前言

银行用户最怕啥？怕AI助手嘴不严泄密，怕聊天记录被乱存。

可你发现没？现在不少银行AI既能聊理财、查余额，数据还稳稳守着。

这背后藏着蚂蚁的“狠活”，一套AI中间件。

它像个隐形的“稳定器”，把大模型调用、数据检索、安全检查全管起来，让AI既聪明又靠谱，用户信息分毫不漏。

AI中间件是智能应用的“翻译官+稳定器”

AI中间件可不是简单的“调大模型的工具”，很多人对它的认知存在偏差。实际上，它是帮助企业“省事儿+兜底”的关键所在。

打个比方，要是你想开发一款为银行客户提供查余额、聊理财服务的AI助手，这里面涉及到不少复杂问题。

比如，如何让大模型快速调用银行的内部账单数据？当用户询问“上个月消费最多的类别是什么”，怎样从海量交易数据里精准挖掘出答案？

要是大模型突然“抽风”说了违规的话，又该如何及时拦截？这些问题仅仅依靠OpenAIAPI和LangChain是根本搞不定的。

蚂蚁集团的AI中间件就大显身手了。

它把大模型调用、数据检索、安全检查等一系列繁琐的“脏活累活”都封装得妥妥当当，开发者只需要专注于编写“查余额”这类具体的业务逻辑就可以了。

蚂蚁AI中间件负责人章耿表示：“我们做这个可不是为了赶时髦，实在是金融客户要求太高了。

人家要的是‘零故障’‘零泄露’，开源方案改来改去始终不够稳定，思来想去，不如自己做一套符合银行规矩的中间件。”

简单来讲，AI中间件就像是智能时代的“翻译官”，能把大模型晦涩难懂的“技术语言”，精准地翻译成企业业务所需的“实用功能”；同时，它也是“稳定器”，能把大模型的各种“不确定性”，牢牢控制在业务可以承受的范围之内。

自研不是重复造轮子，是攥紧“命脉”

或许有人会犯嘀咕：“现在开源的方案那么多，我为什么非要自己做AI中间件呢？”章耿给大家算了一笔明白账。

从效率方面来看，使用第三方方案开发一个能承载1000万用户的Agent，需要3个月时间；而蚂蚁集团自己做，1个半月就能上线，效率提升了一倍。

成本上，第三方方案每处理1万次请求，要花费100块的token费；经过蚂蚁集团优化后，只需要70块，一年节省下来的费用，都够养活半个团队了。

安全问题更是重中之重，金融客户的交易数据、聊天记录无比重要，怎么能放心存放在别人的数据库里呢？

蚂蚁集团为此专门搞了个MemOS记忆服务，这就好比给AI安装了一个“私人海马体”，用户的对话数据自己存储、自己管理，既能让AI清晰记住用户的偏好，又能确保数据绝对不泄露。

这就如同开超市，供应链必须掌握在自己手中。要是依赖别人，一旦别人断货或者掺了假货，超市连货架都摆不满，更别提正常经营了。

所以，自研AI中间件，其实就是攥紧了企业发展的“供应链命脉”。别人提供的东西，即便价格便宜，也不如自己打造的来得踏实、可靠。

未来拼“组合拳”，工程师得会“两手”

展望未来，记忆张量的李志宇认为，短期内不太可能出现“大一统标准”，但细分领域肯定会有各自的玩法。

比如在工具调用方面可能会采用MCP，智能体编排也各有各的妙招。

对于企业来说，不必坐等“标准”的出现，而是要先深入研究自己的业务场景。

对于非核心业务，像内部提效的AI小工具，直接采用开源+云服务的方式，能够快速试错，降低成本；而对于核心业务，比如面向客户的智能助手，那就必须自研或者进行深度定制，将安全和用户体验牢牢掌握在自己手中。

对于工程师而言，更要做到“两手抓”。

既要熟练掌握传统的分布式系统知识，比如如何让系统扛住每秒1万次的请求；又要学习AI的新知识、新技能，比如怎样让大模型更好地理解用户话语中的“弦外之音”。

这就好比以前开出租车，只要会开车就行；现在开网约车，不仅要会开车，还得熟悉平台规则，两项技能缺一不可，否则很容易被淘汰。

结语

最后不得不说，AI中间件对于企业来说，可不是可有可无的“锦上添花”，而是至关重要的“雪中送炭”。

当年云原生刚兴起的时候，有人嫌K8s麻烦，不愿意尝试。结果呢，如今看着别人借助云服务节省成本、提升效率，只能懊悔不迭。

现在智能原生的时代已经到来，AI中间件就像是一辆“能跑长途的赛车”。别人造的车或许外观好看，但不一定适合你的赛道。

企业朋友们可得听劝，别再犹豫了！赶紧把“智能地基”打好，这可比那些华而不实的Demo重要得多。

不然等别人抢占了先机，占满了市场，你连进场竞争的机会都没有了。毕竟在智能时代，“稳”比“快”更重要，只有先稳稳地“站着”，才有机会“跑起来”，实现长远发展。