AI PaaS 商业平台 - 架构方案

架构概览

基于需求分析，采用 平台底座 + 标准化中间件 + AI 能力层 三层架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  用户入口层                                                          │
│  Web UI / IM Bot / CLI / OpenAPI / MCP Client / ACP                 │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  平台底座层                                                          │
│  ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ │
│  │ Auth/多租户   │ │ 订阅+Token计费 │ │ 用户Dashboard │ │ Admin 管理  │ │
│  └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └────────────┘ │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  标准化中间件层（核心 IP）                                             │
│                                                                     │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Capability Registry（能力注册中心）                           │  │
│  │  - 每个 AI 项目注册为 Capability                               │  │
│  │  - 标准接口：发现 / 调用 / 计费 / 版本管理                       │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                     │
│  ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────────┐ │
│  │ API Gateway │ │ LLM Router │ │ Metering   │ │ OpenAPI 网关    │ │
│  │ 统一入口     │ │ 多平台模型  │ │ 用量追踪    │ │ 外部应用接入    │ │
│  └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ └────────────────┘ │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  AI 能力层（各取所长）                                                │
│                                                                     │
│  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌──────┐ │
│  │ Agent  │ │  MCP   │ │ Skills │ │  LLM   │ │  ACP   │ │ IMBot│ │
│  │ 编排    │ │ Server │ │ 市场   │ │ Provider│ │ Agent │ │      │ │
│  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └──────┘ │
│   LangFlow   mcp-hub    自研     多平台对接    自研    LangBot     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术选型

平台底座候选方案

方案	底座	许可证	多租户	计费	成熟度	风险
方案一	Sovra	MIT ✅	✅ 内置	✅ Stripe	⭐ (1星)	高
方案二	全自研	-	✅ 自研	✅ 自研	需 6-9 月	低
方案三	CoAI	Apache 2.0 ✅	✅ 内置	✅ 内置	⭐⭐⭐	中

推荐方案：方案三（CoAI 底座）

选择理由：

许可证合规：Apache 2.0 允许多租户 SaaS 商业化
功能齐全：OpenAI 兼容 API + 订阅计费 + 多租户 + 模型市场
快速验证：可在 2-3 个月内上线 MVP
自主可控：自研标准化中间件层，核心 IP 不受限

标准化中间件设计

Capability Registry（能力注册中心）

# 能力注册示例
capabilities:
  - id: "langflow-agent"
    name: "LangFlow Agent 编排"
    type: "agent"
    version: "1.0.0"
    endpoint: "http://langflow:7860/api/v1"
    auth_type: "api_key"
    billing_model: "per_request"
    description: "可视化 AI Agent 工作流编排"
    tags: ["agent", "workflow", "no-code"]
    
  - id: "langbot-im"
    name: "LangBot 即时通讯"
    type: "imbot"
    version: "2.0.0"
    endpoint: "http://langbot:5300/api"
    auth_type: "jwt"
    billing_model: "subscription"
    description: "多平台即时通讯机器人"
    tags: ["im", "wechat", "qq"]
    
  - id: "mcp-hub"
    name: "MCP 服务管理"
    type: "mcp"
    version: "1.0.0"
    endpoint: "http://mcp-hub:3001/api"
    auth_type: "api_key"
    billing_model: "per_token"
    description: "MCP 协议服务发现与管理"
    tags: ["mcp", "protocol", "tools"]

LLM Provider Router

# 多平台模型配置
llm_providers:
  - name: "deepseek"
    base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
    api_key: "${DEEPSEEK_API_KEY}"
    models: ["deepseek-chat", "deepseek-coder"]
    compatible: true  # OpenAI 兼容
    
  - name: "qianwen"
    base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    api_key: "${QIANWEN_API_KEY}"
    models: ["qwen-turbo", "qwen-plus", "qwen-max"]
    compatible: true
    
  - name: "doubao"
    base_url: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
    api_key: "${DOUBAO_API_KEY}"
    models: ["doubao-pro", "doubao-lite"]
    compatible: true
    
  - name: "baidu"
    base_url: "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop"
    api_key: "${BAIDU_API_KEY}"
    models: ["ernie-4.0", "ernie-3.5"]
    compatible: false  # 需要适配层
    
