运维指南
面向前端团队的自托管 AI 界面实用指南
面向前端团队的实用实施指南，帮助构建具备部署自主权、安全代理转发和可靠运维的自托管 AI 界面。
从第一天起掌控部署
自托管 AI 界面只有在前端团队把它视为产品技术栈的一部分，而不是单独的试验项目时，效果才最好。首先要明确由谁负责配置、更新、回滚和访问控制。保持运行环境尽量简单：容器化部署、基于环境的配置，以及将展示层、编排层和模型访问层清晰分离。这样更容易审查变更、隔离故障，并稳健扩展。对于需要参考路径的团队，建议在 /docs 中记录基线，并与更广泛的 UI 平台策略在 /platform 中保持一致。
生产环境中使用安全的反向代理模式
最重要的运行保障是反向代理，它能保护模型端点，并让浏览器流量保持可控。请求应通过受控的服务器层路由，而不是由客户端直接调用提供方。这样可以验证请求头、强制认证、限制密钥暴露，并集中记录日志。再加入超时、重试和响应大小限制，确保界面在高负载下仍能保持响应。对于敏感工作流，应保持渲染过程可预测，并在显示前清理所有流式内容。先查看 /security 中的安全指南，再在预发布环境中测试完整请求路径，确认无误后再发布。
FAQ
为什么自托管 AI 界面更适合前端团队？
它让团队可以直接掌控部署、UX 行为、请求路由和安全策略。这种自主可控也让安全迭代更容易，并使界面始终符合产品需求。
FAQ
为什么要使用反向代理，而不是直接从浏览器调用模型？
反向代理可将 API 密钥和内部端点隐藏在客户端之外，增加一层用于身份验证和速率限制的策略，并提供一个统一位置来监控、调试和保护 AI 流量。