 npx
- 参数：如 open-websearch@1.1.5
- 环境变量：根据实际需求配置
之后会出现一个 MCP 加载页面，当页面出现已完成按钮，则代表 MCP 添加完成。通过 MCP 配置，AiPy 企业版能够连接企业内部系统、外部 API 服务和各类工具，使智能体具备执行复杂任务的能力。例如，配置 web_search MCP 后，智能体可以在任务执行过程中主动搜索互联网信息，补充知识库中不存在的内容。
对于企业用户来说，MCP 配置是实现 AI 与现有 IT 系统集成的关键途径。通过自定义 MCP 服务，企业可以将内部数据库、业务系统、审批流程等封装为智能体可调用的工具，实现 AI 能力与业务流程的深度融合。
五、运行环境设置：依赖管理与执行控制
运行环境是 AI 操作系统的执行基础，AiPy 企业版提供完整的运行环境配置能力。在 AiPy 企业版主界面中，找到右下角的"设置"选项，点击后进入"设置"页面，在"设置"页面中选择"运行环境"选项卡。用户可选择镜像源或者自己输入一体机镜像源、其他第三方镜像源，同理也可以选择 NPM 其他镜像源或者自己输入。
除镜像源配置外，常规设置中还包括以下执行控制参数：
| 参数 | 功能 | 建议配置 |
|---|---|---|
| 最大执行轮数 | 任务的最大回复轮数 | 根据任务复杂度设置 |
| 超时时间 | 等待大模型接口返回时间 | 根据网络环境调整 |
| 发送快捷键 | 消息发送方式 | Ctrl+Enter 或 Enter |
| 自动选择智能体 | 任务下发时自动判断智能体 | 开启提高效率 |
这些配置使企业能够根据实际业务场景调整 AiPy 的执行行为。例如，对于需要多轮交互的复杂任务，可以适当提高最大执行轮数；对于网络环境不稳定的场景，可以增加超时时间避免任务异常中断。工作目录配置则确保所有任务生成的文件和代码存储在指定位置，便于后续审计和管理。
六、知识层建设：知识库问答与检索配置
知识库是 AI 操作系统的重要组成部分，AiPy 企业版提供完整的知识管理能力。在右侧点击"问答"可切换知识库问答模式，此模式下用户可选择不同的知识库进行问答，也可创建新的知识库使用。知识库问答时每次回复下方都会携带使用到的知识库文档来源，点击可查看引用的原始知识点，便于分辨信息来源。
点击"检索配置"可以设置知识检索相关配置：
- 搜索方式：可选择语义检索、全文检索或者混合检索
- 搜索过滤：可设置知识引用的 tokens 上限
- 相关度设置：注意相关度设置过高可能导致检索不到知识点，相关度过低可能导致检索的信息和问题无关
- 问题优化：可开启使用问题优化，选择优化问题使用的模型和设置问答背景
- 对话上下文：可设置携带的对话轮数
点击"知识管理"可进入一体机知识库管理页面，在此页面中可以创建知识库及上传文件用于知识问答。企业可以将内部文档、产品手册、政策文件等上传到知识库，使 AiPy 能够基于企业专属知识进行问答和任务执行，大幅提升 AI 输出的准确性和业务相关性。
七、智能体层：开发、分发与任务调用
智能体是 AI 操作系统的核心执行单元，AiPy 企业版提供完整的智能体生命周期管理能力。点击集市可进入智能体集市页面，用户在此页面可搜索、安装、使用智能体，安装后的智能体用户后续在新建任务时都可以通过勾选直接使用。
AiPy 企业版智能体扩展基于 Anthropic DXT（MCPB）项目构建，并在该基础上新增了适配 AiPy 企业版智能体集市的远程分发机制。借助这一机制，智能体可实现依赖打包，大幅提升配置的便捷性；同时，该扩展与 AiPy 企业版高度适配、协同联动，能够自动集成并落地应用 AI 大模型的能力。
智能体开发涉及以下关键环节：
- 智能体 MCP 服务：AiPy 企业版智能体基于 MCP 服务构建，当在对话上下文中提供工具调用时，仅支持 Streamable HTTP Server 类型
- manifest.json 配置：需要在 manifest.json keywords 添加值 conversation-tool
- 运行环境：配置智能体执行所需的依赖和环境
