Station

在 AI 智能体（AI Agent）逐步融入企业工作流的今天，一个关键挑战浮现：如何安全、可控地将智能体部署到内部系统中？

许多现有平台以“应用为中心”，侧重于界面交互与单点任务。但当您需要将 AI 智能体作为服务部署在本地服务器、私有云或 CI/CD 流水线中时，这些平台往往力不从心。

Station 正是为此而生——一个专为 可部署子智能体（deployable sub-agents）构建的轻量级、安全、自托管的运行时环境。

为什么需要 Station？

当您的团队需要在内部系统中运行 AI 智能体时，必须解决以下核心问题：

• ✅ 如何安全访问数据库和 API 密钥？
• ✅ 如何将智能体纳入现有部署流程（如 GitOps）？
• ✅ 如何确保智能体使用的工具是团队认可且可复用的？
• ✅ 如何避免引入额外的资源开销？

传统智能体平台无法满足这些需求。Station 提供了一个面向 DevOps 和 AI 工程师的解决方案，让 AI 智能体真正成为基础设施的一部分。

🔒 设计即安全

Station 从底层构建就以安全为核心：

• 完全自托管
  所有数据和执行均在您自己的环境中进行，除您选择的 AI 模型提供商外，无任何外部依赖，保障数据主权。
• 加密机密管理
  所有凭据、API 密钥和敏感配置均使用 AES 加密存储，防止泄露。
• 环境隔离
  支持为开发、测试、生产环境创建独立的执行上下文，避免配置冲突与误操作。
• 完整审计跟踪
  记录所有智能体的部署、执行与变更历史，满足合规与追溯需求。

⚡ 轻量级架构，无缝集成

Station 专为基础设施场景优化，具备极低的部署与运行成本：

无需改变现有架构，即可将 Station 快速嵌入您的系统。

🔧 深度 MCP 集成

Station 原生支持 MCP 协议，可与主流 AI 开发工具无缝协作：

• 兼容多种客户端
  支持 Claude Desktop、Cursor、VS Code 等 MCP 客户端，让开发者在熟悉环境中工作。
• 变量模板系统
  通过参数化配置，轻松共享和复用智能体模板，提升团队协作效率。
• Git 支持的工具注册表
  直接从 GitHub 存储库安装和更新工具包，实现“工具即代码”。
• 灵活的工具分配
  为每个智能体分配所需能力，包括：
  • 文件系统读写
  • AWS CLI 操作
  • 数据库查询
  • 自定义脚本与 API 调用

典型应用场景

与传统平台的对比