TrueFoundry 提供了一个企业级的 Agentic AI 基础设施平台，旨在为各类 AI 工作负载提供安全、可扩展且可治理的执行环境。无论您需要进行 LLM 推理、模型微调（Fine-tuning）、传统机器学习服务、模型训练还是 Agent 编排，TrueFoundry 都能在 Kubernetes 原生环境中，通过其低延迟的 AI Gateway 和强大的部署层，实现快速、高效的运行。该平台提供了面向开发者的界面，完美支持云端、本地、气隙（air-gapped）以及混合云环境，并内置了企业级的安全性、治理、配额管理和成本控制功能。
统一平台：治理、部署、扩展与追踪Agentic AI
TrueFoundry 致力于将 Agentic AI 的整个生命周期整合到一个统一的平台中。
核心能力：通过AI Gateway编排Agentic AI
AI Gateway 是 TrueFoundry 平台的核心，它通过集中协议实现对 Agent 内存、工具编排和行动规划的管理，从而支持复杂且上下文感知的 AI 工作流。
- AI Gateway 通过集中的协议管理 Agent 的记忆、工具编排和行动规划，支持复杂的、上下文感知的 AI 工作流。
- MCP 与 Agent 注册中心（MCP & Agents Registry） 维护一个结构化、可发现的 Agent 工具和 API 注册中心，具备模式验证和完善的访问控制能力。
- Prompt 生命周期管理（Prompt Lifecycle Management） 对 Prompt 进行版本控制、管理和监控，确保 Agent 和用例之间行为的高质量和可重复性。
部署与扩展任何Agentic AI工作负载
TrueFoundry 提供了灵活的部署能力，让您能够轻松部署和扩展任何类型的 Agentic AI 工作负载。
- 托管任何AI模型（Host Any AI Model） 使用 vLLM、TGI 或 Triton 等高性能后端运行任何 LLM、Embedding 模型或自定义模型，针对速度和规模进行优化。
- 微调任何模型（Finetune Any Model） 在您的数据上启动微调（Fine-tuning）任务，跟踪实验，并将更新后的检查点直接部署到生产环境 — 所有操作在一个流程中完成。
- 部署MCP服务器（Deploy MCP Server） 部署专用的模型控制协议（MCP）服务器，用于管理 Agent 流量、扩展模型访问、强制执行速率限制，并按团队或项目隔离工作负载。
- 部署任何Agent，任何框架（Deploy Any Agent, Any Framework） 无缝部署使用 Langgraph、CrewAI、AutoGen 或您自己的编排框架构建的 Agent，确保完全容器化、可观测性且生产就绪。
跨环境部署：VPC、本地、气隙或多云
TrueFoundry 平台具有卓越的环境适应性。无论是在虚拟私有云（VPC）、本地数据中心、气隙（air-gapped）网络还是跨多个云环境，TrueFoundry 都能提供一致的部署和管理体验。
- 您的数据始终保留在您的域内，不会离开您的控制范围。
- 无论 TrueFoundry 部署在何处，您都能享受到完全的数据主权、隔离性和企业级合规性。
企业级安全与治理
TrueFoundry 从一开始就内置了企业级的安全和治理功能，确保您的 AI 应用在任何环境中都能符合最高标准。
- 合规性与安全性（Compliance & Security） 平台架构符合 SOC 2、HIPAA 和 GDPR 等行业领先标准，确保强大的数据保护和隐私合规性。
- 治理与访问控制（Governance & Access Control） 支持单点登录（SSO）+ 基于角色的访问控制（RBAC），并提供全面的审计日志功能，实现精细化的权限管理和可追溯性。
- 企业支持与可靠性（Enterprise Support & Reliability） 提供 24/7 全天候支持，并有服务水平协议（SLA）保障响应时间，确保业务连续性和可靠性。
Agent及底层基础设施可观测性
全面而深入的可观测性是 TrueFoundry 的另一大亮点，它能让您对 Agent 的运行和底层基础设施性能一目了然。
- 全面的Agent可观测性（Full Agent Observability） 追踪从 Prompt 输入到工具/模型执行的每一个步骤，详细记录度量指标、延迟和结果，帮助您深入理解 Agent 的行为。
- 与内部工具无缝集成（Seamless Integration with Internal Tools） 平台完全符合 OpenTelemetry 标准，可轻松集成到 Grafana、Datadog、Prometheus 或您偏好的任何可观测性堆栈中。
- 基础设施可观测性（Infra Observability: GPU, CPU, Cluster） 监控云端和本地环境中的所有资源使用情况，包括 GPU 内存、CPU 利用率、节点健康状况和集群的扩缩容行为。
自动化资源优化，降低运营开销
TrueFoundry 致力于构建一个 AI 优化的、免管理（management-free）的 AI 基础设施，通过自动化实现资源利用率的最大化，同时显著降低运营开销。
- GPU 编排与自动扩缩容（GPU Orchestration and Autoscaling） 自动调度和扩缩 GPU 工作负载以匹配实际需求，在不过度配置资源的情况下最大化性能。
- 异构GPU支持（MIG与时间切片）（Fractional GPU Support (MIG and Time Slicing)） 利用 NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU) 和时间切片技术，实现 GPU 资源在多个工作负载之间的经济高效共享。
- 实时资源优化（Real-Time Resource Optimization） 根据实际流量和计算需求，持续调整 CPU 和内存分配，确保资源利用效率。
- 自动化基础设施规模调整（Automated Infrastructure Rightsizing） 自动检测并纠正过度配置的基础设施，有效减少云资源浪费，同时保持服务水平协议（SLA）和模型性能。
TrueFoundry带来的实际效益
众多企业客户选择 TrueFoundry 平台，并取得了显著的成果：
- Nvidia：通过自主 LLM Agent，价值实现时间缩短3倍，GPU 集群利用率提高80%。
- Resmed：内部 AI/ML 平台投入生产的时间加快5倍，迁移到 TrueFoundry 后云支出降低50%。
- 某领先企业：模型上线时间缩短80%，与之前 SageMaker 方案相比，云成本节省35%。
- Whatfix：RAG/Agent 堆栈部署速度加快50%，RAG/Agent 管道的维护开销降低60%。
- Innovaccer：AI 部署速度提升60%，开发环境的有效成本降低约40-50%。
- Games24x7：所有生产模型迁移在不到2周内完成，数据科学协调时间减少75%，加速了模型更新和功能发布。
这些案例共同表明，TrueFoundry 能够显著加速 AI 应用的开发和部署，优化资源利用率，降低运营成本，并提供企业所需的可靠性和合规性。
集成生态系统
TrueFoundry 提供与各种工具和框架无关的集成，从低代码 Agent 构建器到 GPU 级别的性能评估，构建开放且强大的 AI 生态系统。
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