云端、本地与混合架构的现实成本，及上线前不可忽视的测试工作。
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云端上线快，但要审查数据位置与接口；本地可控，却增加算力和运维负担；混合架构则要设计清晰的数据边界。本文比较三种方式的成本、安全、运维和适用场景。 云服务通常提供弹性计算和模型更新，适合资料量小、接口标准化的试点。企业仍需核对数据留存、模型训练用途、跨境传输、访问日志和服务退出时的导出能力。 财务凭证和供应商合同不应因为“先试一下”就上传到未批准环境。可先使用脱敏样本验证流程，再进行安全评审。 本地推理可减少敏感数据出域，但需要 GPU、存储、备份、网络分区与漏洞修补。模型更新和知识库重建也会占用运维人员。企业应测试实际并发和长文档处理速度，而不是只看单次演示响应。
阅读全文本文拆解内网智能体的四项能力：离线知识库、模型推理、业务 API 与运维更新。也讨论硬件配置、访问限制与企业应接受的功能取舍。 把政策、制度和历史报告导入内网后，检索确实可以离线完成。但法规更新、企业制度修订和排放因子发布仍需受控导入。每次更新应有文件来源、批准人、有效日期和索引重建记录。 PDF 表格解析错误在内网不会自动消失，仍需抽样核对。高风险结论最好能回到原文件页码。 小模型可能足以做字段分类与摘要，但在跨表推理和长文档比较上能力有限。大模型则需要更多显存、并发控制和故障监控。企业应以自己的中文文件、扫描件与专业术语测试，而不是依据公开基准直接采购硬件。
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本文建立可执行的上线测试框架，覆盖功能准确性、来源引用、权限、日志、响应延迟、成本上限和恢复演练，帮助企业避免把试点环境误当生产环境。 每个场景准备真实但脱敏的样本，包含正常、缺失、冲突和过期文件。对字段抽取，计算精确率和漏检率；对建议生成，检查是否引用有效来源、是否承认不确定性。不能只挑选模型回答最好的案例。 业务负责人要签署可接受的错误边界。对外披露数字的容错要求与内部知识问答不同，不能用同一准确率指标概括。
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