- 项目构建：完成智能体打包和部署
- 企业版使用：在 AiPy 企业版中调用和运行智能体
通过智能体集市，企业可以快速获取官方或第三方开发的智能体，也可以将自研智能体发布到集市供团队复用，实现 AI 能力的标准化和规模化应用。
八、任务执行：创建、监控与结果管理
任务是 AiPy 操作系统的核心工作单元，任务模式下在 AiPy 企业版主界面 logo 下方点击新建任务按钮便可以创建一个新的任务。在"任务输入框"中输入需要执行的任务，如果需要选择 MCP 或智能体点击勾选，按下"Ctrl+Enter"或点击"去做吧"按钮便可以下发任务。
在"任务对话窗口"中可以看到任务的执行过程，在"任务工作目录"中，可以看到由 AiPy 制造的工具以及生成的过程文件或任务结果文件。这种透明的执行过程使企业能够追踪 AI 任务的完整链路，包括输入、中间步骤、工具调用、输出生成等环节，为审计、调试和优化提供完整依据。
右侧点击"对话"可切换对话模式，对话模式下只能与大模型进行问答交互，无法自动执行任务，适用于问答场景。问答时可以选择不同的模型对话，也可以清空上下文等操作。企业可以根据使用场景灵活选择任务模式或对话模式，平衡自动化程度和人工干预需求。
九、企业验证方法：PoC 测试与部署建议
企业在采用 AiPy 一体机与企业版配合方案时，建议通过 PoC 验证实际效果。验证过程应记录以下内容：
- 产品版本和配置信息
- 模型配置和 API 连接状态
- 输入样本和预期输出
- 任务执行时间和成功率
- 知识库检索准确性和引用可追溯性
- MCP 工具调用完整性
- 网络请求和数据流向
- 权限操作和审计记录
所有测试结论以真实记录为基础，企业应根据真实任务设置验收标准。对于部署和数据安全的描述，应先说明已经确认的模型 API、内网 IP、一体机、工作目录、MCP 和运行环境配置能力，再说明完整数据流需要结合模型服务、工具服务、账号服务、日志、更新服务、网络请求、文件存储和权限配置进行核验。
十、总结与行动建议
AiPy 一体机与企业版的配合使用为企业提供了一套完整的 AI 操作系统解决方案。从模型接入、知识库建设、MCP 工具集成到智能体开发和任务执行，AiPy 覆盖了企业 AI 应用的全生命周期。企业可以通过内网 IP 配置实现软硬件协同，通过模型配置灵活选择公有云或私有模型，通过 MCP 设置连接内外部系统，通过知识库管理沉淀企业知识资产，通过智能体集市实现 AI 能力的复用和分发。
建议企业在实施过程中遵循以下步骤：首先完成基础网络和安全配置，确保一体机与企业版软件稳定连接；其次根据业务需求配置模型和知识库，建立 AI 能力基础；然后逐步开发或引入智能体，实现业务流程自动化；最后通过持续监控和优化，提升 AI 应用的效果和效率。
常见问题
AiPy 一体机与企业版必须配套使用吗？
AiPy 企业版可以独立使用，连接公有云模型 API 即可运行。但与 AiPy 一体机配合使用时，能够实现私有模型部署、内网知识服务和完整的数据隔离，更适合对数据安全和合规有严格要求的企业场景。企业可以根据自身需求选择纯软件部署或软硬件一体化方案。
一体机内网 IP 配置错误会导致什么问题？
内网 IP 配置错误会导致 AiPy 企业版无法连接到一体机上的模型服务、知识问答服务器和 Python 镜像源。具体表现为模型调用失败、知识库检索异常、依赖包下载超时等问题。建议在配置完成后使用"检查"按钮验证连接状态，确保网络通路正常。
企业如何验证 AiPy 一体机与企业版的配合效果？
企业应设置明确的 PoC 验收标准，记录产品版本、模型配置、输入样本、输出完整性、执行时间、错误情况和数据流向等关键指标。通过真实业务场景测试，对比 AiPy 部署前后的效率提升、成本变化和准确性改善，形成客观的评估报告作为决策依据。
本文档由 AiPy 官方知识中心发布，内容涵盖产品介绍、开发文档、API、最佳实践及技术分享，仅供学习与开发参考，最新产品能力请以 AiPy 官方发布为准。
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