  - name: "yuanbao"
    base_url: "https://api.yuanbao.tencent.com/v1"
    api_key: "${YUANBAO_API_KEY}"
    models: ["yuanbao-pro", "yuanbao-lite"]
    compatible: true

AI 能力层选型

能力	推荐项目	许可证	成熟度	作用
Agent 编排	LangFlow	MIT ✅	⭐⭐⭐⭐⭐	可视化工作流编排
IM Bot	LangBot	Apache 2.0 ✅	⭐⭐⭐⭐	个人微信/多平台
MCP	mcp-hub	MIT ✅	⭐⭐⭐	MCP 服务管理
知识库	FastGPT	❌ 限制	⭐⭐⭐⭐⭐	单租户使用
Skills 市场	自研	-	-	完全自定义
ACP	自研	-	-	Agent 间通信

标准化中间件 API 设计

能力注册 API

POST /api/v1/capabilities
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{
  "id": "my-agent",
  "name": "我的智能体",
  "type": "agent",
  "version": "1.0.0",
  "endpoint": "http://my-agent:8000/api",
  "auth_type": "api_key",
  "billing_model": "per_request",
  "description": "自定义 AI Agent"
}

能力调用 API

POST /api/v1/capabilities/{capability_id}/invoke
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{
  "method": "chat",
  "params": {
    "model": "gpt-4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
  }
}

用量查询 API

GET /api/v1/usage?user_id=xxx&start_date=2026-06-01&end_date=2026-06-30
Authorization: Bearer <token>

实施路线图

阶段一：MVP（2-3 月）

目标：上线基础版本，验证商业模式

部署 CoAI 底座（多租户 + 计费）
部署 LangBot（IM Bot）
部署 LangFlow（Agent 编排）
实现 Capability Registry 基础版
实现 LLM Provider Router（接入 DeepSeek、千问、豆包）
用户 Dashboard 基础版
基础计费功能

阶段二：功能完善（3-4 月）

目标：补齐核心功能，提升用户体验

MCP 支持（部署 mcp-hub）
Skills 市场 v1（发布、审核、交易）
知识库功能（集成 FastGPT 单租户版）
ACP 协议实现
高级计费模式（订阅 + Token 混合）
管理后台完善

阶段三：商业化（2-3 月）

目标：正式商业化运营

支付集成（支付宝、微信支付）
开发者文档完善
API 开放平台
运营数据分析
安全审计与合规
性能优化与扩展

验证计划

多平台 LLM 对接验证

DeepSeek：直接 OpenAI 兼容，无需适配
千问：直接 OpenAI 兼容，无需适配
豆包：直接 OpenAI 兼容，无需适配
百度：需要适配层，封装非标准 API 为 OpenAI 格式
元宝：直接 OpenAI 兼容，无需适配
智谱：直接 OpenAI 兼容，无需适配
本地 Ollama：直接 OpenAI 兼容，无需适配

测试用例

# 统一调用示例
import openai

# DeepSeek
client = openai.OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",
    api_key="your-deepseek-key"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

# 千问
client = openai.OpenAI(
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    api_key="your-qianwen-key"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

风险与对策

风险	影响	对策
CoAI 停更	中	核心功能自研，CoAI 仅作底座
LangFlow 依赖	低	MIT 许可，可自行维护
LLM API 价格波动	中	多平台路由，自动选择最优
多租户性能	高	数据库分库分表，缓存优化
计费纠纷	中	实时用量追踪，详细日志

总结

本方案的核心竞争力在于 标准化中间件层：

Capability Registry：让每个 AI 项目都能标准化接入
LLM Router：统一多平台模型对接
Metering：精确的用量追踪与计费

通过这种架构，可以快速接入各种 AI 能力，形成 AI 能力市场，为个人用户提供完整的 AI 服务交易平台。

12 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

AI PaaS 商业平台 - 架构方案

架构概览

技术选型

平台底座候选方案

推荐方案：方案三（CoAI 底座）

标准化中间件设计

Capability Registry（能力注册中心）

LLM Provider Router

AI 能力层选型

标准化中间件 API 设计

能力注册 API

能力调用 API

用量查询 API

实施路线图

阶段一：MVP（2-3 月）

阶段二：功能完善（3-4 月）

阶段三：商业化（2-3 月）

验证计划

多平台 LLM 对接验证

测试用例

风险与对策

总结

12 KiB

Raw Permalink Blame History